Perpustakaan Digital ITB

Product recommendation merupakan salah satu teknologi yang terus dikembangkan dari waktu ke waktu, terutama dalam penelitian untuk e-commerce. Hal tersebut dilakukan karena dengan membangun model product recommendation yang baik, maka e-commerce dapat meningkatkan penjualannya. Sayangnya, pembangunan product recommendation seringkali dilakukan berdasarkan explicit rating yang dilakukan oleh user, padahal hal tersebut hanya mencakup sebagian intensi dari user saat mencari item yang dia inginkan. Selain itu, product recommendation seringkali memberikan rekomendasi item yang seharusnya sudah tidak menjadi intensi user itu lagi karena item serupa sudah pernah dibelinya. Melihat hal tersebut, maka akan dibangun model product recommendation menggunakan user based collaborative filtering dengan memberikan pembobotan pada implicit rating yang berupa event type suatu user kepada suatu item. Dilakukan juga percobaan berbagai macam pembobotan untuk event type yang ada dan dihasilkan fakta bahwa pembobotan tersebut mempengaruhi nilai recall, dimana secara umum, nilai recall nya akan semakin tinggi