Mobile App Review Labeling Using LDA Similarity and Term Frequency-Inverse Cluster Frequency (TF-ICF)

2018 ◽  
Author(s):  
Alifia Puspaningrum ◽  
Daniel Siahaan ◽  
Chastine Fatichah
Keyword(s):  
Mobile App ◽  
Term Frequency ◽  
Cluster Frequency

scholarly journals Metode Pembobotan Kata Berbasis Cluster Untuk Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab

Techno Com ◽  
2021 ◽  
Vol 20 (2) ◽  
pp. 259-267
Author(s):  
Amelia Devi Putri Ariyanto ◽  
Lutfiyatul A ◽  
Agus Z A ◽  
. Maryamah ◽  
Rizka W S ◽  
...  
Keyword(s):  
Inverse Document Frequency ◽  
Term Frequency ◽  
Document Frequency ◽  
Cluster Frequency

Perangkingan dokumen telah menjadi topik yang banyak dibahas pada sistem temu kembali informasi untuk memberikan urutan dokumen paling relevan berdasarkan kueri yang diberikan oleh pengguna. Namun, penelitian tentang perangkingan dokumen dalam bahasa Arab masih belum banyak dilakukan karena memiliki morfologi yang unik dan literatur dalam bahasa Arab yang masih sedikit. Selain itu, didalam proses perangkingan juga diperlukan perhitungan pembobotan kata yang optimal supaya dapat memberikan hasil yang sesuai. Pembobotan kata yang paling umum digunakan adalah term frequency-inverse document frequency (TF.IDF) yang hanya menghitung pembobotan setiap kata berdasarkan pengelompokan dokumen saja sehingga dapat menyebabkan relevansi antar dokumen menjadi rendah karena memiliki tingkat kemiripan antar dokumen yang berbeda. Oleh karena itu, diperlukan suatu pembobotan kata berdasarkan pengelompokan dokumen dalam suatu cluster untuk meningkatkan relevansi antar dokumen. Tujuan penelitian ini membuat metode perangkingan dokumen berbahasa Arab dengan menggunakan pembobotan berbasis cluster yang menggabungkan TF.IDF dan inverse cluster frequency (ICF) sehingga diperoleh TF.IDF.ICF. Evaluasi dilakukan menggunakan dokumen e-book berbahasa Arab yang telah dikelompokkan menjadi tiga cluster. Hasil penelitian membuktikan pembobotan TF.IDF.ICF mampu menemukan dokumen paling relevan terhadap kueri yang dimasukan oleh pengguna serta memperoleh nilai rata-rata precision dan F1-Measure yang lebih tinggi daripada hanya menggunakan pembobotan TF.IDF yaitu sebesar 68% dan 78%.

1195-P: Improving Diabetes Self-Management with a Mobile App: Results of a Pilot Program at a Safety Net Hospital System

Diabetes ◽  
2020 ◽  
Vol 69 (Supplement 1) ◽  
pp. 1195-P
Author(s):  
ROOPA KALYANARAMAN MARCELLO ◽  
JOHANNA DOLLE ◽  
SHARANJIT KAUR ◽  
SAWKIA R. PATTERSON ◽  
NICHOLA DAVIS
Keyword(s):  
Safety Net ◽  
Mobile App ◽  
Self Management ◽  
Pilot Program ◽  
Hospital System ◽  
Safety Net Hospital

India Goes Digital..Smartphone is the New Shopping Destination

2018 ◽  
Vol 6 (8) ◽  
pp. 289
Author(s):  
Shankar Chaudhary
Keyword(s):  
Online Shopping ◽  
Mobile Apps ◽  
Smart Phone ◽  
Mobile Commerce ◽  
Mobile App ◽  
Smart Phones ◽  
The Internet ◽  
The World ◽  
Shopping Experience ◽  
User Friendly

Despite being in nascent stage m-commerce is gaining momentum in India. The explosive growth of smart-phone users has made India much loved business destination for whole world. Indian internet user is becoming the second largest in the world next to China surpassing US, which throws open plenty of e-commerce opportunities, not only for Indian players, offshore players as well. Mobile commerce is likely to overtake e-commerce in the next few years, spurred by the continued uptrend in online shopping and increasing use of mobile apps.The optimism comes from the fact that people accessing the Internet through their mobiles had jumped 33 per cent in 2014 to 173 million and is expected to grow 21 per cent year-on-year till 2019 to touch 457 million. e-Commerce brands are eyeing on the mobile app segment by developing user-friendly and secure mobile apps offering a risk-free and easy shopping experience to its users. Budget 4G smart phones coupled with affordable plans, can very well drive 4G growth in India.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document