## KAJIAN LITERATUR MENGENAI KLASIFIKASI BLOG

## Husni
Jurusan Teknik Informatika Universitas Trunojoyo
husni@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Klasifikasi  blog  merupakan  topik  kajian  baru.  Teknik  klasifikasi  web  tradisional  tidak  dapat diterapkan secara langsung terhadap blog karena sering terjadinya  update terhadap isi dan variasi topik pada suatu situs blog. Komponen penyusun blog seperti judul, isi dan komentar, tag (label), penulis, hyperlink, permalink, outlink, tanggal dan jam termasuk obyek yang perlu dilibatkan dalam proses klasifikasi. Tulisan ini mencoba meninjau berbagai pendekatan klasifikasi blog yang hadir sejak 2009. Pada awal kemunculan blog, klasifikasi biner digunakan untuk membedakan blog dari halaman web biasa. Kami fokus pada bagaimana mengkategorikan suatu blog ke dalam daftar topik, genre dan opini (mood dan sentimen) yang telah  didefinisikan sebelumnya.Pada klasifikasi topik dan genre, algoritma kNN, Naive Bayes, CFC, SVM  dan pendekatan machine learning lainnnya banyak digunakan.Pemanfaatan ontologi topik dan tag dapat meningkatkan akurasi klasifikasi. Pada deteksi opini, pendekatan berbasis lexicon seperti ANEW cenderung lebih banyak digunakan. Opini dari  suatu  situs  blog  juga  dapat  diprediksi  berdasarkan  opini  di  sekitar  inlink  yang  menuju  situs tersebut. Kajian ini perlu diperluas dan diperdalam, seperti keterlibatan lebih lanjut dari tag, link dan analisis jejaring sosial.
Kata kunci : Klasifikasi Blog, Analisis Sentimen, Blog Mining

## ABSTRACT
Blog classification is a new study topics. Traditional web classification techniques cannot be applied directly to blogs because of frequent updates to the content and variations of topics on a blog site. The components of the blog, such as title, content and comments, tags (labels), author, hyperlink, permalink, outlink, date and time, including objects that need to be involved in the classification process. This paper tries to review various blog classification approaches that have been present since 2009. At the beginning of the emergence of blogs, binary classification is used to distinguish blogs from ordinary web pages. We focus on how to categorize a blog into a list of topics, genres and  opinions  (moods  and  sentiments)  that  have  been  previously  defined.  On  the  classification  of topics  and  genres,  the  kNN  algorithm,  Naive  Bayes,  CFC,  SVM  and  other  machine  learning approaches  are  widely  used.  topics  and  tags  can  improve  classification  accuracy.  In  opinion detection, lexicon-based approaches such as ANEW tend to be more widely used. Opinions from a blog site can also be predicted based on opinions around the inlink that goes to that site. This study needs  to  be  broadened  and  deepened,  such  as  further  involvement  of  tags,  links  and  analysis  of social networks.
Keywords: Blog Classification, Sentiment Analysis, Blog Mining

## PENDAHULUAN
Weblog  atau  disingkat  “blog” adalah  halaman  web  yang  sering  diubah dimana  setiap  entri  mempunyai  tanggal dan jam yang secara kronologis ditampilkan  urut  terbalik  ( descending ). Blogger  (orang  yang  menulis  blog) memanfaatkan  layanan  ini  untuk  secara bebas  mengekspresikan  pendapat  dan emosinya  [1].  Pemanfaatannya  semakin meningkat  untuk  berbagai  bidang  dan kepentingan.  Per  17  Januari  2012,  situs repository blog Technorati (technorati.com)  menyimpan  sebanyak
1.291.160  blog  yang  dikelompokkan  ke dalam  sembilan  kelas  utama,  yaitu
Entertainment, Business, Sports, Politics, Autos,  Technology,  Living,  Green  dan Science [2].
Blogpost bersifat unik, di antaranya  mengandung  informasi  yang terstruktur  dan  tak-terstruktur,  blogger menuliskan blogpost dengan gaya mengalir,  naratif  tak-terstruktur,  bahkan kadang  muncul  kesalahan  ejaan dan tata-
bahasa. Blogger juga mungkin menggunakan  kata  dan  tata-bahasa  baru untuk  mengekspresikan  pendapatnya  [3].
Menurut  Chau  dkk.  [1]  teknik  web  dan text mining yang ada tidak dapat langsung digunakan  karena  dua  hal,  yaitu  update yang  lebih  sering  daripada  halaman  web biasa dan sangat bervariasinya topik yang ditulis pada suatu blog. Pada halaman web tradisional, struktur mining dapat diterapkan  terhadap  hyperlink  antar halaman,  tetapi  pada  blog,  hyperlink bukan satu-satunya yang menghubungkan blog-blog. Hubungan juga dapat terwujud melalui  komentar  dan  berlangganan    ke blog  lain.  Tabel  1  memperlihatkan perbedaan antara dokumen teks, halaman web dan blog [4].
Tabel 1. Perbandingan komponen antara blog, web dan teks Komponen Blog Web  Teks Judul (Title)   Isi (Content)    Tag (Label)  Penulis (Author) 
URL (hyperlink)   Permalink  Outlink   Waktu (time)  Tanggal (date)  Berdasarkan komponen pada
Tabel  1,  secara  umum data  mining terhadap  blog    dapat  dikelompokkan  ke dalam lima obyek (dimensi), yaitu isi blog (judul  dan  isi  ( content )),  tag  (label  atau kategori),  penulis  ( author atau blogger ), link    (URL,  permalink  dan  outlink),  dan Waktu  (tanggal  dan  jam)  [4].  Proses mining terhadap blog terdiri dari beberapa tahapan  sebagaimana  diperlihatkan  oleh framework pada Gambar 1 [1]. Framework  ini  terdiri  dari  5  komponen utama,  yaitu  Crawler,  Parser,  Content Analyzer, Network Analyzer dan Visualizer.  Cara  kerja  setiap  komponen ini  menyerupai  framework  untuk  web mining, karena blog juga termasuk bagian dari  web,    tetapi  dengan  beberapa perbedaan signifikan.
Crawler Content Analyzer Visualizer Parser Network Analyzer Entri Hubungan Frase Kunci Hasil Analisis
Gambar 1. Tahapan dari proses data mining terhadap blog [1]
Fokus  dari  tulisan  ini  terdapat pada  bagian  Analyzer.    Blog  analyzer bertanggungjawab  menganalisis  frase
kunci  yang  telah  diekstrak  oleh  Parser. Analisis  dilakukan  menggunakan  teknik web  mining,  terutama  klasifikasi  dan klusterisasi.  Analisis  terhadap  teks  atau web  biasanya  memanfaatkan  fitur  term sebagai data input dalam proses klasifikasi  dan  klusterisasi,  namun  blog analyzer dapat  pula mengakses fitur lain seperti  komentar  dalam blogpost ,  profil blogger dan  link  ke  blog  lain.  Blog anayzer juga mampu menganalisis hubungan  jaringan  antar blogger . Teknik analisis  jaringan  dapat  digunakan  untuk mendapatkan minimum spanning tree atau partisi  graf.  Informasi  ini  berguna  untuk mengetahui jarak sosial antar blogger dan karakteristik  komunitas  blog  tertentu.
Teknik ini juga berguna untuk mengekstrak ciri dari topologi, sentralitas dan komunitas dari suatu jaringan [1].
Lakshmanan  dkk.  [3]  memecah tahapan  analisis  blog  ini  menjadi  dua bagian  lebih  detail.  Bagian  pertama bertugas  melakukan pre-processing dan data formatting , sedangkan bagian kedua berisi  algoritma-algoritma knowledge- discovery .  Strategi knowledge  discovery dalam  blog  mencakup  pengelompokan, perankingan  dan  faktorisasi  matriks. Pengelompokan data dapat dibagi menjadi dua, yaitu supervised learning (klasifikasi)  dan unsupervised  learning (klasterisasi) [5].
