Information Retrieval IT TELKOM

Google Maps merupakan salah satu jasa peta globe virtual gratis dan yang disediakan secara online. Google Maps merupakan salah satu produk dari Google. Google Maps bisa kita temukan pada http://maps.google.com. Google Maps menawarkan peta yang dapat dilihat dalam bentuk gambaran peta biasa (berbasis garis, node, atapun simbol), dan bisa juga dilihat dari gambar satelit dari seluruh permukaan bumi. Dalam waktu dekat ini, Google Maps menawarkan perencana rute dan pencari letak bisnis di U.S., Kanada, Jepang, Hong Kong, Cina, UK, Irlandia (hanya pusat kota) dan beberapa bagian Eropa. Dari sini bisa dilihat bahwa Google Maps ingin berusaha memudahkan penggunaanya dalam mencari rute terpendek dalam perjalanannya masing-masing.
Dalam mencoba proses pencarian, ternyata Google Maps dapat memperlihatkan kawasan IT Telkom sebagai berikut:

Pada gambar diatas, dapat juga dilihat gambar-gambar yang menunjukkan keadaan real suatu tempat di kawasan IT Telkom, sebagai contoh adalah sebagai berikut:

Dari gambar diatas, dapat dilihat Google Map sudah dapat mendukung layanan bagi user yang ingin melihat keadaan lokasi yang ingin dituju ataupun dicari dari sisi horizontal. Salah satu contohnya, gambar lokasi Gedung B, IT Telkom pada saat malam hari bisa dilihat pada Google Map seperti pada gambar diatas.

Disamping itu juga, Google Map mendukung layanan bagi user yang ingin mengetahui informasi daerah yang dituju ataupun dicari melalui link Wikipedia yang telah dicantumkan di gambar lokasi yang ingin dicari.

Dalam proses pencarian ini, user dapat mencari lokasi yang diinginkan dengan memasukkan query berupa nama lokasi ataupun alamat lokasi yang ingin dituju. Hal ini dapat dijelaskan memalalui gambar sebagai berikut:

Dari hasil pencarian diatas, gif2dio ingin mengajak para pengunjung blog ini, untuk berdiskusi bagaimana kah sistem pencarian yang dipakai pada Googe Map. Pada bagian kirinya, terdapat beberapa data yang telah ter-retrieve , untuk dapat dipilih agar dapat melihat lokasi yang bersangkitan. Dari data yang ter-retrieve tersebut, bagaimanakah Google Map dan melakukan perangkingan. Apakah Google Map menggunakan konsep Information Retrieval yang sama dengan pencarian data lainnya. Untuk itu, gif2dio mengajak para pengunjung blog ini untuk dapat berdiskusi bersama disini.
Mari Berbagi…

Saat ini, IT Telkom telah menciptakan sebuah social networking yang dinamakan iface sebagai media untuk saling berbagi informasi. social networking iface tidak jauh berbeda dengan facebook, hanya saja pada social networking ini tidak ada aplikasi chating. Pengguna iface sendiri adalah mahasiswa IT Telkom, dosen, dan tidak ketinggalan juga alumni. Pengguna dapat mengunjungi iface melalui link: ittelkom.ac.id/iface. Social networking ini memiliki kelebihan dimana pengguna dapat menerima notifikasi, mengupdate, dan memberi postingan wall melalui sms.

