## A NALISIS F EATURE DAN M ACHINE L EARNING UNTUK P ENCARIAN W EB
Anggun Cipta 1 , Syahmi Putra 2
STMIK KADIRI Jurusan Sistem Informasi acipta@yahoo.co.id 1 syahmi06@yahoo.com 2
Abstract  The use of website socialization is increasingly still for that amount of information growing rapidly, the harder it is to find the information within the specified time. The main searches for searches that are irrelevant or incompatible with user preferences, keyword based searches, short questions. In this paper, we will examine the various features used in information retrieval. We will also discuss the relevance of web pages with users. We have classified by feature. In the end we will compare different techniques and their pros and cons are discussed.
Keywords  Machine learning; Search engine; Information retrieval; User intention,Web Mining

## I. P ENDAHULUAN
Karena semakin banyak informasi yang tersedia di world wide web, itu menjadi terlalu sulit bagi mesin  pencari  untuk  menjaga  indeks  pencarian  yang  up-to-date  dan  komprehensif.  Ada  masalah kelebihan informasi, karena yang  pencari tidak mendapatkan hasil yang relevan. Kebanyakan  mesin pencari hanya menggunakan kata kunci sebagai permintaan. Alasan utama untuk hasil pencarian yang tidak relevan adalah mesin pencari berbasis kata kunci. Karena ambiguitas semantik, kata yang sama memiliki banyak arti yang berbeda, hasil pencarian tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Karena pengguna yang  berbeda  mungkin  mencari informasi yang  berbeda dan bahkan  pengguna yang  sama mungkin  mencari  informasi  yang  berbeda  pada  titik  waktu  yang  berbeda.  Jadi,  memahami  tujuan pencarian  pengguna  dan  menampilkan  hasil  sesuai  dengan  niat  pengguna  pasti  akan  meningkatkan kualitas  hasil  pencarian.  Teknik  penambangan  web  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  masalah kelebihan  informasi  secara  langsung  atau  tidak  langsung.  Penambangan  web  menggunakan  teknik penambangan data untuk secara otomatis menemukan dan mengekstrak informasi dari dokumen web dan layanan [1].
Machine  Learning  adalah  bidang  ilmu  komputer  yang  memberi  komputer  kemampuan  untuk belajar tanpa secara eksplisit diprogram [2]. Teknik pembelajaran mesin dapat diterapkan dalam proses penambangan web untuk meningkatkan kualitas pencarian.

## II. L ANDASAN T EORI
Di bagian ini, kami meninjau berbagai fitur yang ditemukan berguna dalam memutuskan apakah halaman web relevan atau tidak relevan dengan pengguna web.

## A. Fitur Halaman Web
 Konten tekstual di halaman web
Isi halaman adalah fitur yang paling jelas dalam menentukan relevansi halaman. Tetapi karena berbagai  suara di halaman  web,  menggunakan langsung konten halaman  sebagai tas kata-kata untuk semua istilah bukanlah pilihan yang baik. Oleh karena itu, ada berbagai metode pemilihan fitur yang dikembangkan seperti perolehan informasi, informasi timbal balik, frekuensi dokumen, dan uji x 2 .
 Tag HTML
Halaman web yang ditulis dalam HTML selain dari konten tekstual mengandung tag HTML yang memberikan informasi tambahan. Tag HTML seperti judul, body, anchor, heading, label, URL banyak digunakan.  Kata-kata  dan  frasa  yang  muncul  dalam  judul  atau  tag  judul diberikan  bobot  yang  lebih tinggi.  Fitur  lain  yang  penting  adalah  URL  halaman  web,  itu  unik,  bermakna  dan  dapat  membantu mengidentifikasi domain halaman web [8].

## B. Fitur Tetangga
Fitur yang ditemukan berguna dari tetangga mencakup label, konten parsial yaitu teks tautan, teks teks tautan di sekitarnya, judul, header, dan konten lengkap. Label yang paling sering digunakan fitur tetangganya dan anchor text adalah fitur yang jarang digunakan [8].

