Klastering Dokumen dengan Menambahkan Metadata Menggunakan Algoritma COATES - Nurandini, Indri; Huda, Arief Fatchul (KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika, 2017)
Text mining adalah proses ekstraksi pola berupa informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data tak terstruktur. Salah satu perkembangan text mining adalah ruang lingkup perbaikan dari pemanfaatan sebuah â€œside informationâ€ Â yang digunakan untuk membantu proses klastering yang lebih efisien. Â â€œside informationâ€ Â yang dimiliki data dapat membantu proses text mining jika â€œside informationâ€ Â tersebut bersifat informatif. Di dalam â€œside informationâ€ , metadata merupakan bagian dari â€œside informationâ€ Â yang dimiliki oleh data. Oleh karena itu, algoritma klastering partisi klasik dan model probabilistik dalam text mining telah dikembangkan untuk memproses data bersama â€œside informationâ€ Â dengan menggunakan algoritma Content and Auxiliary attribute Based Text ClusteringÂ (COATES). Adapun proses klastering ini menggunakan inisialisasi klaster dengan algoritma k-means berdasarkan perhitungan jarak euclidean distance.