Menurut  Chang  dan  Yeh  [6], terdapat  dua  landasan  utama  klasifikasi blog,  yaitu  berbasis  motif  (alasan)  dan berbasis  isi  ( content ).  Nardi  dkk.  [7] membagi blog menjadi lima tipe berdasarkan  motivasi  blogger,  yaitu riwayat hidup, komentar, ekspresi  emosi, penjelasan  pikiran,  dan  pertukaran  ide. Klasifikasi  berbasis  isi  mengelompokkan blog  sesuai  dengan  subyek  tertentu  dan melibatkan penyaringan informasi. Krishnamurthy dalam [6]
mengidentifikasi  empat  jenis  blog,  yaitu buku  harian  ( diary )  online,  kelompok dukungan  ( support  group ), enhanced column ,  dan  pembuatan  isi  kolaboratif. Pembagian  ini  diperjelas  dengan  empat kuadran  sebagaimana  diperlihatkan  pada gambar 2.
Gambar 2 . Pembagian blog dalam empat kuadran menurut Krishnamurthy [6] Menurut  Qi  dan  Davidson  [8], penelitian  tentang  klasifikasi  blog  dapat dipecah  ke  dalam  tiga  kategori,  yaitu identifikasi  blog,  klasifikasi  mood  dan klasifikasi genre. Kategori pertama bertujuan  mengidentifikasi  apakah  suatu halaman  web  dapat  digolongkan  sebagai suatu weblog (klasifikasi biner). Kategori kedua  mencakup  klasifikasi  topik,  mood dan  sentimen  dari  suatu blogpost . Klasifikasi  topik  menganalisis  isi  dari blogpost dan  memasukkannya  ke  dalam salah  atau  lebih  daftar  topik  yang  telah disediakan. Koleksi entri blog yang hanya mengandung dua  polaritas mood: senang dan  sedih  (biner),  dapat  dengan  mudah dipisahkan berdasarkan linguistic content - nya.  Namun  pendekatan  ini  tidak  dapat digunakan  menentukan  mood  dari  suatu blogpost  (atau blogger nya)  jika  terdapat banyak  mood  yang  telah  didefinisikan, seperti  takut,  cemas,  marah,  dan  kecewa.
Klasifikasi sentimen bertugas menentukan sentimen dari suatu blogpost , biasanya  salah  satu  dari  dua  (positif, negatif) atau tiga (positif, negatif, netral).
Klasifikasi ketiga bertanggungjawab menentukan  genre  dari  situs  web  blog secara  keseluruhan,  bukan  per  blogpost. Suatu  blog  misalnya  terklasifikasi  ber- genre  (salah  satu  dari  berita,  komentar, berkala) atau (salah satu dari buku harian, berita, politik, olah-raga).
Penelitian awal
mengenai identifikasi  blog  dilakukan  oleh  Nanno et.al  [9]  yang  membuat  sistem  untuk menghimpun  dan  mengidentifikasi  blog berdasarkan sejumlah heuristik sederhana. Kemudian Elgersma dan Rijke [10] membangun sistem identifikasi yang
melibatkan  sejumlah  fitur  tertentu  yang spesifik blog seperti  kehadiran komentar dan arsip. Algoritma klasifikasi machine- learning umum ternyata mampu mengidentifikasi  halaman  blog  dengan akurasi  mencapai  90%.  Yu  dkk.  [11] membangun  suatu classifier biner  untuk mengidentifikasi halaman blog berdasarkan pada struktur dan isinya. Ada 2  cara  untuk  memisahkan  blog  dengan halaman  web  biasa,  yaitu  melalui identifikasi  luas  dan  sempit.  Pada identifikasi luas, classifier hanya memanfaatkan  informasi  link  dan  fitur kata  kunci  yang  terdapat  dalam  bagian head.  Karena  suatu blogpost mungkin mengandung  kegaduhan  ( noise )  seperti banyak informasi link, navigasi, iklan dan login,  maka  ekstraksi  informasi  tertentu dari  halaman  web  menjadi  lebih  sulit. Karena itu digunakan identifikasi sempit. Selain  informasi  dalam  bagian  head, identifikasi  sempit  juga  memanfaatkan karakteristik lain, yaitu informasi blogger , blog  post, informasi  statistik,  kalender pemutakhiran blog  post ,  komentar  dan kalendar  penulisan.  Sejumlah  halaman blog  dijadikan  himpunan  blog  standard.
Kemudian halaman web lain dibandingkan  dengan  himpunan  blog standard  tersebut  dan  akan  dikategorikan sebagai  blog  jika  nilai  kemiripannya  di atas ambang yang ditetapkan.
Tulisan ini mencoba untuk meninjau berbagai pendekatan dan teknik klasifikasi  untuk  mengkategorisasikan topik,  genre,  mood  dan  sentimen  dari suatu blogpost yang  melibatkan  berbagai komponen  penyusunnya,  terutama  isi, komentar,  hyperlink  dan  tag.  Tujuan kajian  ini  adalah  menghadirkan  berbagai pendekatan  klasifikasi  blog  yang  ada, kelebihan  dan  kekurangannya,  serta contoh aplikasinya sehingga memudahkan  peneliti  memilih  teknik yang  tepat  untuk  masalah  yang  dihadapi, misalnya  dalam  pengembangan  sistem rekomendasi atau mesin pencarian khusus blog.  Kajian  ini  difokuskan  pada  naskah ilmiah terkait yang terbit 3 tahun terakhir, sejak 2009. Kajian dilakukan oleh Qi dan
Davidson [8] telah merangkum
perkembangan  klasifikasi  blog  sebelum tahun 2009.
Bagian selanjutnya dari tulisan ini akan  menjelaskan  mengenai  Tinjauan
Pustaka yang terkait erat dengan klasifikasi blog (bagian 2). Pada bagian 3, akan diuraikan pendekatan untuk klasifikasi  topik  dan  genre  dari  blogpost (biasanya berdasarkan isi blog). Bagian 4 akan  membahas  teknik-teknik  klasifikasi mood  dan  sentimen  (berdasarkan  motif). Kesimpulan  dan future  work dari  tulisan ini disampaikan pada bagian 5.

## TINJAUAN PUSTAKA
Qi  dan  Davidson  [8]  telah melakukan kajian awal mengenai klasifikasi blog dan merangkum pendakatan  yang  hadir  sebelum  2009. Setelah dapat membedakan halaman blog dari    web  biasa,  titik  berat  penelitian adalah bagaimana menentukan topik atau genre dari blog. Lex [14,15] mengklasifikasi blog memanfaatkan pengetahuan  dari  domain  surat  kabar ( cross-domain blog classification ). Hagiwara  dkk.  [19]  mengklasifikasi  blog memanfaatkan  label  dari  topik  pada tingkatan  situs  blog,  sedangkan  Tsai  [4] mengkategorisasikan  blog  berdasarkan tag yang dibuat oleh blogger.
Subramaniyaswamy  [22]  membangun suatu  ontologi  topik  dan  digunakan  pada tahapan  klasifikasi  blog.  Wiegand  [23] mengklafikasi blog pada tingkatan kalimat. Supervised learning seperti kNN, Naive Bayes, CFC, SVM dan modifikasinya  digunakan  dalam  proses klasifikasi.
Deteksi opini juga  menjadi fokus dari  kajian  blog  mining.  Tinjauan  yang baik  mengenai  deteksi  opini  ditulis  oleh Pang  [30]  pada  tahun  2008.  Demartini [26] membangun suatu model yang secara otomatis  memperkirakan  opini  publik terkait  pemilihan  presiden  amerika. Missen  [25]  mengajukan  framework deteksi  opini  berbasis  jejaring  sosial.
