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Zeitschriftenartikel

Extraktion und Analyse von Schlüsselwörtern für eine automatisierte Literaturauswertung zum Thema Empfehlungssysteme

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Dokumententyp

Text/Journal Article

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Datum

2023

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Verlag

Springer

Zusammenfassung

Mit der zunehmenden Anzahl an wissenschaftlichen Publikationen steigt die Komplexität zur Durchführung einer Literaturauswertung. Insbesondere die Analyse einer Vielzahl an wissenschaftlichen Publikationen ist mit manuellen Tätigkeiten verbunden, die in der Regel nur sehr zeitaufwendig umzusetzen sind. Um diesem Aufwand entgegenzuwirken, existieren unterschiedliche Methoden der deskriptiven Berechnung und des maschinellen Lernens, die zur Unterstützung einer wissenschaftlichen Literaturauswertung eingesetzt werden können. In diesem Zusammenhang kann Keyword Extraction genutzt werden, um Schlüsselwörter von Texten automatisiert zu erkennen. In diesem Beitrag wird vorgestellt, wie Keyword Extraction zur Unterstützung einer wissenschaftlichen Literaturauswertung zum Thema „Empfehlungssysteme“ eingesetzt werden kann. With the increasing number of scientific publications, the complexity of conducting a literature review also increases. In particular, the evaluation of a large number of articles is associated with manual activities that are usually very time-consuming to realize. To counteract this effort, methods for keyword extraction can be used to support a scientific literature research. Keyword extraction can be used to automatically find relevant terms for a corpus. This paper proposes how keyword extraction can be used to support a scientific literature review on the topic of “recommender systems”.

Beschreibung

Barton, Thomas; Peuker, Andreas (2023): Extraktion und Analyse von Schlüsselwörtern für eine automatisierte Literaturauswertung zum Thema Empfehlungssysteme. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 60, No. 6. DOI: 10.1365/s40702-022-00909-1. Springer. ISSN: 2198-2775

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