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