Sistem rekomendasi Content-based Filtering menggunakan PHP - MySQL (part 1)

Sebelum menyimak dan mengikuti tutorial dalam membangun sistem rekomendasi berbasis konten (content-based filtering) di artikel ini, sebaiknya membaca terlebih dahulu 2 artikel yang saya tulis sebelumnya, karena hal tersebut berkaitan dan saya menggunakan case/domain yang sama seperti sebelumnya.

Berikut artikel yang berkaitan dengan posting ini:

1. Preprocessing text Bahasa Indonesia di PHP dengan Sastrawi
2. Menghitung TF-IDF menggunakan kode PHP

Domain item yang akan saya bahas disini adalah data hotel, seperti pada artikel-artikel sebelumnya. Tahapan dalam membangun aplikasi sistem rekomendasi ini diawali dengan melakukan preprocesisng menggunakan library Sastrawi yang ada di PHP, dilanjutkan dengan melakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF dan terakhir adalah mengukur jarak kedekatan(similarty) dari 1 item ke item lainnya.

Pada artikel ini akan saya bahas bagian terakhir, yaitu menghitung similarity antar item menggunakan metode cosine similarity dan membuat top-n rekomendasi berdasarkan item yang dipilih. Kedua tahapan sebelumnya sudah ada di artikel yang saya sertakan link diatas 👆.

Cosine similarity

Untuk memudahkan pemahaman cara kerja cosine similarity, saya akan gunakan Spreadsheet untuk perhitungan nya dengan menggunakan contoh data hotel seperti pada case di artikel sebelumnya. Pada contoh data ini terdapat 3 dokumen dan 10 terms/kata yang akan kita ujicoba untuk perhitungan dan sudah kita beri bobot untuk masing-masing terms. Selanjutnya untuk menghitung similarity 2 item kita gunakan rumus berikut:

Pertama kita akan hitung terlebih dahulu sumproduct dari item A dan B, selanutnya kita bagian dengan perkalian panjang vektor A dan B. Pada Spreadsheet kita bisa gunakan formula SUMPRODUCT() sendangkan panjang vektor kita gunakan rumus SQRT(SUMSQ()).

Hasil dari pembobotan kata pada setiap dokumen

Berikut ini contoh rumus dari file Spreadsheet diatas untuk mencari similarity dari item d1 dan d2:

=SUMPRODUCT(C17:L17,C18:L18)/(SQRT(SUMSQ(C17:L17))*SQRT(SUMSQ(C18:L18)))

Selanjutnya kita bisa buat matrix untuk menghitung setiap dokumen. Score cosine similarity mempunyai rentang dari 0 - 1, yang artinya nilai mendekati 1 bearti kedua item tersebut sangat mirip, sedangkan mendekati 0 artinya kedua item tidak mirip. Perhitungan kedua item yang sama akan menghasilkan nilai 1.

Matrix perhitungan similaity antar item

Silahkan tuliskan alamat email anda di bagian komentar jika ingin mendapatkan file Spreadsheet untuk perhitungan seperti pada gambar diatas.

Cosine similarity di PHP

Berdasarkan perhitungan dari Spreadsheet dan rumus diatas, di PHP kita dapat membuat fungsi baru untuk mencari similarity antara 2 item dan mengurutkan hasil kemiripan score dari yang paling besar.

# Fungsi menghitung similarity ke semua dokumen
# parameter input = id dari item
public function similarity($d1){
    $score = [];
    foreach($this->doc_weight as $ndw => $w){
        $score[$ndw] = $this->cosim($d1, $ndw);
    }
    
    arsort($score);
    return $score;
}

private function cosim($d1, $d2){
    $dw = $this->doc_weight;
    
    # sum square dari 2 doc
    $dw1 = $dw[$d1];
    $dw2 = $dw[$d2];
    
    $dx = 0;
    $dx1 = 0;
    $dx2 = 0;
    
    foreach($this->corpus_terms as $t => $terms){
        $dx += $dw1[$t] * $dw2[$t];
        $dx1 += $dw1[$t]*$dw1[$t];
        $dx2 += $dw2[$t]*$dw2[$t]; 
    }
    
    return round($dx / (sqrt($dx1) * sqrt($dx2)), 4);
    
}

Kedua fungsi diatas merupakan kelanjutan kode dari Tfidf.php pada artikel berikut ini: Menghitung TFIDF menggunakan kode PHP, yang perlu anda tambahkan di class Tfidf. Selanjutnya pada file index.php anda bisa menjalankan fungsi tersebut dengan menggunakan parameter index array sebagai dokumen kunci yang akan dicari kemiripannya.

$hotel = array();
$hotel[1] = "Hotel Modern yang Terjangkau";
$hotel[2] = "Akomodasi modern, nyaman, dan tenang";
$hotel[3] = "Hotel bintang 3 yang mewah namun dengan harga yang terjangkau";

foreach($hotel as $key=>$item){
    $hotel[$key] = pre_process($item);
}

$cbrs = new Tfidf();
$cbrs->create_index($hotel);
$cbrs->idf();
$w = $cbrs->weight();  
$r = $cbrs->similarity(1);

print '<pre>';
print_r($r);
print '</pre>';

Dari kode diatas akan menghasilkan score kemiripan dari dokumen kunci(index array) sesuai dengan parameter yang di inputkan pada fungsi similarity.

Array
(
    [1] => 1
    [3] => 0.2062
    [2] => 0.1203
)

Pada posting berikutnya akan saya bahas detail bagaimana menggunakan dataset yang sudah tersimpan di tabel pada database MySQL untuk menampilkan item rekomendasi dari dokumen yang kita pilih.