Hinweis zum Urheberrecht
Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bvb:29-opus-3466
URL: http://www.opus.ub.uni-erlangen.de/opus/volltexte/2006/346/
Text Mining in der Konsumentenforschung unter besonder Berücksichtigung von Produktontologien
Text Mining in Consumer Research under special consideration of Product Ontologies
Butscher, Robert
| SWD-Schlagwörter: |
| Formale Ontologie , Ontologie , Ontologie <Wissensverarbeitung> , Text Mining , Data Mining |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): |
| Produktontologie , Semantische Netze , Assoziative Netze |
| Freie Schlagwörter (Englisch): |
| Product ontology , Semantics , Text Mining) |
| Fakultät: |
| Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
| Fakultät: |
| Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
| DDC-Sachgruppe: |
| Wirtschaft |
| Dokumentart: |
| Dissertation |
| Hauptberichter: |
| Amberg, Michael (Prof. Dr.) |
| Sprache: |
| Deutsch |
| Tag der mündlichen Prüfung: |
| 06.02.2006 |
| Erstellungsjahr: |
| 2006 |
| Publikationsdatum: |
| 03.04.2006 |
| Kurzfassung in Deutsch: |
| Mithilfe von Text Mining Methoden wird aus Internet-Meinungsberichten und einschlägigen Handbüchern eine produktspezifische Ontologie teil-automatisiert aufgebaut. In der Ontologie sind Konzepte mit ihren wechselseitigen Beziehungen hinterlegt, auf welche die Meinungen der Kunden bezogen werden. Es entsteht ein assoziatives Netz, welches einem Hersteller verdeutlicht, welche Einstellungen Kunden mit dem jeweiligen Produkt verbinden. Die Arbeit setzt auf der Theorie der Semantischen und Assoziativen Netze auf und erweitert das Text Mining von Meinungsberichten um eine semantische Komponente. |
| Kurzfassung in Englisch: |
| With the help of text Mining methods a product specific ontology from online reviews and appropriate manuals is built up semi-automatedly. Concepts are deposited in the ontology with her mutual relations to which the opinions and attitudes of the customers are related. The product specific ontology clarifies the opinions and attitudes of the customers. The work is based on the theory of semantic and associative webs and suggests an approach to enrich text mining projects in consumer research with semantics. |
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