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Content

Inhalt: Acknowledgments; Abstract; Zusammenfassung; Contents; List of Figures; List of Tables; List of Acronyms; Chapter 1 Introduction ; 1.1 Research Questions; 1.2 Thesis Outline; Part I Fundamentals ; Chapter 2 Information Retrieval for Young Users ; 2.1 Basics of Information Retrieval; 2.1.1 Architecture of an IR System; 2.1.2 Relevance Ranking; 2.1.3 Search User Interfaces; 2.1.4 Targeted Search Engines; 2.2 Aspects of Child Development Relevant for Information Retrieval Tasks; 2.2.1 Human Cognitive Development; 2.2.2 Information Processing Theory; 2.2.3 Psychosocial Development 2.3 User Studies and Evaluation2.3.1 Methods in User Studies; 2.3.2 Types of Evaluation; 2.3.3 Evaluation with Children; 2.4 Discussion; Chapter 3 State of the Art ; 3.1 Children's Information-Seeking Behaviour; 3.1.1 Querying Behaviour; 3.1.2 Search Strategy; 3.1.3 Navigation Style; 3.1.4 User Interface; 3.1.5 Relevance Judgement; 3.2 Existing Algorithms and User Interface Concepts for Children; 3.2.1 Query; 3.2.2 Content; 3.2.3 Ranking; 3.2.4 Search Result Visualisation; 3.3 Existing Information Retrieval Systems for Children; 3.3.1 Digital Book Libraries; 3.3.2 Web Search Engines 3.4 Summary and DiscussionPart II Studying Open Issues ; Chapter 4 Usability of Existing Search Engines for Young Users ; 4.1 Assessment Criteria; 4.1.1 Criteria for Matching the Motor Skills; 4.1.2 Criteria for Matching the Cognitive Skills; 4.2 Results; 4.2.1 Conformance with Motor Skills; 4.2.2 Conformance with the Cognitive Skills; 4.2.3 Presentation of Search Results; 4.2.4 Browsing versus Searching; 4.2.5 Navigational Style; 4.3 Summary and Discussion; Chapter 5 Large-scale Analysis of Children's Queries and Search Interactions; 5.1 Dataset; 5.2 Results; 5.3 Summary and Discussion Chapter 6 Differences in Usability and Perception of Targeted Web Search Engines between Children and Adults 6.1 Related Work; 6.2 User Study; 6.3 Study Results; 6.4 Summary and Discussion; Part III Tackling the Challenges ; Chapter 7 Search User Interface Design for Children ; 7.1 Conceptual Challenges and Possible Solutions; 7.2 Knowledge Journey Design; 7.3 Evaluation; 7.3.1 Study Design; 7.3.2 Study Results; 7.4 Voice-Controlled Search: Initial Study; 7.4.1 User Study; 7.5 Summary and Discussion; Chapter 8 Addressing User Diversity ; 8.1 Evolving Search User Interface 8.1.1 Mapping Function8.1.2 Evolving Skills; 8.1.3 Detection of User Abilities; 8.1.4 Design Concepts; 8.2 Adaptation of a Search User Interface towards User Needs; 8.2.1 Design & Implementation; 8.2.2 Search Input; 8.2.3 Result Output; 8.2.4 General Properties; 8.2.5 Configuration and Further Details; 8.3 Evaluation; 8.3.1 Study Design; 8.3.2 Study Results; 8.3.3 Preferred UI Settings; 8.3.4 User satisfaction; 8.4 Knowledge Journey Exhibit; 8.4.1 Hardware; 8.4.2 Frontend; 8.4.3 Backend; 8.5 Summary and Discussion; Chapter 9 Supporting Visual Searchers in Processing Search Results 9.1 Related Work