iface sebagai salah satu social networking di ittelkom dimanfaatkan beberapa dosen untuk sharing mengenai pengumuman tentang perkuliahan. Sebenarnya banyak manfaat yang bisa dirasakan dalam penggunaan social networking ini, seperti jalinan komunikasi yang lebih baik dengan dosen dan bisa mendapat banyak kenalan baik mahasiswa maupun alumni. Selain itu, baru-baru ini iface dimanfaatkan sebagai promosi blog tugas besar mata kuliah Information Retrieval kepada google, dimana setelah memposting link blog ke iface maka google bisa lebih cepat mengenali blog kita. Jadi, teman-teman ayoo manfaatkan social networking kita, karena dengan demikian kita juga bisa membantu meningkatkan peringkat webo-metrics kampus IT Telkom tercintaaaJ

seperti yang sudah dijanjikan pada postingan sebelumnya, kami akan menyajikan sebagian besar dari isi paper yang telah kami buat dalam memenuhi Tugas Besar Information Retrieval IT Telkom dengan judul Pemahaman Karakteristik Pencarian Pada Microblogging Twitter. silahkan dibacaa, semoga bisa menambah informasi :D

Sebagai microblogging yang bertumbuh dengan popular, layanan Twitter tidak lagi terfokus untuk menjalin pertemanan tetapi mampu mendukung penyebaran dan pencarian informasi. Hubungan pertemanan pun dijalin bukan sekedar untuk memperbanyak relasi, tetapi lebih kepada penggalian informasi. Pada paper ini, kami membahas tentang karakteristik pencarian pada microblogging Twitter. Seperti yang diketahui bahwa dewasa ini, Twitter menjadi salah satu jaringan sosial yang popular. Pengguna Twitter saat ini sudah mencapai 224 juta orang. Twitter banyak dimanfaatkan oleh  orang-orang untuk melakukan update dan search terhadap informasi. Pencarian pada Twitter saat ini lebih diminati oleh orang-orang karena dianggap lebih ter-update dan terpercaya. Hal-hal yang dicari atau diperhatikan user pada twitter adalah seperti kegiatan sehari-hari, percakapan, sharing informasi atau URL, pemberitahuan berita dan sebagainya.

Dari penelitian yang dilakukan langsung terhadap twitter, kami mengkategorikan tipe user menjadi 3 bagian, yaitu:

Sumber informasi: Tipe ini biasanya memiliki banyak follower dan melakukan update post nya beberapa saat setelah post sebelumnya

Pertemanan: Hubungan pertemanan juga merupakan salah satu user yang dimiliki oleh Twitter. Tentu saja hal ini terjadi, karena salah satu fungsi dari social media adalah untuk menjaga suatu hubungan. Hubungan pertemanan bukan hanya didasari oleh kenalnya suatu user terhadap user lain tetapi terkadang bisa saja user yang tidak mengenal follow user lain dengan berbagai alasan.

Pencari Informasi: Tipe ini biasanya jarang melakukan post tetapi mem-follow user lain untuk mendapatkan informasi yang ia butuhkan

dimana tipe informasi yang sering ditemukan pada twitter adalah:

Timely Information: Informasi yang terhubung dengan berita terkini, topik populer, ringkasan kegiatan, serta informasi yang diberikan oleh orang-orang pada saat tertentu.

Social Information: Informasi yang berkaitan dengan akun Twitter yang lain. Misalnya, kegiatan yang sedang dilakukan, perasaan yang sedang dirasakan user lainnya, hobby user tertentu, atau mungkin opini seseorang terhadap suatu topik di Twitter.

Topical Information: Mencari topik khusus biasanya topik yang sesuai dengan keinginannya saja, atau memahami pandangan publik terhadap sebuah topic, baik topik itu murni dari hasil pemikiran seseorang, user lain atau dari web lain.

Dalam melakukan pencarian pada twitter, ada beberapa tipe query yang biasa digunakan, seperti:

-     Query yang menyangkut perusahaan , bisnis , organisasi, nama orang

-     Query yang mengandung alamat

-     Query dengan link  suatu alamat web

-     Query yang mengandung terms yang berhubungan dengan film, lagu, lirik,gambar, humor,resep

-     Query dengan gambar

-     Query dengan menggunakan kata Tanya, contohnya : “bagaimana”, “apakah”, “dimana”