Nguyen [31] dan Jung [32]
mengklasifikasi mood memanfaatkan daftar  lexicon  bernama  ANEW.Keshtkar dan  Inkpen  [34]  memperkenalkan  suatu
pendekatan  hirarkis  untuk  klasifikasi mood. Liu dkk. [35] melakukan klasifikasi biner halaman blolg memanfaatkan lexicon subyektif. Kemudian Link [36] membedakan kalimat  kunci  dan  trivial  dalam  proses klasifikasi  sentimen  dari  blog.  Kale  dkk [39],  Martineuw  dan  Hurst  [40]  dan Leskovec dkk. [41] telah
mengklasifikasikan  link-link  ke  dalam sentimen  positif  atau  negatif.  Ishino  dkk. [42]    mengklasifikasikan  sentimen  dari suatu blog berdasarkan opini terhadap link yang  menuju  (inlink)  ke  blog  tersebut. Khan  dkk  [43]  memanfaatkan  konsep semantik  dalam  penentuan  sentimen, sedangkan  Li  dkk  [44]  melibatkan pandangan personal dan impersonal dan klasifikasi sentimen suatu halaman blog.
1. Klasifikasi Topik dan Genre Halaman-halaman  web  sebagian besar dibedakan berdasarkan topik (misal: politik, olahraga, gaya hidup dan ekonomi)  dan  genre  (misal:  blog, homepage  dan  e-commerce)  [12].  Topik dan  genre  menyediakan  cara  untuk menggambarkan  sifat  dari  teks  yang memungkinkan  penempatan  dokumen  ke suatu  kelas.  Genre  dicirikan  oleh  kriteria eksternal seperti pembaca yang dijadikan sasaran    dan  tujuan  komunikatif.  Topik adalah  mengenai  teks  itu  sendiri.  Suatu blogpost mengenai “naga” dapat dikatakan  bergenre  fiksi  daripada  berita [13].  Topik  merupakan  inti  bahasan  dari teks,  sedangkan  genre  didefinisikan  oleh maksud  komunikatif  yang  disebarkan. Kadang sulit menentukan batas yang jelas antara topik dan genre. Karena itu, bagian ini membahas teknik klasifikasi topik dan genre secara bersamaan. Lex dkk. [14, 15] mengklasifikasikan blog-blog berita
( news )  ke  dalam  salah  satu  dari  lima kategori  dari  surat  kabar  Jerman  dan Austria, yaitu politik, ekonomi, olah raga, budaya  dan  sains.  Bagian  penting  dari penelitian ini adalah  menggunakan berita yang  telah  terkelompok  dari  surat  kabar untuk membentuk classifier (fase
pelatihan),  kemudian  menguji classifier memanfaatkan data blog (fase pengujian).
Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan adalah Class  Feature  Centroid (CFC). Pada pendekatan ini, setiap kelas diwakili oleh  serangkaian  term  yang  paling mewakili kelas tersebut, sehingga akurasinya sangat tergantung pada kualitas centroid dari  masing-masing kelas.  Dalam  penentuan centroid kelas, term-term dibobot memanfaatkan distribusi inner-class dan inter-class . Detail  dari  CFC  dapat  dilihat  dalam  [16, 17]. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan  CFC  dengan  algoritma k- Nearest  Neighbor (kNN)  dan Support Vector  Machine (SVM)    yang  termasuk algoritma  klasifiksi  teks  standard  dengan kinerja  terbaik  [18].  Hasil  pengujian memperlihatkan  bahwa  akurasi  dari  CFC bersaing  dengan  kNN  dan  SVM.  CFC unggul  dalam  waktu  komputasi  dan pemanfaatan  ruang  memory  terutama untuk fase pengujian.
Hagiwara  dkk.  [19]  membangun suatu sistem klasifikasi blog memanfaatkan  label  dari  topik  pada tingkatan  situs  blog.  Metode  klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes yang dipadukan  dengan  algoritma  EM.  Nigam dkk. [20, 21] menyatakan bahwa kombinasi  demikian  dapat  memberikan kinerja  lebih  baik  dalam  klasifikasi  teks.
Pengujian  terhadap  634  blog  (75.161 blogpost) memperlihatkankan bahwa akurasi  dari  classifer  ini  lebih  baik daripada  classifier  Naive  Bayes  tanpa algoritma EM. Sesungguhnya blog telah terkategorisasi melalui tag atau label yang diberikan  oleh blogger untuk  setiap blog post . Namun, tag ini bersifat subyektif dan tidak konsisten untuk setiap blog [4]. Tag “apple” dapat mengacu ke dokumen yang berisi  informasi  terkait  buah-buahan  atau perusahaan  teknologi.  Informasi  tag  juga tidak  sejalan  dengan  domain  lain  yang telah  mempunyai  kategori  umum,  seperti pada surat kabar. Selain itu, kosa kata tag dari  setiap  blog  berbeda  dan  berubah secara  dinamis.  Karena  itu,  folksonomi tidak dapat dimanfaatkan langsung  untuk klasifikasi blog [15]. Tag merupakan fitur yang  lebih  efektif  dalam  klasifikasi  dari pada  judul  dan  deskripsi  blog.  Tag  dapat
pula  dijadikan  sebagai  obyek  klasifikasi, yaitu  bagaimana  memprediksi  rangkaian tag  yang  paling  mewakili  untuk  suatu topik tertentu [8].
Tsai [4] mengelompokkan tag-tag pada blog ber-genre
“Security”
menggunakan  model tag-topic yang merupakan  pengembangan  dari Latent Dirichlet  Allocation (LDA).  Setiap  tag direpresentasikan  oleh  distribusi  peluang terhadap  topik,  sedangkan  setiap  topik direpresentasikan sebagai suatu distribusi peluang  terhadap  term  untuk  topik tersebut.  Pendekatan  ini  menyelesaikan masalah untuk mendapatkan tag dan term yang  paling  mewakili.  Rangkaian  tag sangat  mungkin  berisi noise karena  tag dibuat  oleh  masing-masing  blogger.
Karena  itu  diperlukan  teknik  reduksi dimensi  yang  baik  untuk  menghilangkan tag-tag yang tidak perlu dan mengganggu.
Subramaniyaswamy [22] mengusulkan  suatu  pendekatan  untuk meningkatkan  akurasi  klasifikasi  blog berbasis  ontologi  topik  menggunakan
Support Vector Machine (SVM). Ontologi topik  menghubungkan  satu  topik  dengan lainnya  melalui  hubungan  semantik. Topik  disajikan  sebagai node dan  relasi topik  sebagai edge .  Ontologi  topik dimaksudkan untuk  mengenali dokumen- dokumen  yang terkait untuk setiap topik. Isi blog diasosiasikan dengan sehimpunan kata  kunci  ontologi  topik  yang  telah didefinisikan. Tag dan isi blog digunakan sebagai  input.  Kinerja  pendekatan  ini memberikan  akurasi  lebih  baik  daripada algoritma Naive Bayes. Wiegand [23] mengevaluasi beberapa metode untuk klasifikasi polaritas  terkait-topik  pada  tingkatan kalimat.  Hasilnya  menyatakan  bahwa classifier polaritas  berbasis  klasifikasi teks bag-of-words (BoW)  sederhana memberikan  hasil  yang  kurang  baik. Kinerja  lebih  baik  dapat  dicapai  oleh classifier  yang  berbasis  pada  pencarian lexicon .  Informasi  polaritas  yang  di- encode -kan  dalam lexicon polaritas  lebih bersifat independen. Kinerja optimal dari classifier jenis  ini  dicapai  saat  suatu himpunan  kecil  dari  fitur  polaritas
linguistik kecil digunakan dalam kombinasi dengan fitur jarak.