## C. Analisis Tautan
Tautan web telah banyak digunakan untuk memberikan informasi penting tentang halaman web. Algoritma yang banyak digunakan untuk ini adalah (Hiper-Induced Topic Search) algoritma HITS dan algoritma  PageRank.  Dalam  algoritma  PageRank  [10], PageRank  dihitung  dengan  membobot  setiap tautan  masuk  ke  halaman  secara  proporsional  dengan  kualitas  halaman  yang  berisi  tautan-dalam. Kualitas halaman pengarah ini juga ditentukan oleh algoritme PageRank. PageRank halaman p dihitung secara rekursif sebagai follwws:
𝑃𝑎𝑔𝑒𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑝) = (1 − 𝑑) + 𝑑 ∗   ∑ 𝑎𝑙𝑙   𝑞  𝑙𝑖𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑝[ 𝑃𝑎𝑔𝑒𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑞) 𝑐(𝑞) ] (1)
dimana d adalah faktor redaman antara 0 & 1, c (q) adalah jumlah tautan keluar dalam q.
Skor PageRank dari suatu halaman web tinggi jika halaman tersebut direferensikan oleh banyak halaman dan  skornya  bahkan  lebih  tinggi  jika  halaman  referensi  ini  juga  berkualitas  baik.  Skor  PageRank dihitung secara rekursif, sehingga sangat mahal secara komputasi.
Di (Pencarian Topik yang Diinduksi Hyperlink) [9] algoritma HITS, halaman otoritas adalah halaman berkualitas tinggi yang terkait dengan topik tertentu atau permintaan pencarian. Halaman Hub adalah halaman-halaman  yang  tidak  perlu  otoritas  sendiri  tetapi  yang  menyediakan  petunjuk  ke  halaman otoritas lain. Halaman di mana banyak halaman lainnya menunjukkan otoritas yang baik, dan halaman yang menunjuk ke banyak halaman lain harus menjadi hub yang baik. Nilai otoritas dan skor hub untuk setiap halaman web dihitung sebagai berikut:
𝐴𝑢𝑡ℎ𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑝) =   ∑ 𝑎𝑙𝑙 𝑞 𝑙𝑖𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑞(𝐻𝑢𝑏 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑞)) (2) 𝐻𝑢𝑏 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑝) = ∑ 𝑎𝑙𝑙 𝑟 𝑙𝑖𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑜 𝑝(𝐴𝑢𝑡ℎ𝑜𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑟)) (3)
Halaman memiliki nilai otoritas yang tinggi jika ditandai oleh banyak hub dan halaman memiliki skor hub yang tinggi, jika itu menunjuk ke banyak otoritas. Tautan web penting lainnya adalah jangkar teks, itu  adalah  teks  yang  menggambarkan  tautan.  Ini  adalah  teks  yang  dapat  diklik dari tautan  keluar  di halaman web. Teks jangkar memberikan deskripsi yang bagus tentang halaman target.

## III. K ASIFIKASI
A. Konten dan Tautan Laman Web sebagai Fitur
Michael  mengusulkan  pendekatan  pembelajaran  mesin  yang  menggabungkan  konten  berbasis web  dan  fitur  berbasis  struktur  web.  Dua  teknik  pembelajaran  mesin  feedforward  /  jaringan  saraf backpropagation dan dukungan mesin vektor diimplementasikan dan dibandingkan dengan pendekatan tradisional  - pendekatan berbasis kata kunci dan pendekatan berbasis leksikon. Pendekatan web-fitur
yang diusulkan mengekstrak semua istilah dari suatu halaman dan membandingkannya dengan leksikon domain. Total 14 skor fitur ditentukan [3]:

## Fitur berbasis Konten Halaman
Judul halaman p = Jumlah istilah dalam judul halaman p ditemukan dalam leksikon domain.
Frekuensi frekuensi inverse dokumen halaman p [TFIDF] = Jumlah TFIDF dari istilah di halaman p ditemukan  dalam  leksikon  domain.  Isi  halaman  fitur  berbasis  tetangga  Judul  dan  skor  TFIDF  dari dokumen tetangga ditentukan seperti di atas. Halaman Sibling adalah halaman-halaman yang ditunjuk oleh salah satu orang tua halaman p.
Judul semua halaman Masuk q ke p = Rata-rata (jumlah istilah dalam judul halaman q ditemukan dalam leksikon domain) untuk semua halaman masuk q dari p.
TFIDF dari semua Halaman masuk q to p = Rata-rata (jumlah TFIDF dari istilah di halaman q ditemukan dalam leksikon domain) untuk semua halaman masuk q dari p.
Judul semua halaman keluar q ke p = Rata-rata (jumlah istilah dalam judul halaman r ditemukan dalam leksikon domain) untuk semua halaman keluar r dari p.
Feedforward / backpropagation neural network (FF / BP NN) dan Vektor Dukungan Vector Machine (SVM)  dibandingkan  terhadap  dua  pendekatan  tradisional  yaitu  pendekatan  berbasis  leksikon (LEXICON) dan pendekatan mesin vektor dukungan berbasis kata kunci (SVM-WORD).

## Pendekatan Machine Learning
Di  Feedforward  /  backpropagation  neural  network  classifier  -  (FF  /  BP  NN)  jaringan  syaraf pengklasifikasian teks dibuat dengan tiga lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input terdiri dari unit ambang dan 14 node yang sesuai dengan 14 skor fitur dari setiap halaman. Lapisan keluaran terdiri dari satu simpul yang menentukan relevansi suatu halaman. Jumlah simpul dalam lapisan tersembunyi ditetapkan menjadi 16 dan tingkat pembelajaran pada 0,10. Setelah menginisialisasi  jaringan,  pelatihan  dan  penyeteman  dilakukan.  Untuk  pengujian,  setiap  dokumen pengujian dilewatkan ke jaringan untuk memprediksi apakah dokumen itu relevan. Prediksi direkam dan dihitung untuk mengukur kinerja.
SVM Text Classifier- Classifier SVM juga menggunakan set skor fitur yang sama. Fungsi kernel linear telah dipilih untuk pengklasifikasi SVM. Di sini, dataset pelatihan terdiri dari vektor dari 14 fitur yang dipilih dan  disajikan  kepada  SVM  untuk  mempelajari  bobot  fitur.  Untuk  pengujian,  SVM  mencoba memprediksi  apakah  setiap  dokumen  dalam  set  pelatihan  relevan  atau  tidak.  Hasilnya  direkam  dan digunakan  untuk  mengukur  kinerja.  Untuk  bidang  medis  evaluasi  dipilih  sebagai  domain.  Sebuah halaman web yang diuji dan leksikon medis yang dibuat dalam penelitian sebelumnya digunakan [11].

