Leseprobe
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Vergleich unterschiedlicher Methoden der Unsupervised Topic Detection. Kundenfeedback touristischer Betriebe der Bodenseeregion
Julia Drabsch
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule Ravensburg-Weingarten, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Bachelorthesis soll die Frage beantwortet werden, welche Themen besonders häufig von Gästen bei der Bewertung von touristischen Unterkünften, wie Hotels oder Ferienwohnungen, in der Bodenseeregion diskutiert werden. Die Daten hierfür sollen von einer Webseite extrahiert werden. Dabei liegen sowohl positive als auch negative Bewertungen vor. Die Hauptaufgabenstellung liegt darin, die Daten durch unterschiedliche Verfahren der Unsupervised Topic Detection zu analysieren. Die Ergebnisse der verschiedenen Verfahren sollen anschließend diskutiert und miteinander verglichen werden. Dabei sollen Themen unterschiedlicher Granularität erkannt werden. Dies soll erreicht werden durch die Definition von Wertebereichen für die Anzahl an Themen, welche dann verschieden granulare Ebenen darstellen. Die Ergebnisse über die Ebenen hinweg sollen zunächst pro Verfahren evaluiert und miteinander verglichen werden. Abschließend sollen die Verfahren auf Basis der erkannten Themen methodisch und semantisch miteinander verglichen werden, um für jede Ebene das am besten geeignete Verfahren zu identifizieren.
Kundenbewertungen
Text Mining, Web Crawling, Web Mining, Business Intelligence, Tourismus, Data Mining, RapidMiner, Scrapy, Topic Detection, UGC