## 2. Klasifikasi Opini
Cakupan topik yang didiskusikan di dalam blog sangat luas, mulai dari tema santai  sampai  dengan  masalah  berat, termasuk  perbedaan  pandangan  politik seperti pendapat mengenai aborsi, pemilihan umum dan imigrasi. Blog telah menjadi pembangkit informasi yang dapat digunakan untuk menggali opini dan trend [24]  dan  menjawab  kebutuhan  informasi opini bagi pengguna. Blogosphere merupakan  fokus  dari  penelitian  deteksi opini  atau  sentimen.  Sebagai  contoh, suatu  partai  politik  memerlukan  jawaban atas  pertanyaan  “apa  pendapat  media, newsgroup , chat room , dan blog mengenai  kebijakan  terbaru  partainya?” atau  suatu  vendor  komputer  tablet memerlukan  jawaban  “mengapa  produk tipe tertentu jarang dibeli oleh pelanggan?” [25]. Demartini [26] membangun  suatu  model  yang  secara otomatis memperkirakan opini publik dari blogosphere dengan menggali dan mengumpulkan  informasi  yang  diekstrak dari blog terkait dengan kandidat presiden Amerika: Obama dan McCain. Secara umum terdapat dua pendekatan  umum  dalam  deteksi  opini, yaitu  teknik  berbasis  lexicon  [27]  dan berbasis machine learning [28]. Pendekatan berbasis lexicon menggunakan lexicon opini untuk
menentukan  apakah  suatu  dokumen bersifat  opini  ( opinionated )  atau  tidak. Pendekatan machine learnin g menggunakan  himpunan  data  anotasi untuk  membangkitkan  suatu  model  yang kemudian dapat digunakan untuk mengevaluasi data uji [29].
Missen  [25]  mengusulkan  suatu framework deteksi  opini  mengikuti  fitur berbasis  jejaring  sosial. Blogosphere dilihat sebagai suatu graf berarah dimana setiap node (yaitu  blog)  dihubungkan  ke node lain melalu koneksi pertemanan atau koneksi relevansi. Framework ini
bersandar pada dua faktor utama, yaitu:
1. Menggunakan  koneksi  antar  blog (atau blog  post )  yang  memberikan
banyak  kepentingan  dalam  jejaring sosial. Ini disebut pendekatan jejaring sosial murni. 2. Memanfaatkan kemungkinan memandang setiap node dalam konteks  berbeda.  Ada  dua  konteks yang  paling  berpengaruh,  yaitu: konteks tingkat Network dan  tingkat Topik.

## Mood
Mood  merupakan  suatu  kondisi pikiran  seperti  senang,  sedih  dan  marah. Klasifikasi  mood  berbasis  teks  termasuk dalam  masalah opinion  and  sentiment mining [30]. Klasifikasi mood menghadirkan tantangan tambahan  diluar kategorisasi teks standard. Proses kognitif kompleks dari formulasi mood membuatnya  bergantung  pada  konteks sosial  khusus  dari  pengguna,  asosiasi idiosyncratic dari  mood  dan  kosakata, sintaks  dan  gaya  bahasa  atau  genre  dari teks.  Pada  blog,  ini  diperlihatkan  oleh blogger  dalam  mengekspresikan  gaya berbeda,  teks  relatif  pendek  dan  bahasa informal  seperti  jargon,  singkatan  dan error  tata-bahasa.  Teknik  pemilihan  fitur dalam machine  learning mahal  secara komputasi,  bersandar  pada  data  berlabel untuk mempelajari fitur-fitur
diskriminatif;  tetapi  koleksi  blog  tumbuh cepat dan berlanjut, mengharuskan adanya himpunan fitur yang bekerja tanpa memerlukan  tahapan  pemilihan  fitur terbimbing untuk klasifikasi  mood. Salah satu  solusinya  adalah  menggunakan affective norm  for English words (ANEW)  yang  merupakan  irisan  antara psikologi  dan  linguistik  dalam  proses klasifikasi  mood  [31].  Daftar  ANEW berisi  1.034 term unik  dengan  score valence afektif  ( unpleasant ~ pleasant ), arousal ( calm ~ excited ),  dan  dominansi ( submissive ~ dominance ).  Daftar  ini dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi jenis  mood  berdasarkan  pada  analisis lexical dengan  memetakan term dalam teks ke term dalam daftar tersebut [32]. Jung dkk. [32] telah menggunakan  ANEW  bersama  dengan ConceptNet  untuk  membangun  suatu sistem  klasifikasi  mood  yang  tidak
melibatkan  panjang  dan  gaya  penulisan. ConceptNet adalah suatu basis pengetahuan commonsense yang  tersedia bebas  dan  merupakan  salah  satu  toolkit pemrosesan bahasa alami yang mendukung banyak aplikasi tugas penalasan tekstual, termasuk peng- intisari-an topik, affect-sensing , pembuatan analogi dan inferensi berorientasi  konteks  lainnya.  Pendekatan ini  mengambil  fitur  unik  teks  blog  dan menghitung  statistik  sederhana  seperti term  frequency ,  n-gram,  dan point-wise mutual  information (PMI)  untuk  metode klasifikasi  SVM.  Transisi  mood  dalam teks blog ditangkap dengan mengembangkan  segmentasi  tingkatan paragraf  berbasis  analisis  aliran  mood menggunakan  operasi  GuessMood    dari ConceptNet  dan  modul  sensing  afektif berbasis ANEW. Sistem ini mengklasifikasi teks blog ke  dalam salah satu  dari  4  mood:  senang,  sedih,  marah atau takut.
Emosi  dapat  direpresentasikan dalam  pendekatan  dimensi  dan  diskret. Pada  pendekatan  dimensi,  status  dari emosi  dikodekan  sebagai  kombinasi beberapa  faktor  seperti  valensi  dan arousal  (penimbulan).  Sedangkan  pada pendekatan diskret, setiap emosi
mempunyai coincidence unik dari
pengalaman,  psikologi  dan  perilaku.
Nguyen  dkk.  [31]  menggunakan  basis dimensi  untuk  memperkirakan    emosi dalam blog. Tahapan penting sebelum klasifikasi atas pemilihan fitur. Fitur dapat ditampilkan  dalam  bentuk bag  of  word . Skema  pembobotan  TF,  DF,  dan  TF.IDF sering  digunakan  untuk  meningkatkan kekuatan diskriminatif dari fitur atau term. Pemilihan  fitur  juga  dapat  berbasis interaksi Term-Class yang  menangkap ketergantungan  antara  term  dan  label kelas  yang  berkorespondensi.  Ada  tiga metode pemilihan umum dalam kelompok ini,  yaitu information  gain (IG), mutual information (MI)  dan  CHI  [33].  IG mengambil  information  gain  (diukur dalam  bit)  kapan  suatu term hadir  atau absen;  MI  mengukut  mutual  information antara  suatu  term  dan  kabel  kelas;  dan
CHI  mengukur  ketergantungan  antara suatu term dan  label  kelas  dengan membandingkan terhadap satu derajat dari distribusi statistik X 2 bebas. Pada analisis sentimen,  beberapa  emosi  menggunakan himpunan lexicon yang nilai subyektifnya telah ditentukan seperti ANEW. Kata-kata dalam  ANEW  dinilai  dalam  istilah valence , arousal dan  dominansi  yang disampaikannya [31]. Komponen linguistik seperti pemanfaatan khusus dari adverb , adjective atau verb dapat  menjadi indikator  kuat  bagi  penyimpulan  mood [30]. Nguyen dkk. [31] menjalankan suatu tagger part-of-speech bernama SS-Tagger untuk  mengenali  semua  term  yang  dapat ditag  sebagai  verb,  adjactive  dan  adverb. Akurasi  yang  diperoleh reasonable . Tiga basis pembobotan term (TF, DF, TF.IDF) dan  tiga  metode  pemilihan  berbasis interaksi  Term-Class  (IG,  MI,  CHI) diberlakukan dalam ujicoba yang dievalusi dengan 10- fold cross validation . Metode  pemilihan  fitur  ini  diterapkan terhadap semua term (unigram) dan subset dari term yang ditag dengan POS spesifik.