## Pendekatan Benchmark
LEXICON-  Dalam  pendekatan  berbasis  leksikon,  skor  TFIDF  dihitung  untuk  istilah-istilah  yang ditemukan dalam leksikon medis. Arizona Noun Phraser (AZNP) [13] digunakan untuk mengekstraksi frase nomina dari setiap dokumen dan frasa ini dibandingkan dengan leksikon. Skor kesamaan Jaccard dihitung untuk setiap dokumen dalam set pelatihan dan leksikon. Skor Jaccard secara luas digunakan skor  kesamaan  dalam  pengambilan  informasi  [12].  Nilai  ambang  yang  memiliki  akurasi  tertinggi membagi dokumen menjadi relevan dan tidak relevan dipilih untuk pengujian.
Pendekatan  Mesin  Pendukung  Vektor  Kata  Kunci  berdasarkan-Pertama-tama  preprocessing  dari dokumen  dilakukan  yang  melibatkan  tokenization,  penghapusan  stop-word,  stemming  menggunakan Porter's  stemmer [14]. Setelah tahap preprocessing  setiap dokumen direpresentasikan  sebagai vektor kata kunci, yang kemudian digunakan untuk pengujian dan pelatihan.
Untuk evaluasi, 50 metodologi validasi silang digunakan. Presisi, ingat, F-measure, akurasi dan waktu diukur untuk semua empat pendekatan [3].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑙𝑦 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑏𝑦 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚 𝑛 𝑎𝑙𝑙 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑏𝑦 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚 (3) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑙𝑦 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑎𝑠 𝑝𝑜𝑠𝑜𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑏𝑦 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚 𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑎𝑠 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑡 (4) 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)
Hasil eksperimen pada keakuratan, presisi, recall dan F-measure diberikan di bawah ini.
Hasil  dari  eksperimen  tersebut  dibahas  sebagai  berikut:  Pendekatan  SVM  berbasis  kata  kunci membutuhkan waktu yang terlama karena setiap dokumen direpresentasikan sebagai vektor besar kata kunci  yang  menciptakan  dimensi  tinggi  untuk  pengklasifikasi.  Pendekatan  berbasis  leksikon membutuhkan waktu paling sedikit, karena hanya perlu menghitung TFIDF dan skor kesamaan untuk setiap dokumen dan menentukan ambang batas, yang tidak memerlukan pemrosesan yang rumit. NN classifier  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  daripada  pendekatan  berbasis  SVM-WEB  karena jaringan syaraf harus dilatih dalam beberapa iterasi.
Pendekatan berdasarkan kata kunci membutuhkan banyak contoh pelatihan. Lebih sedikit data pelatihan diperlukan untuk leksikon dan pendekatan berbasis web.
Pendekatan SVM berbasis kata kunci dilakukan lebih baik daripada pendekatan berbasis leksikon. Fitur web yang diusulkan mendekati NN-WEB dan SVM-WEB dilakukan dengan efektivitas yang sebanding. Kedua  pendekatan  fitur  web  pembelajaran  mesin  dilakukan  dengan  efektivitas  yang  lebih  tinggi daripada  dua  pendekatan  pembandingan  yaitu,  pendekatan  berbasis  kata  -VM  (SVM-WORD)  dan pendekatan berbasis leksikon (LEXICON).
Arah pekerjaan masa depan adalah untuk memeriksa  mana dari 14 fitur yang lebih penting daripada yang lain dalam menentukan relevansi halaman web. Kemungkinan lain dari pekerjaan di masa depan adalah menentukan apakah pendekatan gabungan kata kunci dan fitur web akan berkinerja lebih baik daripada  menggunakan  kata  kunci  atau  fitur  web  saja.  Akhirnya,  ruang  lingkupnya  adalah  untuk menyelidiki bagaimana metode klasifikasi yang diusulkan dapat digunakan dalam aplikasi lain seperti manajemen pengetahuan dan manajemen konten web.

