Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/27106 
Erscheinungsjahr: 
2006
Schriftenreihe/Nr.: 
Freiberger Arbeitspapiere No. 2006/10
Verlag: 
Technische Universität Bergakademie Freiberg, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Freiberg
Zusammenfassung: 
Die Informationsflut, die dem Entscheidungsträger im Internet aber auch in internen Quellen begegnet, lässt sich nur schwer bewältigen, Daher ist die verfügbare Menge der Informationen zunächst in interessante und uninteressante Informationen zu unterteilen. Dem Entscheidungsträger sind anschließend lediglich die erstgenannten zuzuführen. Dazu werden im Rahmen dieses Arbeitspapiers Algorithmen auf ihre Eignung für eine Klassifikation untersucht. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die Frage nach der optimalen Kombination der Vorverarbeitungsschritte und der Algorithmen nicht allgemein gültig beantwortet werden kann. Verschiedene Kombinationen, die als viel versprechend erscheinen, müssen entsprechend der Rahmenbedingungen getestet werden, Letztlich ist für den Einzelfall die beste Kombination zu wählen.
Schlagwörter: 
Text Mining
Information Retrieval
Algorithmus-Evaluation
JEL: 
C60
C80
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
684.77 kB





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