Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
04.12.2023 13:05:06
ThesisTopics

Personal details

Title Text & Web Mining zur Klassifikation von Unternehmen und deren wirtschaftlichen Aktivitäten
Description

Möchtest du eine Abschlussarbeit schreiben, die hohe Praxisrelevanz mit Forschungsrelevanz verbindet? Dann bietet dir die ID-Impuls GmbH (eine Tochter der abat AG) aus Oldenburg die Möglichkeit, an einem spannenden Thema zu arbeiten. Wir suchen einen engagierten und motivierten Studierenden, der/die automatisierte Webseitenanalysen von Unternehmen durchführt, um die wirtschaftliche Aktivität anhand von NACE Rev 2-Codes zu klassifizieren.

Ziele: 

  • Automatisierte Analyse von Unternehmenswebseiten zur Klassifizierung der wirtschaftlichen Aktivität anhand von NACE Rev 2-Codes
  • Untersuchung der Effektivität der Klassifikation und Identifizierung der am besten geeigneten Website-Inhalte für die Klassifizierung
  • Entwicklung eines anpassbaren und generalisierbaren Ansatzes für die Klassifikation von Unternehmen und Webseiten
Wir bieten dir: 
  • Einblick in die Praxis und das Arbeiten in einem Unternehmen
  • Die Möglichkeit, an einem innovativen Projekt zu arbeiten
  • Flexible Arbeitszeiten und ein angenehmes Arbeitsumfeld
 

Wenn du dich für diese spannende Abschlussarbeit interessierst und die Voraussetzungen erfüllst, dann melde dich gerne bei uns (steffen.meeuw@uol.de).

Home institution Department of Computing Science
Type of work practical / application-focused
Type of thesis Bachelor's or Master's degree
Author Steffen Meeuw, M. Sc.
Status available
Problem statement
  • Analyse der Anforderungen an die automatisierte Webseitenanalyse und Klassifikation der Unternehmenstätigkeit
  • Konzeption und Implementierung eines Ansatzes zur automatisierten Webseitenanalyse und Klassifikation
  • Vergleich unterschiedlicher Text Mining und Klassifikationsansätzen aus dem Bereich der KI
  • Evaluierung der Effektivität des Ansatzes anhand von Unternehmen und Webseiten
Requirement
  • Erfahrung in der Webentwicklung und im Umgang mit HTML, CSS und Web-Scraping-Techniken
  • Kenntnisse in maschinellem Lernen und Textanalyse sind von Vorteil
  • Interesse an der Analyse von Unternehmensdaten und der Automatisierung von Prozessen
  • Teamfähigkeit, Eigeninitiative und strukturierte Arbeitsweise
Created 16/10/23

Study data

Departments
  • Very Large Business Applications
Degree programmes
  • Bachelor's Programme Business Informatics
  • Master's Programme Computing Science
  • Bachelor's Programme Computing Science
  • Master's Programme Business Informatics
Assigned courses
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