## B. Konsep sebagai Fitur
Karya  ini  menyajikan  pendekatan  hibrida  yang  menggunakan  profil  berbasis  dokumen  dan berbasis konsep untuk personalisasi ulang hasil yang diperoleh dari mesin pencari yang ada. Preferensi pengguna telah diekstraksi dari kueri sebelumnya dan data klik-tayang untuk memprediksi preferensi dokumen  untuk  individu.  Ekstensi  browser  ditambahkan  ke  browser  yang  memantau  pencarian pengguna, penelusuran, dan informasi klik-tayang. Ekstensi peramban ini akan menyimpan kueri dan
hasil yang diperoleh untuk permintaan itu sebagai halaman hasil mesin pencari (SERPs) dan data klik- tayang. Data klik-tayang menyampaikan informasi tentang hasil mana yang diklik pengguna, yang pada gilirannya mencerminkan preferensi pengguna. SERPs terdiri dari urutan dokumen yang diwakili oleh triplet: judul, ringkasan isi dan URL sumber.
Setiap hasil yang dikembalikan oleh mesin pencari  web diwakili dalam bentuk potongan-web. Web- snippet akan terdiri dari judul, ringkasan konten dan URL sumber. Web ini., Cuplikan akan digunakan lebih lanjut untuk mengekstraksi konsep.
Database  pengguna  terdiri  dari  agregasi  konsep.  Konsep  adalah  sekelompok  kata  yang  mewakili preferensi pengguna - dan kesukaannya. Setiap kelompok kata-kata yang sering muncul di seluruh web- snippet akan dianggap sebagai konsep. - Kelompok kata yang disebut sebagai kata kunci dipisahkan dan - dukungan untuk masing-masing ditentukan sebagai berikut [4]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑐𝑖) = 𝑠𝑓(𝑐𝑖) 𝑛 ∗ |𝐶𝑖| (6)
sf (ci) adalah frekuensi cuplikan dari kata kunci ci, n adalah jumlah web-snippet yang dikembalikan dan | ci | adalah jumlah kata dalam ci, Jika dukungan untuk ci lebih besar dari nilai ambang, maka ci akan dianggap  sebagai  konsep.  Dengan  cara  ini,  cuplikan  web  akan  disimpan  sebagai  kumpulan  konsep daripada menyimpan judul, URL, ringkasan secara terpisah.
Selanjutnya, preferensi pengguna diekstraksi dari diklik serta potongan-potongan web yang tidak diklik. Semua  konsep  dari  web-snippet  disusun  dalam  bentuk  pohon  (ontologi)  menggunakan  hubungan berbeda  yang  ada  di  antara  konsep-konsep  ini.  Dua  jenis  hubungan  dipertimbangkan:  hubungan kesamaan dan hubungan orangtua-anak.
Setelah pembuatan pohon ini, bobot yang terkait dengan konsep  milik klik-klip  web  bertambah dan peningkatan bobot ini mempengaruhi konsep lain yang berhubungan dengan konsep-konsep ini. Setelah mengekstraksi  preferensi  pengguna  dari  cuplikan  web  yang  diklik,  rangkuman  ulang  cuplikan  web dilakukan dengan menetapkan skor untuk mereka.
𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑆1) = ∑ 𝑓𝑐𝑘 ∗ 𝑤(𝑐𝑘)
(7)
fck adalah frekuensi kemunculan ck dalam snippet.
N adalah jumlah total konsep yang termasuk ke dalam cuplikan web itu.
Kekuatan dari penelitian ini adalah bahwa informasi konsep diperoleh dari data penelusuran pengguna oleh  karena  itu  tidak  ada  intervensi  manual  pengguna  yang  diperlukan  dan  juga  menyediakan pembelajaran dinamis yang mendukung perubahan kebutuhan pengguna dengan waktu. Ruang lingkup masa depan dalam penelitian ini adalah untuk memperkenalkan konteks dan pemfilteran kolaboratif. Dan lebih banyak hubungan dapat dikaitkan dengan konsep.

## C. URL sebagai Fitur
Dalam teknik pembelajaran mesin kerja ini digunakan dan hanya fitur URL yang dianggap untuk klasifikasi otomatis halaman web ke dalam kategori mereka [5]. Keuntungan menggunakan URL adalah bahwa URL itu unik, bermakna, dapat dibaca manusia dan dapat membantu mengidentifikasi kategori halaman  web.  Tidak  perlu  mengambil  dan  memroses  halaman  web  sehingga  lebih  cepat  juga.  Tiga teknik pembelajaran mesin yang digunakan yaitu: Naïve Bayes classifier, Support Vector Machine dan RBF.  Dataset  yang  digunakan  adalah  WEBKB  dan  diunduh  dari  repositori  UCI.  Program  Java digunakan  untuk  mengurai  URL  menjadi  token,  untuk  memilih  fitur  dari  URL  saja  dan  kemudian masing-masing pengklasifikasi pembelajaran mesin belajar aturan klasifikasi selama fase pelatihan.
Hasil kinerja pengklasifikasi dengan fitur URL untuk data uji.
Hasil  menunjukkan  bahwa:  RBF  memiliki  tingkat  keberhasilan  yang  lebih  baik  tetapi mengklasifikasikan  semua  instance  ke  dalam  kategori  tunggal  dan  jika  jumlah  instance  negatif meningkatkan  penurunan  kinerja.  Ini  tidak  berguna  untuk  contoh  negatif.  Pengklasifikasi  SVM berkinerja lebih baik daripada dua pengklasifikasi lainnya. Penggolongan Naive Bayes menunjukkan tingkat  keberhasilan  yang  dapat  diterima.  Jadi,  terbukti  bahwa  fitur  URL  cukup  untuk  klasifikasi halaman web otomatis menggunakan teknik pembelajaran mesin.
Arah pekerjaan masa depan adalah mencoba mengklasifikasikan halaman yang diklasifikasikan negatif dengan  fitur  URL  menggunakan  metode  klasifikasi  berdasarkan  konten  untuk  memiliki  akurasi klasifikasi yang lebih baik.

