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| Name | Anbieter | Zweck | Ablauf |
|---|---|---|---|
| utm.gif | www.google.com | Google Analytics-Tracking-Code, der Details zum Browser und Computer des Besuchers protokolliert. | Session |
| _utma | ecv.de | Sammelt Daten darüber, wie oft ein Benutzer die Website besucht hat, sowie Daten für die erste und die meisten letzter Besuch. Wird von Google Analytics verwendet. | 2 Jahre |
| __utmb | ecv.de | Registriert einen Zeitstempel mit dem genauen Zeitpunkt, zu dem der Benutzer auf die Website zugegriffen hat. Wird von Google Analytics verwendet, um die Dauer eines Website-Besuchs zu berechnen. | 1 Tag |
| __utmc | ecv.de | Registriert einen Zeitstempel mit dem genauen Zeitpunkt, zu dem der Benutzer auf die Website zugegriffen hat. Wird von Google Analytics verwendet, um die Dauer eines Website-Besuchs zu berechnen. | 1 Tag |
| __utmt | ecv.de | Wird verwendet, um die Geschwindigkeit von Anforderungen an den Server zu drosseln | 1 Tag |
| __utmz | ecv.de | Sammelt Daten darüber, woher der Benutzer kam, welche Suchmaschine verwendet wurde, auf welchen Link geklickt wurde und welcher Suchbegriff verwendet wurde. Wird von Google Analytics verwendet. | 6 Monate |
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| Name | Anbieter | Zweck | Ablauf |
|---|---|---|---|
| _session_id | delivery.selfcampaign.com | Speichert die Navigation der Besucher durch Registrieren von Zielseiten - Auf diese Weise kann die Website relevante Produkte präsentieren und / oder ihre Werbeeffizienz auf anderen Websites messen. | Session |
| _session_id | lib.selfcampaign.com | Speichert die Navigation der Besucher durch Registrieren von Zielseiten - Auf diese Weise kann die Website relevante Produkte präsentieren und / oder ihre Werbeeffizienz auf anderen Websites messen. | Session |
| axd | theadex.com | Legt eine eindeutige ID für den Besucher fest, mit der Werbetreibende von Drittanbietern den Besucher mit relevanter Werbung ansprechen können. Dieser Pairing-Service wird von Werbe-Hubs von Drittanbietern bereitgestellt, mit dem Werbung in Echtzeit angeboten werden kann. | 1 Jahr |
| d/cm.gif | theadex.com | Präsentiert dem Benutzer relevante Inhalte und Werbung. Der Service wird von Dritten über Werbe-Hubs eingestellt, die das Anzeigen von Werbung in Echtzeit ermöglichen. | Session |
| IDE | doubleclick.net | Wird von Google Doubleclik verwendet,um die Aktionen des Website-Nutzers nach dem Anzeigen oder Klicken auf eine Anzeige des Werbetreibenden zu registrieren und zu melden, um die Wirksamkeit einer Anzeige zu messen und dem Nutzer gezielte Anzeigen zu präsentieren. | 1 Jahr |
| TDCPM | adsrvr.org | Registriert eine eindeutige ID, die das Gerät eines zurückkehrenden Benutzers identifiziert. Die ID wird für gezielte Anzeigen verwendet. | 1 Jahr |
| uid | adform.net | Registriert eine eindeutige Benutzer-ID, die den Browser des Benutzers beim Besuch von Websites erkennt, die dasselbe Anzeigennetzwerk verwenden. Ziel ist es, die Anzeige von Anzeigen basierend auf den Bewegungen des Nutzers und den Geboten verschiedener Anzeigenanbieter für die Anzeige von Nutzeranzeigen zu optimieren. | 2 Monate |
| _li_id_3004 | leadinfo | Speichert das Nutzerverhalten der Benutzer der Website | 2 Monate |
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Figure 1: Quality Check System web application for IDMP Text Mining (Source of all figures: Merck Healthcare
KGaA).
KGaA).
Automation of Unstructured Data Transformation for Regulatory and Identification of Medicinal Products
Text Mining for Merck Pharma Regulatory Intelligence
Praxis
1. Introduction
2. Information Flow in Pharma
3. Text Mining Applications in Drug Information Data Management and IDMP
4. A Look at a Text Mining Approach to Support the Analysis of Summary of Product Characteristics (SmPC) and Chemistry, Manufacturing and Controls (CMC) Documents
5. Conclusion
2. Information Flow in Pharma
3. Text Mining Applications in Drug Information Data Management and IDMP
4. A Look at a Text Mining Approach to Support the Analysis of Summary of Product Characteristics (SmPC) and Chemistry, Manufacturing and Controls (CMC) Documents
5. Conclusion
Dr. Jörg Werner1, Moritz Kloft2, Dr. Harsha Gurulingappa2, Dominik Schneider2, Dr. Dieter Schlaps3 · 1Merck Healthcare KGaA, Darmstadt 2 · Merck KGaA, Darmstadt 3 · IT Consulting Life Science, Wessobrunn
Abstract
Large volumes of enterprise data in pharmaceutical industries are present in unstructured text formats. They contain immense valuable information which play a key role in influencing from early discovery to post-market analyses. The intrinsic nature of data being unstructured makes it difficult for classical information systems to efficiently search, find and extract hidden pieces of information. Therefore, text mining which leverages natural language (...)
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