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Contribution Details
| Type | Bachelor's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Informationsaggregation durch Textmining als Mittel zur Unterstützung bei Kaufentscheidungen im Onlinehandel |
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| Authors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Business, Economics and Informatics |
| Date | 2017 |
| Abstract Text | Textmining for information extraction from unstructured information is of growing importance with the permanent increase in computing capacity. In the area of customer review evaluation for products from on-line stores there are some initial research approaches reported. Such aim for feedback on product related properties. The significance of this-like extracted information still lacks sufficient interpretation of human language due to limitations of computers and software. Related research attempts to address these shortcomings by improving the computer’s ability to interpret human language by improving textmining methods. The presented work develops and tests a different approach for bridging the gaps by combining several different existing textmining analyses methods but also enable the user to apply interpretation corrections interactively, which is expected to enable improved product analysis information. To approve this a functional prototype was developed, programmed in the computer language “R”, tested and evaluated. The motivation was to gain valuable insight into such textmining approaches in order to derive ideas for improved method development, which in future could improve practicability for end users and not being restricted to the use of larger enterprises. |
| Zusammenfassung | Textmining zur Informationsrückgewinnung aus unstrukturierter Information gewinnt mit der permanenten Zunahme der Computerleistung immer mehr an Bedeutung. Auch im Bereich der Auswertung von Kundenbewertungen zu Produkten von Onlinekaufhäusern gibt es dazu bereits einige erste Forschungsansätze. Dabei geht es darum aus unstrukturierten Kundenbewertungen Rückschlüsse auf das Produkt zu ziehen und dieses klar zu bewerten. Die Aussagekraft der extrahierten Information aus den Kundenbewertungen leidet aber bislang unter den Limitierungen des Computers menschliche Sprache zu interpretieren. Die Forschung versucht diese Unzulänglichkeiten durch eine Verbesserung der Interpretationsgabe des Computers, z.B durch eine Verbesserung der Textmining-Methoden anzugehen. Durch eine praktische, auf den Kunden bezogene Betrachtung verfolgt diese Arbeit einen anderen Ansatz. Um die Unzulänglichkeiten zu umgehen wird eine Kombination verschiedener Textmining Techniken sowie die Möglichkeit des Anwenders interaktiv einzugreifen genutzt. Damit können Fehlinterpretationen von Information korrigiert werden. Hierzu wurde ein voll funktionsfähiger Prototyp in der Programmiersprache R entwickelt, getestet und evaluiert. Die Motivation bestand darin wertvolle Einsichten aus der Nutzung von Textmining Methodik in die zukünftige Verbesserung der entsprechenden Methoden einfliessen zu lassen. Ferner sollte ein Ansatz aufgezeigt werden wie Textmining in Zukunft praktikabel und vor allem aus Endverbraucher-Sicht vereinfacht handhabbar eingesetzt werden kann, um solche Anwendungen des Textmining nicht nur auf grössere Unternehmen zu beschränken. |
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