## D. Noun sebagai Fitur
Ini  mengusulkan  metode  untuk  mengekstrak  niat  pengguna  dari  log  pencarian  web  dan membangun peta niat yang mewakili kebutuhan informasi mereka [6]. Log pencarian pengguna berisi permintaan dan URL yang diklik terkait. URL yang diklik ini disempurnakan untuk menghapus duplikat dan halaman kesalahan URL. Fitur intensi dipilih dari dokumen web ini. Kata benda dipilih sebagai fitur untuk mengekstrak niat. Kata benda diambil dari setiap dokumen web melalui analisis morfem tunggal dan  klausa  subordinat.  Nilai  TF  /  IDF  digunakan  untuk  meletakkan  bobot  pada  kata-kata  yang mengandung lebih banyak informasi.
𝑤 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 ∗ log( 𝑁 𝑑𝑓 𝑗 ) (8)
w ij berarti bobot fitur jth dalam log pencarian engan yang  berisi niat pengguna. tf ij berarti frekuensi bahwa fitur j disajikan dalam log pencarian engan. dfj adalah jumlah data dengan fitur engan. Satu set niat  pengguna  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  menggunakan  algoritma  pengelompokan  (self- organizing map) SOM. Sekarang niat pengguna diekstrak dari setiap kluster menggunakan kata kunci yang  mewakili  kluster.  Niat  dengan  skor  tinggi  di  setiap  kategori  dipilih  sebagai  niat  perwakilan. Selanjutnya,  peta  niat  dibangun.  Intention  map  mengadopsi  model  skema,  metode  representasi pengetahuan  psikologi  kognitif  untuk  mewakili  niat  pengguna.  Untuk  percobaan  weblog  pencarian mesin  komersial  komersial  digunakan.  Eksperimen  perilaku  mengukur  ekspresivitas  dan  keefektifan peta
Hasil percobaan diberikan di bawah ini:
Skala Likert digunakan untuk  mengukur ekspresi peta niat yaitu seberapa baik niat mengungkapkan pertanyaan yang sesuai pada hubungan antara kata pencarian, pertanyaan dan niat. Efektivitas pengguna diukur menggunakan paired t-test. Kontribusi utama dari penelitian ini  adalah dapat secara otomatis mengekstrak  niat  pencarian  pengguna  berdasarkan  pada  log  pencarian  daripada  kata  kunci  pada permintaan,  ini  memungkinkan  studi  dasar  yang  dapat  memberikan  panduan  permintaan  untuk pencarian yang mudah dan percobaan mencapai hasil yang dapat diandalkan pada data praktis dari mesin pencari saat ini dari data teoritis. Studi masa depan dapat fokus pada struktur representasi peta niat dalam aspek layanan pengguna.