-     Query yang berhubungan dengan hal-hal keagamaan

-     Query mengenai berita-berita yang terkini, contohnya

-     Query yang berhubungan dengan perlombaan

-     Query yang yang berhubungan dengan dunia hiburan , contohnya seperti acara music, informasi film.

dengan metode penulisan query seperti berikut ini:

a. Query dengan atau tanpa spasi

Penulisan query pada Twitter umumnya sama web. Namun, ada atau tidaknya spasi dalam sebuah query Twitter sangat mempengaruhi pada hasil pencarian. dapat kita lihat seperti gambar di bawah ini perbedaan yang terlihat jelas antara query yang menggunakan sebuah spasi dan tanpa spasi.

b. Penggunaan At (@)

Penggunaan label at (@) ini diterapkan untuk postingan yang ditujukan kepada user lain sebagai awal kata pertama postingan yang sesuai dengan konvensi pada Twitter. Postingan tersebut dapat berupa obrolan antar user, informasi mengenai user, atau bahkan sebuah pernyataan maupun pertanyaan terhadap user tersebut. Dalam penulisannya kita tidak menggunakan spasi, karena dengan adanya spasi akan dianggap bahwa query tersebut terdiri dari dua term bukan satu term.

c. Penggunaan Hashtags (#)

Hashtag merupakan konvensi Twitter yang digunakan untuk mempermudah pencarian, indeks, dan penemuan tren. User dapat diawali dengan tanda # dalam setiap posting yang ingin dimasukan ke dalam hashtag tersebut. Misalnya anda ingin mencari daftar lowongan pekerjaan sehingga anda mungkin dapat menuliskan query dengan #job. Dengan memperlakukan setiap hashtag sebagai penanda yang diterapkan pada postingan yang memuat hal tersebut.

d. Adanya Emoticon

Pencarian dengan emoticon dapat dikatan suatu hal yang mungkin jarang dilakukan oleh user dalam melakukan sebuah pencarian. Akan tetapi, lain halnya dengan pencarian Twitter. Pada penacarian Twitter kita dapat menggunakan emoticon sebagai query. Namun, tidak semua emoticon dapat digunakan, hanya ada 10 emoticon yang dapat digunakan pada pencarian Twitter. Misalnya, senang :) , sedih :( , meledek :p, dst.

Dari hasil pencarian tersebut, layaknya search engine, akan memberikan feedback. Feedback yang diberikan seperti berikut ini:

Tweets

Feedback yang tertera pada tweets ini biasanya semua informasi yang berkaitan dengan query yang dimasukan. Selain itu, term yang sesuai dengan query layaknya hasil pencarian pada web search engine.

Tweets with links

Feedback yang satu ini hampir menyerupai hasil pencarian Tweets. Namum, hanya akan menampilkan informasi yang sesuai dengan query yang dimasukan dan memiliki hyerlink ke url lain.

People

Selain untuk mencari sebuah informasi ternyata pencarian Twitter dapat juga digunakan untuk mencari orang atau user tertentu yang menggunakan layanan Twitter tentunya.

Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II diselenggarakan di IT Telkom dan Politeknik Telkom. Peserta Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II terdiri dari 25 perguruan tinggi dari Bandung, Jabodetabek, dan Provinsi Banten. 25 perguruan tinggi ini Imengikuti kompetisi untuk menuju final.

Peserta Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II  terdiri dari:

  • 14 tim untuk peserta KRI,
  • 24 tim untuk peserta KRCI Divisi Beroda Robot Cerdas Pemadam Api,
  • 16 tim Divisi berkaki robot cerdas pemadam api, dan
  • 11 tim untuk KRCI Battle Robosoccer Humanoid League.

Seluruh rangkaian kontes menunjuk IT Telkom dan Politeknik Telkom sebagai Tuan Rumah.

Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II  ditutup di Politeknik Telkom dengan mengumumkan pemenang-pemenang dalam kategori-kategori kontes yang telah dilaksanakan. Dari keempat tim peserta yang berasal dari IT Telkom, semuanya lolos ke babak perempat final,namun sayangnya belum mendapat keberuntungan untuk mengapai final di KRI-KRCI 2011 ini. Berikut adalah ke empat tim peserta dari IT Telkom:

  1. Kosuke
  2. Pong-2n
  3. Roobics
  4. Hamazar.

Dari informasi yang diadapatkan ternyata IT Telkom mendapatkan beberapa piagam penghargaan. Berikut adalah sebagian hasil keputusan dari dewan juri Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II  :

Tim Robot Favorit:  Roobics IT Telkom

Juara Umum Regional II : UNTAR

Desain terbaik kategori berkaki KRCI : IT Telkom

Desain terbaik KRI wilayah II 2011 :  Dewaruchi – Politeknik Manufaktur Astra Jakarta

KRI-KRCI 2011 Regional II

A. KRI :

1. Tim Mee-Soon  : PNJ

2. Tim Blue Deep  : Universitas Budi Luhur

3. Tim Dewaruchi : Polman Astra

4. Tim Baladewa    :  ITB

Strategi Terbaik     : Blue Deep – – Universitas Budi Luhur

Disain Terbaik        :– Dewaruchi – Polman Astra

B. KRCI Kategori Robot Beroda

1. Rahwana           : PolBan

2. Astrobho 1      :  Polman Astra

3. Fire Bolt            :  Universitas Kristen Maranatha Bandung

4. Windwire          :  UI

Strategi Terbaik  : Amazone – ITTelkom

Disain Terbaik     : Windwire -  UI

C. KRCI Kategori Berkaki

1. UYW Wig             : Universitas Tarumanegara

2. Defecto               : UI

3. Takaba                 : ITB

4.Antasena             : PolBan

Strategi Terbaik   :Infinity – Un Kristen Maranatha

Disain Terbaik       : Pongpongan – ITTelkom

inilah hasil yang didapatkan dari Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II, mohon maaf sebelumnya apabila ada kesalahan dalam pemberitaan. Mohon koreksinya. Hehehe…

sumber :

http://twitter.com/#!/PolmanASTRA

http://www.detikinet.com/read/2011/05/14/165515/1639889/398/25-kampus-bertarung-di-poltek-telkom?i991101105

Ternyata masih banyak mahasiswa IT Telkom yang masih bingung dan bertanya-tanya tentang keputusan pemerintah dalam hal penetapan cuti bersama. Dalam suatu group pada suatu situs jejaring sosial, didapatkan suatu informasi tentang cuti bersama ini. Dalam group itu memberi suatu link informasi yang menyatakan bahwa semua Institusi di bawah naungan YPT (Yayasan Pendidikan Telkom) memberlakukan Cuti Bersama pada 16 Mei 2011.

Berikut adalah sumber informasinya:

http://mediakampusimt.wordpress.com/2011/05/14/tak-hanya-imtelkom-cuti-bersama-16-mei-berlaku-se-ypt/#comment-202

namun pertanyaannya, apakah sumber informasi diatas bisa dipertanggung jawabkan?

mungkin teman-teman mahasiwa IT Telkom bisa menanyakan langsung ke pihak kampus, agar tidak ada kesimpang-siuran berita…

[ask]: kuliah Information Retrieval buat Mahasiswa IT Telkom kelas IF 31-0216 Mei 2011 ada gak ya…?

IT Telkom Tuan Rumah Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II 2011.
Pada tahun 2011, IT Telkom berkesempatan menjadi tuan rumah bersama-sama dengan Politeknik Telkom dalam acara Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) Regional II tahun 2011. Hal ini merupakan suatu event yang bisa memberi motivasi dan inspirasi bagi mahasiswa IT Telkom dalam mengeksplorasi dan mengekspresikan kemampuan mahasiswa IT Telkom di bidang robotika.
Kepercayaan sebagai tuan rumah ini, bagi IT Telkom dan Politeknik Telkom adalah sebagai suatu kehormatan yang tidak boleh disia-siakan dalam mensukseskan program pemerintah. Hal ini juga bisa dipandang sebagai sumbangsih IT Telkom untuk negeri. Kontes Robot Indonesia (KRI) dan Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI) ini juga mempunya tujuan untuk menumbuhkembangkan potensi kreativitas mahasiswa dalam meningkatkan daya saing lulusan perguruan tinggi Indonesia di kancah internasional.

