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Möglichkeiten und Grenzen von Textanalytics im eCommerce

Kurzanzeige
dc.contributor.authorHoyden, Laura
dc.contributor.authorRosenthal, Frank
dc.contributor.authorHausruckinger, Jonas
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorNicklas, Daniela
dc.contributor.editorLeymann, Frank
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorHerschel, Melanie
dc.contributor.editorTeubner, Jens
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorKopp, Oliver
dc.contributor.editorWieland, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-20T20:24:36Z
dc.date.available2017-06-20T20:24:36Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractDie Synchronisation von Produktstammdaten ist eine zentrale Aufgabe im eCommerce, denn schließlich muss sichergestellt werden, dass wirklich die Variante des Artikels ausgeliefert wird, die ein Kunde bestellt hat. Schlüsselsysteme wie EAN/GTIN und UPC leisten dabei einen guten Beitrag, lösen das Problem in der Praxis aber bei weitem nicht vollständig, da viele Handelsgüter erst gar nicht mit herstellerunabhängigen Schlüsseln gekennzeichnet sind oder z.B. Packungsgrößen und Varianten zu häufig verwechselt werden. Die Abbildung von Produktstammdaten anhand der Artikelbezeichnungen ist daher eine Aufgabe für moderne Textanalyseverfahren an der Grenze von strukturierten und natürlichsprachlichen Ansätzen. Als Marktforschungsunternehmen setzt GfK solche Textanalyseverfahren ein, um unterschiedliche Artikelbezeichnungen für eine Produktvariante zu erkennen und für Marktberichte zu normieren.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-659-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265
dc.titleMöglichkeiten und Grenzen von Textanalytics im eCommercede
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage530
gi.citation.startPage529
gi.conference.date6.-10. März 2017
gi.conference.locationStuttgart
gi.conference.sessiontitleIndustrial Program - Data Lake

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