## E. Bag of Words sebagai Fitur
Penelitian ini mengusulkan teknik berdasarkan pembelajaran mesin yang melibatkan tiga tahap [7]:
 Pelatihan  Pengguna  -  Ini  adalah  proses  mengambil  masukan  dari  pengguna  untuk menyampaikan harapannya dari permintaan pencarian.
 Menyimpulkan pengetahuan dari set pelatihan.
 Menggunakan  pengetahuan  ini  untuk  berpikir  dan  menyaring  hasil  pencarian  baru  untuk menentukan klasifikasi relevansi mereka.

## Pelatihan pengguna
Pengguna harus melatih sistem dengan melakukan klasifikasi biner yaitu dia harus mengklasifikasikan setiap  hasil  pencarian  sebagai  "relevan"  atau  "tidak  relevan"  sesuai  dengan  kebutuhannya  untuk permintaan  pencarian.  Setiap  hasil  pencarian  yang  ditandai  sebagai  relevan  atau  tidak  relevan  oleh pengguna disebut sebagai contoh pelatihan.
Menyimpulkan  Pengetahuan  dari  Pelatihan  mengatur  Masukan  pelatihan  dari  pengguna  disimpan sebagai set pelatihan adalah data mentah. Data mentah ini perlu diproses dan diwakili dalam bentuk yang dapat digunakan untuk menyimpulkan pengetahuan dari itu. Ini melibatkan beberapa langkah:
 Mengumpulkan  Informasi  dari  Perangkat  Pelatihan  -  Daftar kata-kata  yang  terjadi  di  semua hasil dalam set pelatihan disiapkan. Daftar ini berisi ribuan kata.
 Pembersihan data - Daftar kata yang diperoleh di langkah di atas berisi bagian-bagian pidato, dan karakter ucapan yang perlu dihapus dari data pelatihan.
 Matriks  Keputusan  -  Matriks  Keputusan  dibangun  yang  terdiri  dari  daftar  hasil  pencarian, klasifikasi relevansi mereka dan kemunculan semua atribut dalam hasil pencarian.
 Decision  Tree-  Fakta-fakta  yang  dinyatakan  dalam  matriks  keputusan  perlu  dipelajari  oleh sistem  untuk  menyimpulkan  pengetahuan  dari  itu.  Algoritma  yang  disebut  ID3  (Iterative Dichotomizer 3) digunakan untuk mempelajari fakta dengan membangun pohon keputusan [15].
Masukan ke langkah ini adalah matriks keputusan dan output akan menjadi pohon keputusan di mana daun node mewakili klasifikasi relevansi dan node non-daun mewakili node keputusan, yang merupakan atribut.

## Penalaran dan Pemfilteran hasil pencarian baru
Pencarian  top-down  di  pohon  keputusan  dilakukan  ketika  hasil  pencarian  baru  dipertimbangkan. Pertama, atribut pada akar pohon keputusan dilihat hasilnya. Jika ditemukan, maka atribut pada penerus yang tepat terlihat, kalau tidak atribut pada penerus kiri dicari. Demikian pula, dari atas ke bawah, atribut dalam pohon secara iteratif melihat di hasil pencarian baru hingga daun pohon tercapai, sehingga status relevansi hasil pencarian diperoleh.
Arah pekerjaan masa depan dapat menggunakan umpan balik implisit jika pengguna tidak tertarik untuk secara  eksplisit  melatih  sistem  atau  sistem  dapat  diintegrasikan  dengan  sistem  lain  atau  dengan menggabungkan umpan balik implisit dengan umpan balik eksplisit.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  tulisan  ini,  kami  telah  membahas  berbagai  fitur  dan  teknik  pembelajaran  mesin  yang menyaring  hasil  sesuai  dengan  niat  pencarian  pengguna.  Niat  pencarian  pengguna  dapat dikomunikasikan ke sistem dalam dua cara: umpan balik implisit dan umpan balik eksplisit. Umpan balik implisit terdiri dari perilaku pengguna dan aktivitas seperti kunjungan halamannya, penelusuran, dan  aktivitas  penjelajahan.  Dalam  penelitian  [4]  -  [5]  [6]  data  klik-tayang,  URL  dan  log  pencarian digunakan, umpan balik implisit digunakan dalam pekerjaan mereka. Keuntungan menggunakan umpan balik implisit adalah bahwa ia tidak mengganggu aktivitas pengguna tetapi kerugiannya adalah bahwa itu hanya penilaian sistem dari niat pengguna, sehingga mungkin tidak selalu akurat mencerminkan niat pengguna dalam setiap kasus. Di antara [4], [5] dan [6], [5] lebih cepat karena hanya menggunakan fitur URL dan tidak perlu mengambil halaman web dan memrosesnya terlebih dahulu. Dalam umpan balik eksplisit, pengguna secara eksplisit memberikan preferensinya sehingga lebih akurat daripada umpan balik implisit. Pada [3] dan [7] pengguna melatih sistem, sehingga umpan balik eksplisit dari pekerjaan mereka  digunakan.  Kehilangan  umpan  balik  eksplisit  adalah  bahwa  pengguna  harus  melatih  sistem, sehingga ada waktu overhead pelatihan tetapi sistem menebusnya dengan menghemat waktu dan usaha yang  lebih  besar  karena  akurasi  yang  tinggi  dari  hasil  yang  difilter.  Tinjauan  menunjukkan  bahwa feedforward / backpropagation jaringan saraf (FF / BP / NN) dan mesin vektor Dukungan (SVM-WEB) classifier  melakukan  lebih  baik  daripada  pendekatan  berdasarkan  kata  kunci,  pendekatan  berbasis leksikon, RBF dan Naïve Bayes classifier.