Hasil penelitiannya memperlihatkan bahwa  skema  pemilihan  fitur  yang memberikan akurasi dan F-Score (berbasis  precision  dan  recall)  tertinggi pada  Naive  Bayes  Classifier  (NBC) adalah IG (77 - 79%), sebagaimana telah dinyatakan  dalam  [33].  Skema  MI  dan CHI  tidak  tepat  jika  digunakan  untuk klasifikasi  mood,  bahkan  tidak  muncul dalam 10 hasil tertinggi.  Pembobotan TF dan DF memberikan hasil lebih baik dari pada TF.IDF untuk semua kasus unigram, berlawanan  dengan  laporan  pada  kasus text  mining.  Terkait  dengan  komponen linguistik,  kombinasi adjactive , verb dan adverb mendominasi 10 hasil tertinggi (75
–  76%)  dan  memberikan  kinerja  hampir sama dengan pendekatan yang menggunakan  semua  term.  Tanpa  perlu tahapan  pemilihan  fitur  terbimbing,  fitur ANEW  memberikan  hasil  baik  (71%) meskipun tidak tertinggi. Keshtkar dan Inkpen [34] memperkenalkan suatu pendekatan hirarkis untuk klasifikasi mood. Berbagai label mood dilibatkan dan pendekatan ini
bersifat  fleksibel  sehingga  himpunan mood  dapat  diubah.  Klasifikasi  hirarkis digunakan  atas  pertimbangan  adanya kelas-kelas  (label  mood)  yang  secara alami  terkelompok  dalam  suatu  hirarki. Ini  membuat  classifier  mempelajari coarse-grained distinctions terlebih dahulu  dan  mempelajari more  fine grained pada  tingkatan  berikutnya  dalam hirarki. Ujicoba yang dilakukan menyatakan  bahwa  pendekatan  ini  lebih baik daripada klasifikasi standard ( flat ) ke dalam  132  mood.  Penelitian  ini  juga menyatakan bahwa meskipun corpus blog mengandung banyak kata dalam berbagai domain,  sistem  dapat  memilih  fitur  yang mengarah ke klasifikasi akurat dari emosi dan  mood  yang  diekspresikan.  Dimulai dengan semua kata sebagai fitur,
kemudian menggunakan teknik pemilihan fitur  dilakukan  reduksi  terhadap  ruang fitur.  Fitur  berorientasi  sentimen  dan emoticon ditambahkan.  Perlakuan  ini ternyata  secara  signifikan  meningkatkan akurasi klasifikasi.

## Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  tugas kategorisasi  teks  yang  fokus  pada pengenalan  dan  pengklasifikasian  teks yang  mengandung  opini  ke  arah  suatu subyek  yang  diberikan  [35].  Kajian terhadap  sentimen  pada  blog  menjadi hotspot riset dengan prospek aplikasi yang luas  [36].Masalah  kunci  dalam  analisis sentimen  adalah  menentukan  polaritas dari  suatu  dokumen,  condong  ke  arah positif  ( thumb  up )  atau  negatif  ( thumb down ).  Pada  klasifikasi  teks  berbasis topik, akurasi tinggi dapat dicapai karena kelompok topik biasanya dapat dipisahkan  dengan  baik  satu  dengan lainnya,  berangkat  dari  fakta  bahwa pemanfaatan  kata  membedakan  dengan sangat  antara  dua  dokumen  yang  secara topik berbeda.
Banyak review membingungkan  secara  sentimen  karena berbagai  alasan.  Pernyataan  obyektif disisip dengan pernyataan subyektif dapat mengacaukan  metode  pembelajaran  dan pernyataan  subyektif  dengan  sentimen yang  berkonflik  lebih  lanjut  menyulitkan tugas klasifikasi.
Liu dkk. [35] menyelidiki dan dan mencoba meningkatkan kinerja klasifikasi polaritas  biner  (positif  vs.  negatif)  dalam blog  menggunakan dua metode, yaitu (1) mengintregrasikan analisis relevansi topik untuk  mengerjakan  klasifikasi  polaritas spesifik topik dan (2) mengadopsi metode adaptif  dengan  menggabungkan    banyak hipotesis  classifier  dari  beberapa  domain sebagai fitur. Dalam klasifikasi, digunakan  himpunan lexicon  subjective yang  terdiri  dari  2034  kata  positif  dan 4145  kata  negatif.  Terdapat  4   jenis  fitur yang  dilibatkan,  yaitu  fitur  lexical  (LF), polarized  lexical  (PL),  bigram  polarized (BP)  dan  transition  word  (T).  Saat diterapkan  maximum  entropy  classifier dan  evaluasi  menggunakan  10- fold  cross validation ,  hasil  klasifikasi  polaritas memperlihatkan  bahwa  kinerja  terhadap blog  (71  –  72.5)  lebih  buruk  daripada terhadap  data  review  (82  –  84%). Kemungkinan  besar  ini  disebabkan  oleh variasi besar dalam term dari content dan style dalam blog.
Klasifikasi polaritas blog ditingkatkan dengan memanfaatkan konteks  blog  relevan  topik.  Konteks relevan  dapat  berupa  semua  kata  dalam kalimat  yang  relevan  dengan  suatu  topik (termasuk kalimat sebelum dan setelahnya)  atau  kata-kata  content  yang hanya  terdiri  dari  noun,  verb,  adjactive dan adverb. Hasil evaluasi memperlihatkan adanya peningkatan akurasi  terutama  klasifikasi  yang  hanya melibatkan kata-kata content, yaitu mencapai lebih dari 75%. Ini ditingkatkan lagi  memanfaatkan  dua  metode  adaptif. Pertama.dalam setiap 10- fold cross
validation ,  dilakukan  penyatuan  data training  blog  (90%)  dengan  semua  data review dari 5 domain. Kedua, memperbesar fitur dengan hipotesis yang diperoleh  dari  classifier  yang  ditraining menggunakan  data  domain  lain,  yaitu dengan mentraining 5 classifier menggunakan  data  dari  5  domain  review dan  kemudian  mengencodekan  hipotesis dari  classifier  tersebut  sebagai  fitur  bagi data  training  dari  blog.  Dari  dua pendekatan  ini,  hanya  pendekatan  kedua
yang  memberikan  peningkatan  akurasi (77%).
Pendekatan  yang  hampir  sama diteliti  oleh  Lin  dkk.  [36].  Berlandaskan pada anggapan umum bahwa tidak semua bagian dokumen bernilai informatif sama untuk menyimpulkan polaritas dari dokumen,  maka  diberikan  nilai  berbeda antara  kalimat  kunci  dan  trivial,  dan  ini diyakini  dapat  meningkatkan  kinerja klasifikasi  sentimen.    Kalimat  kunci diekstrak  dan  kemudian  memasukkan kalimat tersebut dalam klasifikasi sentimen supervised dan semi-supervised . Perbedaan dua klasifikasi ini dapat dilihat dalam [37].
