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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 Wörtern
- 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 Zweifachsprüngen 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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