## R EFERENSI
[1]  O.  Etzioni,”  The  world  wide  web:  Quagmire  or  gold  mine”,  Communications  of  the  ACM, 39(11):65-68,1996.
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
[3] Michael Chau, Hsinchun Chen,”A machine learning approach to web page filtering using content and structure analysis”,Decision Support Systems 44(2008) 482-494,2007
[4]  TarannumBibi,Pratiksha  Dixit,RutujaGhule,  RohiniJadhav,”  Web  search  personalization  using machine learning techniques”,IEEE,2014
[5] M.Indra Devi, Dr.R.Rajaram and K.Selvakuberan,”Machine learning techniques for automated web page  classification  using  URL  features”,International  conference  on  computational  Intelligence  and Multimedia Applications 2007,IEEE.
[6]  Kinam  Park,  Taemin  Lee;  Soonyoung  Jung;  Sangyep  Nam;  Heuiseok  Lim,”Extracting  Search Intentions from Web Search Logs”, Information Technology Convergence and Services (ITCS),Pages: 1 – 6,IEEE,2010.
[7] Varun Gupta, Neeraj Garg and Tarun Gupta, ”Search Bot:Search Intention Based Filtering Using Decision Tree Based Technique”,Third International Conference on Intelligent Syatems Modelling and Simulation,IEEE,2012.
[8]  Xiaoguang  Qi  and  Brian  D.  Davison,”Web  page  classification:features  and  algorithms”,  ACM computing surveys, vol.41,No. 2,Article 12(February 2009). [9] J.Kleinberg, “Authoritative sources in a hyperlinked environment”, Proceedings of the ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms,1998. [10] S.Brin, L.Page, “The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine”, Proceedings of the 7th International World Wide Web Conference, Brisbane, Australia, Apr 1998. [11] M.Chau, H.Chen, “Comparison of three vertical search spiders”,IEEE Computer 36(5) (2003a) 56-62.
[12] C.J. van Rijsbergen,”  Information Retrieval”, Second edition, Butterworths, London, 1979. [13] K.Tolle, H. Chen,” Comparing  noun  phrasing techniques for use  with  medical digital library tools”, Journal of the American Society for Information Science 51(4) (2000) 352-370. [14] M.F. Porter, “An algorithm  for  suffix  stripping”,  Program  14  (3)  (1980)  130-137.  [15]  J.R.  Quinlan,”Induction  of Decision Tree”,Machine Learning,Vol. 1,pp 81-106,1986.