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Die Arbeit gliedert sich in fünf Teile. Teil 1 definiert den Begriff Text Mining und grenzt ihn von verwandten Methoden ab. Es werden gängige Text-Mining-Verfahren vorgestellt, wobei das Text-Preprocessing und die automatische Text-Kategorisierung detailliert behandelt werden. Im Text-Preprocessing werden die drei Phasen – Feature Extraction, Feature Selection und Document Representation – erläutert und mit Beispielen illustriert. Der Abschnitt zur automatischen Text-Kategorisierung beschreibt die wichtigsten Modelle und vergleicht die Kategorisierungsqualität der Algorithmen. Teil 2 erarbeitet ein Schema zur Präzisierung des Begriffs Nachrichten und hebt den Unterschied zwischen allgemeinen Nachrichten und Unternehmensnachrichten hervor. Es werden die rechtlichen Rahmenbedingungen für die Publikation von Unternehmensnachrichten in der Schweiz, Deutschland und den USA erläutert sowie die wissenschaftliche Literatur zur Marktreaktion auf Nachrichten zusammengefasst. Im dritten Teil wird ein Framework zur Prognose kurzfristiger Preistrends nach der Publikation von Nachrichten entwickelt und bestehende Systeme diskutiert. Teil 4 präsentiert das Konzept und die Entwicklung des Prototyps NewsCATS, einschließlich der Module und des verwendeten Datenmaterials. Es wird erklärt, wie Unternehmensnachrichten vorkategorisiert wurden, gefolgt von Training, Performance-Simulationen und Parameter-Tuning. Der fünfte Teil umfasst die Ergebniss
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Einsatz von Text Mining zur Prognose kurzfristiger Trends von Aktienkursen nach der Publikation von Unternehmensnachrichten, Andre Marc
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- 2006
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