Monograf Penerapan Text Mining dengan Topic Modeling untuk Klasifikasi Dokumen Digital

Sinopsis

Analisis dokumen merupakan masalah yang banyak ditemui dalam berbagai bidang, termasuk business intelligence, pemasaran, dan e-government. Dalam dekade terakhir ini, berbagai pendekatan berbasis machine learning telah dikembangkan sebagai solusi untuk menangani dokumen digital dalam jumlah besar yang dihasilkan dari berbagai platform online. Topic modeling merupakan salah satu metode yang populer untuk digunakan dalam memetakan kumpulan dokumen digital ke dalam beberapa klaster berdasarkan topik-topik yang serupa. Topic modeling telah mendapatkan banyak minat di antara komunitas peneliti di bidang text mining dan information retrieval. Hasilnya dapat membantu pengolahan informasi kepada pengguna dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah dipahami. Dalam buku ini, topic modeling menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation telah dirancang dan diuji dalam eksperimen menggunakan dokumen digital yang dikumpulkan dari suatu website. Hasil dari topic modeling menunjukkan bagaimana informasi yang dihasilkan dapat membantu pengguna dalam proses pengambilan keputusan

Daftar Isi

Kata Pengantar
Daftar Isi
BAB I
Konsep Dasar Text Mining dan Topic Modeling
A. Pengertian Text Mining
B. Topic Modeling
BAB II
Pemanfaatan Topic Modeling dalam Klasifikasi Dokumen
BAB III
Konsep Perancangan Sistem
BAB IV
Implementasi Topic Modeling Dalam Klasifikasi Dokumen
A. Lingkungan komputasi
B. Implementasi Topic Modeling

BAB V
Manfaat Implementasi Topic Modeling
Daftar Pustaka