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- Den DYCOS-Algorithmus kann in einigen Aspekten erweitert werden.
- So könnte man vor der Auswahl des Vokabulars jedes Wort auf den
- Wortstamm zurückführen.
- Dafür könnte zum Beispiel der in \cite{porter} vorgestellte
- Porter-Stemming-Algorithmus verwendet werden. Durch diese Maßnahme wird das
- Vokabular kleiner gehalten wodurch mehr Artikel mit einander
- durch Vokabular verbunden werden können. Außerdem könnte so der
- Gini-Koeffizient ein besseres Maß für die Gleichheit von Texten werden.
- Eine weitere Verbesserungsmöglichkeit besteht in der Textanalyse.
- Momentan ist diese noch sehr einfach gestrickt und ignoriert die
- Reihenfolge von Wortern beziehungsweise Wertungen davon. So könnte
- man den DYCOS-Algorithmus in einem sozialem Netzwerk verwenden wollen,
- in dem politische Parteiaffinität von einigen Mitgliedern angegeben
- wird um die Parteiaffinität der restlichen Mitglieder zu bestimmen.
- In diesem Fall macht es jedoch einen wichtigen Unterschied, ob jemand
- über eine Partei gutes oder schlechtes schreibt.
- Eine einfache Erweiterung des DYCOS-Algorithmus wäre der Umgang mit
- mehreren Beschriftungen.
- DYCOS beschränkt sich bei inhaltlichen Mehrfachsprüngen
- auf die Top-$q$-Wortknoten, also die $q$ ähnlichsten Knoten
- gemessen mit der Aggregatanalyse, allerdings wurde bisher noch nicht
- untersucht, wie der Einfluss von $q \in \mathbb{N}$ auf die
- Klassifikationsgüte ist.
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