Im Social Commerce entwickeln sich die Kunden zu einer bedeutenden Informationsquelle für Unternehmen. Die Kunden nutzen die Kommunikationsplattformen des Web 2.0 (z.B. Twitter), um ihre Meinungen und Erfahrungen über Produkte zu äußern. Diese Diskussionen können sehr wichtig für die Entwicklung von Produkten eines Unternehmens sein. Ein modellbasierter Ansatz soll es einem Unternehmen ermöglichen, die Meinungen zu seinen Produkten in Microblogs zu betrachten. Der erste Schritt dafür ist die Erkennung von Themen in einem spezifischen Kontext. In einem weiteren Schritt müssen die zu den Themen korrespondierenden Einträge bezüglich der geäußerten Meinungen analysiert werden. Für die Erkennung der Themen kommt ein Verfahren zum Einsatz, das auf der Latent Dirichlet Allocation basiert. Das Verfahren identifizierte eventbasierte Themen im Zusammenhang mit den 3D-TV-Anlagen von Sony.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:28058 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Schieber, Andreas, Sommer, Stefan, Heinrich, Kai, Hilbert, Andreas |
| Publisher | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Source | Klaus Meißner & Martin Engelien (Hrsg.), GeNeMe '11: Gemeinschaften in Neuen Medien, TU Dresden, 07./08.09.2011, Dresden: TUDpress, ISBN: 978-3-942710-35-0, S. 25-34 |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-142774, qucosa:28013 |
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