Semantisches Clustering durch ein web-mining-basiertes Verfahren ...
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5 Evaluation<br />
Ergebnis Card-Sorting: Set3 (Zufall)<br />
Begriffe<br />
Gruppe1: Video-Spiele, Konsolen, Onlinespiele, PC-Spiele<br />
Gruppe2: Taschen,Koffer<br />
Gruppe3: »Auto Ersatzteile«, »Auto Reparaturteile«, Auto-Anbau, Felgen,<br />
Autoreifen, Kfz-Reparaturen, Fahrzeugteile, Technik, Kfz-Services<br />
Gruppe4: Partyzelte, Pavillons, Sonnenschutz, Geräte, Bewässern, Teichsysteme,<br />
Gartenkleidung, Bachlaufsysteme<br />
Gruppe5: Geschenkartikel, Papierwaren, Ratgeber, Schulbedarf, Werbeartikel,<br />
Versandmaterialien, Büromöbel, Reklame, Sachbücher,»Technischer<br />
Zeichenbedarf«, Schreibwaren, Präsentationsbedarf,<br />
Disneyana, Bürotechnik, Werbung, Überraschungseier,<br />
Accessoires<br />
Anzahl Versuchspersonen: 55<br />
Das per Zufall zusammengestellte Set war, laut den Versuchspersonen, am schwersten<br />
zu gruppieren. Die Begriffsmenge, die aus eBay-Unterkategorien enstanden ist,<br />
ließ sich nicht <strong>ein</strong>deutig in Gruppen <strong>ein</strong>teilen. Dies lag daran, das Begriffe innerhalb<br />
<strong>ein</strong>er Kategorie z.T. sehr unterschiedlich waren und auf den ersten Blick nicht<br />
in <strong>ein</strong>e gem<strong>ein</strong>same Gruppe gehörten (z.B.: Überraschungseier u. Technik in Sammeln&Seltenes).<br />
Daher ist es nicht überraschend, das es Abweichungen gegenüber<br />
der originalen Aufteilung der Begriffe gibt.<br />
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