Analisis Semantic Similarity pada Item Based Recommender System - Warih Maharani; Yanuar Firdaus AW (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2008)
Recommender system merupakan sebuah program yang dapat digunakan untuk memprediksi sebuahitem berdasarkan informasi yang diperoleh dari user[1].Collaborative filtering merupakan allgoritma yangtelah banyak digunakan dalam melakukan proses filtering. Paper ini menjelaskan tentang analisis akurasiprediksi yang diperoleh dari recommender system berdasarkan perbandingan training set dengan test set,ukuran neighborhood, ukuran model, serta nilai variabel α sebagai parameter dalam menghitung similarity.Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi prediksi yang dihasilkan oleh algoritma adjusted cosine similaritydan semantic similarity relatif lebih lebih rendah jika dibandingkan dengan adjusted cosine similarity tanpasemantic similarity .Keywords: Recommender system, semantic similarity, adjusted cosine similarity.