Salah satu Tugas Besar Information Retrieval di Institut Teknologi Telkom (IT Telkom) adalah membuat paper baru mengenai hal-hal yang berhubungan dengan paper yang dipilih untuk diresume sebelumnya. Kami kelompok gif2dio memilih judul pemahaman karakteristik pencarian pada microblogging twitter. Alasan kami memilih paper ini karena paper sebelumnya membahas tentang perbandingan antara pencarian pada web dengan twitter. Jadi kami ingin lebih mendalami pemahaman mengenai karakteristik pencarian pada twitter secara khususnya. Jadi pada paper ini, kami membahas mengenai karakteristik twitter dan query yang disertai dengan percobaan secara langsung melalui twitter.com

Mau tau isi lengkap dari paper baru kami?? tunggu postingan selanjutnya yaa. Khusus untuk teman-teman Institut Teknologi Telkom (IT Telkom) yang sedang mengambil mata kuliah Information Retrieval, semangatt untuk Tugas Besarnyaa. Good luck for us :)

Information Retrieval merupakan salah satu mata kuliah pilihan untuk jurusan Informatika di “Institut Teknologi Telkom”. Mata kuliah ini merupakan mata kuliah yang biasa diambil di tingkat-tingkat akhir perkuliahan. Mata kuliah information retrieval juga merupakan mata kuliah yang banyak diminati oleh mahasiswa IT Telkom, karena dapat memberi pengetahuan lebih mengenai cara kerja search engine. Dimana selama ini, mahasiswa hanya mampu memanfaatkan tanpa tahu bagaimana cara kerja yang ada di dalamnya. Banyak manfaat yang didapat setelah mempelajari mata kuliah ini, salah satunya mahasiswa memiliki pengetahuan untuk bisa memilih query yang lebih baik, dan tepat.

Di akhir perkuliahan ini, mahasiswa diminta untuk membuat Tugas besar Mata Kuliah Information Retrieval. Tugas besar tersebut dibagi menjadi 3 bagian yaitu, membuat resume terhadap satu paper, membuat paper baru yang  berhubungan, dan membuat blog yang bisa memberikan info mengenai Tugas Besar.

Semoga mahasiswa IT Telkom dapat mengerjakan semua Tugas Besar Information Retrieval  dengan baik dan mendapat nilai yang memuaskan. AminJ. SEMANGAT teman-teman mahasiswa IT Telkom yang sedang mengerjakan tugas besarnyaa. Greatest Luck for us J

Kami telah melakukan resume dari paper Information Retrieval dengan judul “a comparison of microblog search and web search”dengan hasil berikut ini:

Analisis terhadap query twitter dan web yang memanfaatkan data dari jutaan akun, dan mencakup ratusan juta halaman yang dikunjungi selama dua periode. Setelah dilakukan filtering, didapat 126.316 sampel query dari 33.405 akun twitter. Analisis ini dikhususkan pada query yang ada pada search engine.  Perbedaan karakteristik query pada twitter dan web adalah dalam kasus stop words, spasi, dan tanda baca yang dihilangkan kecuali ‘#’ dan ‘@’, karena keduanya merupakan karakter khusus yang biasa digunakan pada awal kata dalam twitter.

user biasanya melakukan pencarian dengan menggunakan specific user. Symbol ‘@’ yang digunakan untuk melihat info user misal : @perezhilton. Selain itu symbol ‘#’ juga di gunakan dalam hashtags. Hashtags biasanya berisi beberapa kata yang digabungkan. Symbol tersebut akan membentuk hyperlink yang jika diklik akan mencari tweet berisi tag terkait. Query yang popular biasanya mengandung hashtags. Beberapa aspek temporal dari perilaku pencarian:

  1. Search session : dari segi request maupun time twitter jauh lebih pendek dari pada web.
  2. Refinding            : refinding pada twitter lebih jauh sulit dilakukan daripada web karena menggunakan

query tidak untuk memantau topik dari waktu ke waktu.