Pada  tahapan  ekstraksi  kalimat,
diambil tiga atribut, yaitu atribut sentimen,  posisi  dan  kata-kata  khusus. Atribut  sentimen  membedakan  apakah suatu  kalimat  mengandung  perasaan subyektif. Atribut posisi menjamin bahwa kalimat pada awal dan akhir (dari paragraf atau dokumen) mempunyai peluang lebih tinggi  daripada  bagian  tengah.  Atribut kata  khusus  meningkatkan  bobot  dari kalimat  yang  mengandung  kata  khusus, seperti  “overall”.    Nilai  akhir  dari  setiap kalimat adalah penjumlahan terbobot dari score tiga atribut dan kalimat dengan nilai tertinggi dianggap sebagai kalimat kunci.
Selanjutnya  data  training  dibagi ke dalam dua bagian, yaitu kalimat kunci dan trivial. Ruang fitur dari kalimat kunci biasanya  lebih  kecil  daripada  ruang kalimat trivial karena kalimat kunci hanya terdiri  dari  satu  kalimat  sedangkan kalimat trivial terdiri dari banyak kalimat. Kalimat  kunci  biasanya  bersifat  sumatif dan  kalimat  trivial  bersifat  deskriptif, sehingga  ekspresi  dalam  kalimat  kunci menjadi  kurang  variatif  tetapi  lebih diskriminatif daripada kalimat trivial.
Dalam klasifikasi sentimen supervised,  dilakukan  adopsi  metode kombinasi classifier. Tiga classifier basis dilatih:  f1  dan  f2  dilatih  menggunakan dataset  dari  kalimat  kunci  dan  kalimat trivial,  dan  f3  dilatih  menggunakan  data training  lengkap.  Setiap  classifier  basis mengeluarkan  tidak  hanya  label  kelas tetapi  juga  beberapa  jenis  ukuran kepercayaan seperti peluang posterior dari
contoh testing yang masuk ke setiap kelas. Berikutnya, label kelas dari contoh testing ditentukan  dengan  kombinasi  dari  f1,  f2 dan f3.
Jika  suatu  dokumen  mempunyai kalimat  kunci, classifier kalimat  kunci lebih  dipercaya  dengan  keputusannya.
Tetapi  tidak  setiap  dokumen  mempunyai kalimat  kunci.  Pada  pembelajaran  semi- supervised  digunakan  suatu  algoritma bernama co-training dengan menggabungkan  data  tak  berlabel  dalam klasifikasi  sentimen.  Saat  suatu  contoh dapat  diberikan  secara  confident  oleh classifier  kalimat  kunci,  tidak  menjamin bahwa  akan  mudah  diklasifikasi  oleh classifier  kalimat  trivial.  Karena  itu, classifier  kalimat  trivial  mengambil informasi  berguna  untuk  meningkatkan dirinya  dan  sebaliknya.  Perbedaan  dari setiap classifier mengakibatkan algoritma co-training menjadi applicable . Algoritma klasifikasi Naive Bayes  tanpa  pemilihan  dan  reduksi  fitur digunakan  pada  klasifikasi  supervised. Akurasi terbaik diperoleh saat diterapkan klasifikasi  kombinasi  terhadap  classifier kalimat  kunci.  Algoritma  Transductive
SVM  digunakan  sebagai  pembanding pada klasifikasi semi-supervised. Classifier  kombinasi  (Naive  Bayes)  yang melibatkan co-training memberikan akurasi paling tinggi [36]. Tingkat kepentingan ( authoritative ) informasi dari suatu halaman web dapat diketahui berdasarkan jumlah  link  yang  menuju  halaman  web tersebut  [38].  Tetapi  algoritma  ini  tidak mencerminkan  sentimen  penulis  (author) mengenai  situs  yang  dihubungkan.  Ini memungkinkan blog yang disalahgunakan akan diranking tinggi oleh mesin pencarian.  Penelitian  awal  mengenai klasifikasi  sentimen  berdasarkan  link dilakukan  oleh  Kale  dkk.  [39]  yang mengusulkan suatu metode untuk mengklasifikasi  link-link  dalam  suatu blog  dalam  kategori  positif  atau  negatif. Himpunan lexicon positif  dan  negatif dicocokkan  dengan  kata  yang  diambil sebelum dan setelah link untuk mendapatkan  polaritas.  Martineau  dan Hurst [40] menerapkan pendekatan
machine-learning untuk  klasifikasi  link dari beberapa sudut pandang menggunakankata-kata yang muncul
dalam  konteks  sitasi  URL  sebagai  fitur. Leskovec  dkk.  [41]  menghimpunan  data set dari Epinions, Slashdot dan Wikipedia untuk  mengklasifikasi  blog  dalam  suatu social  network  dan  melibatkan  terori keseimbangan dan status dalam psikologi sosial.
Ishino  dkk.  [42]  mengusulkan suatu  metode  untuk  mengklasifikasi sentimen dari suatu blog dengan meninjau sentimen  dari  link  yang  menuju  ke  blog tersebut.
Langkah pertama yang dilakukan  adalah  mengekstrak  letak  teks link  (citing  area)  dalam  suatu  blog. Kemudian  polaritas  link  diklasifikasi menggunakan  informasi  di  dalam  citing area tersebut. Informasi ini berguna untuk mengidentifikasi blog-blog otoritatif dalam  blogosphere  secara  efisien,  karena blog yang dihubungkan secara positif dari banyak blog lain dianggap lebih reliable.Berdasarkan  pengamatan,  dari 840 link yang dihimpun, ternyata hanya 5 link yang bersentimen negatif. Karena itu polaritas  link  dibagi  menjadi  2,  yaitu positif  atau  lainnya.  Kata-kata  yang diperoleh  dari  sekitar  link  dibandingkan dengan  suatu  himpunan  lexicon  yang berisi  kata-kata  yang  berorientasi  positif. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pendekatan ini efektif.
Analisis sentimen dapat dilakukan  pada  tingkatan  dokumen, kalimat dan kata/fitur [35]. Khan dkk. [43] mencoba  mengklasifikasi  kalimat  dari review  dan  blog  dengan  memanfaatkan score  semantik  dari  kalimat  subyektif yang diekstrak dari SentiWordNet [Esuli] untuk menghitung polaritas kalimat. Pada tahap  awal,  dokumen  dipercah  menjadi kalimat-kalimat  dan  disimpan  dalam bentuk Bag of Sentences (BoS). Kemudian noise di  dalam  kalimat dihilangkan  menggunakan  pembetulan ejaan,  simbol  dan  karakter  khusus dikonversi  ke  ekspresi  teks,  setiap  kata darikalimat  sitag  menggunan Part  of Speech (POS)  dan  posisi  dari  setiap  kata dalam  kalimat  disimpan.  Selanjutnya dibangun  suatu  kamus  holistik  (vektor
fitur)  dari  fitur-fitur  penting  dengan posisinya dalam kalimat. Kalimat-kalimat dikelompokkan  ke  dalam  obyektif  dan subyektif menggunakan pendekatan machine-learning  dan  lexical.  Kamus lexical digunakan sebagai basis
pengetahuan  untuk  memeriksa  polaritas dari  kalimat  subyektif,  apakah  positif, negatif  atau  netral.  Terakhir  dilakukan pemeriksaan dan update polaritas menggunakan  struktur  kalimat  dan  fitur kontekstual  dari  setiap  term  dalam kalimat. Ujicoba yang dilakukan memperlihatkan  metode  ini  mencapai akurasi 97.8% pada tingkat feedback dan 86.6%  pada  tingkat  kalimat,  melampaui metode  tingkat  kata  dan  machine- learning.
Li  dkk  [44]  mengajukan  model dua pandangan, yaitu pandangan personal dan impersonal untuk klasifikasi sentimen.  Pandangan  personal  (terkait langsung  orang  tertentu)  terdiri  dari kalimat subyektif yang subyeknya merupakan seseorang, sedangkan pandangan  impersonal  (tidak  mengenai seseorang)  terdiri  dari  kalimat  obyektif yang subyeknya bukan seseorang.
