User Book Recommendation System, Gramedia Digital

Deskripsi

Deskripsi Proyek: User Book Recommendation Judul Proyek: User Book Recommendation System Metode dan Ide: Proyek ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi buku yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi pengguna. Ide utama adalah untuk memanfaatkan data pengguna, termasuk umur dan genre favorit, untuk memberikan rekomendasi buku yang sesuai dengan minat mereka. Sistem ini menggunakan teknik machine learning dan algoritma rekomendasi berbasis K-Nearest Neighbors (KNN) untuk menganalisis pola dan memberikan rekomendasi yang relevan. Solusi: 1. Pengumpulan Data:Data yang digunakan berasal dari tiga sumber utama, yaitu dataset buku (Books.csv), penilaian pengguna (Ratings.csv), dan informasi pengguna (Users.csv). 2. Pra-pemrosesan Data: Melakukan pembersihan dan penggabungan data untuk memastikan bahwa data siap digunakan untuk analisis dan model pembelajaran mesin. 3. Pembentukan Model: Membuat matriks user-item dari data yang telah diproses dan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk mencari kesamaan antara pengguna. 4. Rekomendasi Buku: Menggunakan model untuk memberikan rekomendasi buku berdasarkan data preferensi pengguna yang telah diinput. Proses Pemecahan Masalah: - Pra-pemrosesan Data: Menghadapi data yang tidak lengkap atau tidak konsisten dan melakukan langkah-langkah pembersihan data, seperti mengisi nilai yang hilang dan menghapus entri yang tidak valid. - Manajemen Waktu: Mengatur jadwal yang ketat untuk menyelesaikan setiap tahap proyek, termasuk pengumpulan data, pemodelan, dan pengujian. - Pengembangan dan Pengujian Model: Menghadapi tantangan dalam memilih algoritma yang tepat dan menyempurnakan parameter model untuk meningkatkan akurasi rekomendasi. Target Pengguna: Target pengguna dari sistem rekomendasi buku ini adalah para pembaca yang ingin mendapatkan rekomendasi buku yang sesuai dengan minat dan preferensi mereka. Sistem ini dapat digunakan oleh: - Individu:Pembaca yang mencari buku baru berdasarkan preferensi pribadi. - Toko Buku dan Perpustakaan: Untuk menyediakan rekomendasi buku kepada pelanggan dan anggota mereka. - Platform Online: Situs web dan aplikasi yang menawarkan rekomendasi buku kepada pengguna mereka. Refleksi Hasil Belajar: - Peningkatan Keterampilan Teknis: Selama proyek ini, saya belajar menggunakan alat-alat dan teknik baru dalam machine learning, khususnya dalam penerapan algoritma K-Nearest Neighbors untuk sistem rekomendasi. - Manajemen Proyek: Saya mendapatkan wawasan penting tentang manajemen proyek, termasuk pentingnya perencanaan yang matang dan pengaturan prioritas untuk memastikan semua tugas dapat diselesaikan tepat waktu. - Kerja Tim dan Kolaborasi: Melalui kolaborasi dengan tim, saya belajar pentingnya komunikasi yang efektif dan bagaimana bekerja sama untuk mengatasi masalah yang kompleks. - Adaptasi dan Fleksibilitas: Saya menyadari pentingnya bersikap fleksibel dan mampu beradaptasi dengan perubahan yang mungkin terjadi selama proses pengembangan. Instruksi Khusus: Pada proyek ini, penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan selalu terjaga kerahasiaannya dan mengikuti kebijakan privasi yang berlaku. Selain itu, hasil dari sistem rekomendasi harus dievaluasi secara berkala untuk memastikan relevansi dan akurasi rekomendasi yang diberikan kepada pengguna. Dengan menyelesaikan proyek ini, saya tidak hanya meningkatkan keterampilan teknis dan manajerial saya, tetapi juga memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana teknologi dapat digunakan untuk menciptakan solusi yang bermanfaat dan dapat digunakan secara luas oleh masyarakat.