Aspek penting lain dari perbedaan pencarian di twitter yang dibandingkan dengan web dapat dipahami melalui analisa hasil pencarian text. Pada bagian ini kita membahas data yang yang terkumpul melalui hasil pencarian baik twitter maupun web, dan menyajikan perbedaan bahasa yang muncul dari data tersebut. Hasil pencarian twitter berbeda dengan web secara keseluruhan seperti yang ditampilkan kepada user dalam daftar hasil pencarian. Sebaliknya, hasil pencarian pada web disajikan secara hyperlink, setiap algoritma mengambil kutipan dari text yang dirancang untuk membantu user dalam memilih kira-kira hyperlink mana yang akan dikunjungi. Sementara itu, twitter secara kualitatif memiliki kutipan yang berbeda dari web, baik dalam bentuk tekstual dasar menurut user dari data yang disajikan dengan hasil pencarian yang dianggap relevan.

Perbedaan yang paling mendekat antara hasil pencarian pada twitter dan web terletak pada jumlah informasi yang tersedia mengikuti query. Rata-rata jumlah kata yang dihasilkan query pada twitter adalah 19,55 dibanding 33,95 pada kutipan web. Jumlah kata yang dikutip pada twitter terbatas dengan jumlah kata yang disediakan oleh twitter. Sebaliknya, jumlah kata yang ditampilkan pada perncarian web relatif lebih panjang yang mencerminkan tujuan utama dari search engine dalam mendukung kebutuhan penggunanya.

Cosine similarity

Twitter

Web

Twitter

0.52

0.35

Web

0.28

0.41

Untuk mengukur perbedaan bahasa yang digunakan pada hasil pencarian twitter dan web, kami menghitung rata-rata cosine similarity per-query dengan titik pusat twitter dan titik pusat web. Cosine similarity dipilih karena dapat menemukan fungsi jarak yang lain (termasuk langkah-langkah teoritis informasi seperti KL-divergence) lebih rendah pada distribusi topik per dokumen. Dari tabel diatas mencerminkan bahwa hasil pencarian web cenderung lebih luas menutup keterkaitan dengan pencarian tertentu daripada twitter yang lebih mengutamakan obrolan kolektif dari banyak penulis.

Sekarang ini beberapa search engine telah memasukan hasil twitter sebagai hasil umum pencarian web. Search engine dapat juga menggunakan query twitter yang tren untuk menemukan pertanyaan tambahan yang memiliki komponen temporal yang kuat, dan menggunakan pengetahuan dari query untuk mengintegrasikan ke dalam halaman hasil pencarian twitter yang juga berisi informasi-informasi yang relevan. Untuk search engine yang memberikan hasil microblogging, pencarian kepopuleran orang pada twitter menunjukan bahwa orang tersebut adalah orang penting. Search engine microblogging dapat menyertakan link ke sebuah profil, postingan, berita terbaru pengguna tertentu, sampai komunikasi antar user. Pada kasus yang berorientasi selebriti, biasanya sering dicari pada web maupun twitter.