Pandangan demikian secara lexical
bersifat isyarat dan harus diperoleh tanpa adanya data yang diberikan label sebelumnya.  Pendekatan  unsupervised learning digunakan
untuk mendapatkannya.  Metode  kombinasi  dan algoritma  co-training  digunakan  dengan klasifikasi sentiment supervised dan semi- supervised.  Evaluasi  terhadap  tinjauan produk  dari  8  domain  memperlihatkan bahwa  pendekatan  ini  secara  signifikan meningkatkan kinerja, baik pada klasifikasi  supervised  maupun  semi- supervised.

## KESIMPULAN
Kami  telah  melakukan  studi literatur  mengenai  berbagai  pendekatan klasifikasi  blog  sekitar  3  tahun  terakhir. Framework blog mining sengaja diberikan di  awal  tulisan  agar  dapat  diketahui kerangka  lengkap  suatu  sistem knowldge discovery dari blog. Beberapa penyesuaian  harus  dilakukan  agar  teknik klasifikasi web tradisional dapat
diterapkan  terhadap  blog.  Komponen penyusun  blog  seperti  judul,  isi  dan komentar,  tag  (label),  penulis,  hyperlink, permalink, outlink, tanggal dan jam dapat digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi.  Pada  awal  hadirnya  blog, klasifikasi biner digunakan untuk membedakan  blog  dari  halaman  web biasa.  Blog-blog  dapat  diketegorisasikan ke  dalam  kelas-kelas  topik  (termasuk genre)  dan  opini  (mood  dan  sentimen) yang  telah  didefinisikan.  Pada  klasifikasi topik  dan  genre,  algoritma  kNN,  Naive Bayes,  CFC,  SVM    dan  pendekatan machine  learning lainnnya  memberikan kinerja  yang  baik.  Pemanfaatan  ontologi topik dan tag terbukti dapat meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Pada  deteksi  opini, pendekatan  berbasis  lexicon  seperti ANEW cenderung lebih banyak digunakan,  dan  sering  dikombinasikan dengan  teknik machine learning.  Opini dari suatu situs blog juga dapat diprediksi berdasarkan  opini  di  sekitar  teks  link ( inlink )  yang  menuju  situs  tersebut.  Pada waktu  mendatang,  kajian  akan  diperluas dan diperdalam, seperti keterlibatan lebih lanjut  dari  tag,  link  dan  analisis  jejaring sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Michael Chau, Porsche Lam, Boby Shiu,  Jennifer  Xu,  Jinwei  Cao (2009) A Blog Mining Framework , IT Pro January/February 2009, IEEE Computer Society [2] Technorati  (2011) State  of  the Blogosphere 2011 , URL: http://technorati.com/blogging/arti cle/state-of-the-blogosphere-2011- introduction/page-2/ [3] Geetika T. Lakshmanan, Marten A. Oberhofer (2010) Knowledge Discovery  in  the  Blogosphere Approaches and Challenges , IEEE Internet Computing [4] Flora  S. Tsai  (2011) A Tag-Topic Model  for  Blog  Mining ,  Expert System  with  Applications  (ESwA) Journal, Vol. 38, Page 5330 – 5335
[5] Jiawei  Han,  Micheline  Kamber, Jian  Pei  (2012) Data  Mining
Concepts and  Techniques,  Third Edition, Morgan Kaufmann Publishers [6] Hae-Ching  Chang,  Kao-chi,  Yeh (2008)  Clarifying  The  Difficulties And  Management  Of  Blogging, Journal of Information, Technology,  and  Society  (JITAS), Vol. 8 No.2, URL: jitas.im.cpu.edu.tw/2008-2/1.pdf [7] Bonnie A. Nardi, Diane J. Schiano, Michelle Gumbrecht (2004) Blogging  As  Social  Activity,  Or, Would You Let 900 Million People Read Your Diary?, dalam Proceedings  of  Conference  On Computer  Supported  Cooperative Work:  222-231,  ACM,  URL: http://home.comcast.net /~diane.schiano/CSCW04.Blog.pd f [8] Xiaoguang  Qi,  Brian  D.  Davidson (2009)  Web  page  Classification: Features  and  Algorithms,  ACM Computing Survey, Vol. 41, No. 2, Article 12, URL: http://www.cse.lehigh.edu/~xiq204 /pubs /classification-survey/LU- CSE-07-010.pdf [9] Tomoyuki Nanno, Yasuhiro Suzuki,  Toshiaki  Fujiki,  Manabu Okumura  (2004)  Automatically Collecting, Monitoring, And Mining  Japanese  Weblogs,  dalam Proceedings Of The 13th International  World  Wide  Web Conference  On  Alternate  Track Papers  &  Posters  (WWW  Alt.): 320-321, ACM, URL: www.iw3c2.org/WWW2004/docs/ 2p320.pdf
[10] Erik  Elgersma,  Maarten  De  Rijke (2005)  Learning  To  Recognize Blogs:  A  Preliminary  Exploration, EACL  Workshop:  New  Text— Wikis  And  Blogs  And  Other Dynamic  Text  Sources,  URL: http://www.Sics.Se/Jussi/Newtext/ Working_Notes/05_Elgersma_
Derijke.Pdf
[11] Feng  Yu,  Dequan  Zheng,  Tiejun Zhao, Xiao Cheng (2008) Structure and  Content  Based  Blog  Pages Identification, dalam Fifth International  Conference  on  Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, IEEE [12] Ioannis  Kanaris  &  Efstathios Stamatatos  (2009)  Learning  To Recognize Webpage Genres, Information Processing and Management  Journal,    Volume  45 Issue 5, URL: http://www.icsd.aegean.gr/lecturer s/stamatatos/papers/IPM2009%20p reprint.pdf [13] Philipp  Petrenz  (2009)  Assessing Approaches To Genre Classification, M.Sc. Thesis, School  Of  Informatics  University Of Edinburgh, URL: http://www.inf.ed.ac.uk/publicatio ns/thesis/online /IM090692.pdf [14] Alisabeth  Lex,  Christin  Seifert, Michael Granitzer, Andreas Juffinger  (2009)  Automatic  Blog Classification:  A  Cross  Domain Approach,    dalam  Proceedings  of IADIS  International  Conference WWW/Internet 2009, URL: http://www.iadisportal.org/digital- library/automated-blog- classification-a-cross-domain- approach [15] Alisabeth  Lex,  Christin  Seifert, Michael Granitzer, Andreas Juffinger  (2010)  Efficient  Cross- Domain Classification of Weblogs, International Journal of Intelligeny Computing  Research  (IJICR),  Vol 1, Issue 1/2, URL: http://infonomics- society.org/IJICR/Efficient%20Cr oss_Domain%20Classification%20 of%20Weblogs.pdf [16] Verayuth Lertnattee, Thanaruk Theeramunkong  (2004)  Effect  Of Term  Distributions  On  Centroid- Based Text Categorization, Information Sciences - Informatics and  Computer  Science  Journal,
Volume  158  Issue  1,  URL: http://ccc.inaoep.mx/~villasen/inde x_archivos/cursoTL/articulos/Lert nattee- EffectOfTermDistributionsOn
