Semantisches Clustering durch ein web-mining-basiertes Verfahren zur Gruppierung von Begriffen
Seiten
2010
|
10002 A. 2. Auflage
GRIN Verlag
9783640603589 (ISBN)
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9783640603589 (ISBN)
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1,3, Universität Paderborn, Sprache: Deutsch, Abstract: Beim Card-Sorting-Experiment werden Begriffe in Gruppen eingeteilt. Für dieses Clustering der Begriffe werden Versuchspersonen benötigt. Diese Arbeit schlägt
ein Verfahren vor, welches Begriffe nach ihrer semantischen Ähnlichkeit automatisch gruppiert. Hierdurch soll ein ähnliches Ergebnis wie bei einem Card-Sorting-Experiment erreicht werden.
Das Verfahren bezieht dabei Worthäufigkeiten aus dem Web, um anschließend aus den Häufigkeiten die Beziehungsstärken der Begriffe mittels Assoziationsmaße zu berechnen. Aus den berechneten Beziehungsstärken wird ein Graph generiert. Auf diesen Graphen erfolgt ein Clustering, durch das die Gruppen gebildet werden.
In der Arbeit werden verschiedene Assoziationsmaße und Datengrundlagen verwendet und die Qualität ihrer Ergebnisse miteinander verglichen. Durch die Berechnung der Ähnlichkeit von Begriffsvektoren, soll ein besseres Ergebnis erreicht werden. Zur Evaluation werden die Gruppierungen des Verfahrens denen eines Card-Sorting-Experimentes gegenübergestellt. Die Evaluationsergebnisse zeigen, das durch das Verfahren ähnliche Gruppierungen, wie die bei einem Card-Sorting-Experiment, erreicht
werden können. Dabei spielt das gewählte Assoziationsmaß, sowie die Datengrundlage eine wichtige Rolle.
ein Verfahren vor, welches Begriffe nach ihrer semantischen Ähnlichkeit automatisch gruppiert. Hierdurch soll ein ähnliches Ergebnis wie bei einem Card-Sorting-Experiment erreicht werden.
Das Verfahren bezieht dabei Worthäufigkeiten aus dem Web, um anschließend aus den Häufigkeiten die Beziehungsstärken der Begriffe mittels Assoziationsmaße zu berechnen. Aus den berechneten Beziehungsstärken wird ein Graph generiert. Auf diesen Graphen erfolgt ein Clustering, durch das die Gruppen gebildet werden.
In der Arbeit werden verschiedene Assoziationsmaße und Datengrundlagen verwendet und die Qualität ihrer Ergebnisse miteinander verglichen. Durch die Berechnung der Ähnlichkeit von Begriffsvektoren, soll ein besseres Ergebnis erreicht werden. Zur Evaluation werden die Gruppierungen des Verfahrens denen eines Card-Sorting-Experimentes gegenübergestellt. Die Evaluationsergebnisse zeigen, das durch das Verfahren ähnliche Gruppierungen, wie die bei einem Card-Sorting-Experiment, erreicht
werden können. Dabei spielt das gewählte Assoziationsmaß, sowie die Datengrundlage eine wichtige Rolle.
| Erscheint lt. Verlag | 26.4.2010 |
|---|---|
| Sprache | deutsch |
| Maße | 148 x 210 mm |
| Gewicht | 90 g |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet | |
| Schlagworte | Ähnlichkeit • Assoziationen • Assoziationsmaß • Assoziationsstärke • automatisch • automatisiert • Begriff • Begriffclustering • Begriff Clustering • Begriffsvektoren • Berechnung • Beziehungsstärke • cardsorting • Card-Sorting • Card-Sorting-Experiment • Clustering • Gruppenbildung • Gruppierung • Semantisch • semantische Ähnlichkeit • semantischeÄhnlichkeit • semantisches Clustering • semantischesClustering • Webmining • Web-Mining • Wort • Wortclustering • Wort Clustering • Wörter |
| ISBN-13 | 9783640603589 / 9783640603589 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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