Hasil penemuan menunjukan bahwa query pencarian web terlihat seperti hashtags tetapi yang tidak diawali dengan tanda ‘#’ seperti yang ada pada twitter pada umumnya. Search engine dapat menggunakan pendekatan yang serupa dengan kita mengidentifikasi query dengan maksud hashtags dan menggabungkannya dengan twitter. Pada level interface, halaman hasil pencarian web dapat membuka tag seperti twitter lakukan sebagai link yang dapat menjalankan query baru. Web browser juga dapat  menggunakan hashtag yang dapat mencangkup tag yang secara otomatis menjadi hyperlink ke pencarian web. Setelah pengamatan yang berulang-ulang yang lebih ke twitter daripada web. Menunjukan bahwa history query pada twitter sangat bermanfaat, salah satunya “built-in search I can store and refresh”. Pencarian twitter merupakan yang paling sering dapat diidentifikasi secara otomatis dan disajikan kembali ke user.

Melalui analisis skala besar dari query log, kami menemukan dan menghitung perbedaan dalam perilaku pencarian query user baik twitter maupun web. Pencarian pada twitter lebih pada kepentingan informasi yang tepat waktu (misal, yang berkaitan dengan berita atau peristiwa) dan informasi sosial (misal, berhubungan dengan user lain atau tren populer).  Dengan demikian, perbedaan jenis query yang dihasilkan search engine pada twitter yang dibandingkan dengan search engine web dapat terlihat. Query pada twitter relatif pendek, tapi berisi kata-kata yang lebing panjang, lebih khusus, dan referensi dari lebih banyak orang. Perbedaan besar dalam query juga terjadi, dengan pencarian pada twitter yang lebih ke konten sedangkan pencarian web yang lebih pada pengembangan dan pembelajaran suatu topik. Untuk hasil dari pencarian twitter lebih sosial dan peristiwa sedangkan web lebih berisi fakta dan biografi.

Harapan kami bahwa perbedaan tersebut akan memberikan peningkatan kinerja pencarian microblog dengan pemahaman yang lebih kaya akan kebutuhan informasi yang mengakibatkan orang untuk melakukan pencarian di twitter, web, dan keduanya. Kami berharap pemahaman ini memungkinkan munculnya search engine baru yang menggabungkan dalamnya sebuah topik dan luasnya search engine web dengan real time dan konten yang sangat sosial yang ditawarkan oleh layanan microblogging.

sedikit share mengenai topik pada paper Information Retrieval dengan judul “a comparison of microblog search and web search” yang kami pilih untuk tugas ini :

Layanan website jejaring sosial saat ini tidak lagi berfungsi untuk menjalin pertemanan atau kekeluargaan, namun saat ini lebih dirasakan sebagai tempat penyedia informasi. Jejaring sosial mengizinkan usernya untuk menulis status yang dapat dilihat oleh seluruh temannya maupun khalayak umum. Paper ini lebih fokus pada ciri khas pencarian yang terjadi di situs microblogging yang populer bernama Twitter. Query twitter lebih pendek  dan  populer dibandingkan dengan query Web. Microblogging memiliki konten yang sangat berbeda dengan konten pada sebuah Web seperti status yang lebih pendek, lebih sering, tidak akan terganti setelah diposting sampai ada postingan ulang.

Dengan menggunakan analisis query log pada microblogging, orang-orang lebih banyak bertanya dibandingkan mencarinya di web search engine. Mereka lebih percaya dengan jawaban yang diberikan oleh orang-orang yang membalas status mereka. Walaupun terkadang mungkin informasi yang mereka dapatkan sedikit. Beberapa jenis informasi yang ditemukan pada twitter:

  1. Timely Information      : informasi yang terhubung dengan berita terkini, topik populer, ringkasan kegiatan, serta informasi yang diberikan oleh orang-orang pada saat tertentu.
  2. Social Information        : informasi yang berkaitan dengan akun twitter yang lain. Misalnya, hobby user tertentu, atau opini seseorang terhadap suatu topik di Twitter.
  3. Topical Information     :  mencari topik khusus, pandangan publik terhadap topik yang disukai baik topik itu murni dari pemikiran seseorang, user lain atau dari web lain.
Follow

Get every new post delivered to your Inbox.