Centroid-based TextCategorization.pdf [17] Hu Guan, Jingyu Zhou, Minyi Guo (2009)  A  Class-Feature-Centroid Classiﬁer  for  Text  Categorization, WWW 2009, April 20–24, Madrid, Spain, ACM, URL: www2009.eprints.org/21/1/p201.p df [18] Fabrizio Sebastiani (2002) Machine Learning in Automated Text Categorization,  ACM  Computing Surveys,  Vol.  34,  No.  1:  1-47, URL: http://nmis.isti.cnr.it/sebastiani/Pu blications/ACMCS02.pdf [19] Ken  Hagiwara,  Hiroya  Takamura, Manabu Okumura (2010) Constructing Blog Entry Classifiers Using  Blog-Level  Topic  Labels, Proceedings  of  Asia  Information Retrieval Symposium (AIRS) 2010, Springer [20] Andrew  McCallum,  Kamal  Nigam (1998)  A  Comparison  of  Event Models  for  Naive  Bayes  Text Classification. Proceedings of AAAI 1998 Workshop on Learning for  Text  Cetegorization:  41-48, 1998, URL: http://www.cs.cmu.edu/~knigam/p apers/multinomial-aaaiws98.pdf [21] Kamal Nigam, Andrew McCallum, Sebastian  Thrun,  Tom  Mitchell (2000)  Text  Classication  from Labeled and Unlabeled Documents using  EM,  Machine  Learning Journal:  1-34,  Vol  39  Issue  2-3, URL:
www.kamalnigam.com/papers/emc at-mlj99.pdf [22] Subramaniyaswamy, V, S. Chenthur Pandia (2012) An Improved  Approach  for  Topic Ontology  Based  Categorization  of Blogs Using Support Vector Machine,  Journal  of  Computer Science  8  (2):  251-258,  URL: http://thescipub.com/pdf/10.3844/j cssp.2012.251.258
[23] Michael Wiegand, Dietrich Klakow
(2009) Topic-Related Polarity
Classification  of  Blog  Sentences,
Proceeding  EPIA  '09  Proceedings of the 14th Portuguese Conference on  Artificial  Intelligence:  Progress in  Artificial  Intelligence,    URL: www.lsv.uni-saarland.de/epia.pdf [24] Macdonald,  C.;  Santos,  R.  L.; Ounis,  I.;  and  Soboroff,  I.  (2010)
Blog  track  research  at  TREC. SIGIR  Forum  44:58–75,  URL: http://www.sigir.org/forum/2010J/
2010j-sigirforum-macdonald.pdf
[25] Malik  Muhammad  Saad  Missen, Guillaume  Cabanac  ,  Mohand Boughanem (2010) Opinion Detection  in  Blogs:  What  is  still Missing?, International Conference on  Advances  in  Social  Networks
Analysis  and  Mining,  IEEE,  URL: http://acadmedia.wku.edu/Zhuhada
r/nikhile/ASONAM- 2010/ASONAM-47.pdf [26] Gianluca Demartini, Stefan Siersdorfer, Sergiu Chelaru,Wolfgang  Nejdl  (2011) Analyzing  Political  Trends  in  the Blogosphere,  Fifth  International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, URL: http://www.aaai.org/ocs/index.php/ ICWSM/ICWSM11/paper/view/28 38/3244
[27] B. Ernsting, W. Weerkamp, and M. de  Rijke  (2007)  The  University  of Amsterdam at the TREC 2007 Blog Track, URL: http://staff.science.uva.nl/~mdr/Pu blications/Files/trec2007-wn- blog.pdf [28] S.  Gerani,  M.  Carman,  and  F. Crestani (2009) Investigating Learning Approaches for Blog Post Opinion  Retrieval,  ECIR  2009, URL: bradipo.net/mark/papers/gerani_ec ir2009.pdf
[29] Andrea  Esuli,  Fabrizio  Sebastiani (2006)  SentiWordNet:  A  Publicly
Available  Lexical  Resource  For
Opinion Mining, LREC-06: ELRA, URL: gandalf.aksis.uib.no/lrec2006/pdf/ 384_pdf.pdf
[30] Bo  Pang,  Lillian  Lee  (2008)
Opinion  Mining  And  Sentiment Analysis, Foundations And Trends In  Information  Retrieval,  Vol.  2, No 1-2: 1–135, URL: www.cs.cornell.edu/home/llee/oms a/omsa.pdf [31] Thin  Nguyen,  Dinh  Phung,  Brett Adams,  Truyen  Tran,  Svetha
Venkatesh  (2010)  Classification and  Pattern  Discovery  of  Mood  in
Weblogs, PAKDD 2010, Springer
[32] Yuchul  Jung,  Hogun  Park,  Sung
Hyon  Myaeng  (2006)  A  Hybrid Mood  Classification  Approach  for Blog  Text,  PRICAI  2006:  1099  - 1103, Springer
[33] Yiming  Yang,  Jan  O.  Pedersen (1997)  A  Comparative  Study  On Feature Selection In Text Categorization.  Proceedings.  of ICML, pp. 412–420, URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc /summary?doi=10.1.1.32.9956
[34] Fazel  Keshtkar,  Diana  Inkpen (2011) A Hierarchical Approach To
Mood  Classification  In  Blogs,
Natural  Language  Engineering  18
(1):  61–81,  Cambridge  University
Press
[35] Feifan  Liu,  Dong  Wang,  Bin  Li, Yang  Liu  (2010)    Improving  Blog
Polarity  Classification  via  Topic Analysis  and  Adaptive  Methods, Human Language Technology: The 2010  Annual  Conference  of  the North  American  Chapter  of  the ACL, 309-312, URL: www.aclweb.org/anthology/N10- 1042 [36] Zheng  Lin,  Songbo  Tan,  Xueqi Cheng (2011) Using Key Sentence to Improve Sentiment Classification, Proceddings of Advanced  Information  Retrieval Systems (AIRS) 2011, Springer [37] Shoushan  Li,  Zhongqing  Wang, Guodong  Zhou,  Sophia  Yat  Mei Lee (2011) Semi-Supervised Learning for Imbalanced Sentiment Classification,  Proceedings  of  the Twenty-Second  International  Joint Conference on Artificial
Intelligence, URL: ijcai.org/papers11/Papers/IJCAI11 -306.pdf
[38] Sergey Brin, Larry Page (1998) The
Anatomy    of  A  Large-Scale Hypertext  Web  Search  Engine. Computer  Networks  and  ISDN
System Archive 30 (1-7), 107-117
[39] Anubhav  Kale,  Amit  Karandikar, Pranam  Kolari,  Akshay  Java,  Tim Finin, Anupam Joshi (2007) Modelling  Trust  and  Influence  in the Blogosphere Using Link Polarity.  International  Conference on  Weblogs  and  Social  Media, URL:
http://ebiquity.umbc.edu/_file_dire ctory_/papers/364.pdf
[40] Justin  Martineau,  Matthew  Hurst (2008)  Blog  Link  Classification. International Conference on Weblogs  and  Social  Media,  URL: http://ebiquity.umbc.edu/_file_dire ctory_/papers/510.pdf [41] Jure Leskovec, Daniel Huttenlocher, Jon Kleinberg (2010) Predicting  Positive  and  Negative Links  in  Online  Social  Networks, 10th WWW, URL: cs.stanford.edu/~jure/pubs/signs- www10.pdf [42] Aya  Ishino,  Hidetsugu  Nanba, Toshiyuki Takezawa (2011) Automatic  Classification  of  Link Polarity in Blog Entries, Proceedings  of  Asia  Information Retrieval Symposium (AIRS) 2011, Springer [43] Aurangzeb Khan, Baharum Baharudin, Khairullah Khan (2011) Sentiment  Classification  Using Sentence-level Lexical Based Semantic  Orientation  of  Online Reviews, Trends in Applied Science  Research  6  (10);  1141- 1157, URL: eprints.utp.edu.my/6435/1/207- 627-1-PB.pdf [44] Shoushan  Li,  Chu-Ren  Huang, Guodong  Zhou,  Sophia  Yat  Mei Lee (2010) Employing Personal/Impersonal Views in Supervised  and  Semi-supervised
Sentiment Classification, Proceedings  of  the  48th  Annual Meeting  of  the  Association  for Computational  Linguistics,  pages 414–423, 2010, URL: www.aclweb.org/anthology/P10-
1043