Date

1. 2.2016 18:25:22

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Content

Kapitel 1; Corporate Semantic Web; 1.1 Das Semantic Web; 1.2 Semantische Anwendungen im Unternehmenseinsatz; 1.3 Bereitstellen von Linked Data reicht nicht; 1.4 Eine global vernetzte Wissensbasis -- Fiktion oder Realität?; 1.5 Semantik)=)RDF?; 1.6 Richtig vorgehen; 1.7 Modellieren ist einfach (?!); 1.8 Juristische Fragen; 1.9 Semantische Anwendungen stiften Nutzen in Unternehmen -- nachweislich!; 1.10 Fazit; Literatur; Kapitel 2; Einordnung und Abgrenzung des Corporate Semantic Webs; 2.1 Grundlegende Begriffe; 2.2 Corporate Semantic Web 2.3 Public Semantic Web2.4 Social Semantic Web 3.0; 2.5 Pragmatic Web; 2.6 Zusammenfassung und Ausblick "Ubiquitous Pragmatic Web 4.0"; Literatur; Kapitel 3; Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt?; 3.1 Einleitung; 3.2 Semantische Suche in Webarchiven (Quantinum AG); 3.2.1 Kundenanforderungen; 3.2.2 Technische Umsetzung; 3.2.3 Erfahrungswerte; 3.3 Semantische Analyse und Suche in Kundenspezifikationen (Ontos AG); 3.3.1 Kundenanforderungen; 3.3.2 Technische Umsetzung; 3.3.3 Erfahrungswerte 3.4 Sicherheit für Banken im Risikomanagement (VICO Research & Consulting GmbH)3.4.1 Kundenanforderungen; 3.4.2 Technische Umsetzung; 3.4.3 Erfahrungswerte; 3.5 Interaktive Fahrzeugdiagnose (semafora GmbH); 3.5.1 Kundenanforderungen; 3.5.2 Technische Umsetzung; 3.5.3 Erfahrungswerte; 3.6 Quo Vadis?; 3.7 Umfrage-Ergebnisse; 3.8 Semantic Web Standards & Tools; 3.9 Ausblick; Literatur; Kapitel 4; Modellierung des Sprachraums von Unternehmen; 4.1 Hintergrund; 4.2 Eine Frage der Bedeutung; 4.3 Bedeutung von Begriffen im Unternehmenskontext; 4.3.1 Website-Suche bei einem Industrieunternehmen 4.3.2 Extranet-Suche bei einem Marktforschungsunternehmen4.3.3 Intranet-Suche bei einem Fernsehsender; 4.4 Variabilität unserer Sprache und unseres Sprachgebrauchs; 4.4.1 Konsequenzen des Sprachgebrauchs; 4.5 Terminologiemanagement und Unternehmensthesaurus; 4.5.1 Unternehmensthesaurus; 4.5.2 Mut zur Lücke: Arbeiten mit unvollständigen Terminologien; 4.6 Pragmatischer Aufbau von Unternehmensthesauri; 4.6.1 Begriffsanalyse des Anwendungsbereichs; 4.6.2 Informationsquellen; 4.6.3 Häufigkeitsverteilung; 4.6.4 Aufwand und Nutzen; Literatur; Kapitel 5 Schlendern durch digitale Museen und Bibliotheken5.1 Einleitung; 5.2 Anwendungsfall 1: Schlendern durch das Digitale Museum; 5.3 Anwendungsfall 2: Literatur in Bibliotheken finden; 5.4 Herausforderungen; 5.5 Die Anforderungen treiben die Architektur; 5.5.1 Semantic ETL; 5.5.2 Semantic Logic; 5.5.3 Client; 5.6 Diskussion; 5.7 Empfehlungen und Fazit; Literatur; Kapitel 6; Semantische Suche im Bereich der Energieforschungsförderung; 6.1 Das Projekt EnArgus®; 6.2 Die Fachontologie; 6.2.1 Semantische Suche; 6.2.2 Repräsentation der semantischen Relationen in der Fachontologie

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Content

Inhalt: Image and Pattern Recognition: Compression, Image processing, Signal Processing Architectures, Signal Processing for Communication, Signal Processing Implementation, Speech Compression, and Video Coding Architectures. Languages and Systems: Algorithms, Databases, Embedded Systems and Applications, File Systems and I/O, Geographical Information Systems, Kernel and OS Structures, Knowledge Based Systems, Modeling and Simulation, Object Based Software Engineering, Programming Languages, and Programming Models and tools. Parallel Processing: Distributed Scheduling, Multiprocessing, Real-time Systems, Simulation Modeling and Development, and Web Applications. New trends in computing: Computers for People of Special Needs, Fuzzy Inference, Human Computer Interaction, Incremental Learning, Internet-based Computing Models, Machine Intelligence, Natural Language Processing, Neural Networks, and Online Decision Support System

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Footnote

Rez. in: FR Nr.165 vom 18.7.2003, S.14 (T.P. Gangloff) "Suchmaschinen sind unverzichtbare Helferinnen für die Internet-Recherche Doch wenn die Trefferliste zu viele Links anbietet, wird die Suche schon mal zur schlafraubenden Odyssee. Wer angesichts umfangreicher Trefferlisten verzweifelt, für den ist die Broschüre Finden, was man sucht! von Michael Klems das Richtige. Klems klärt zunächst über Grundsätzliches auf, weist darauf hin, dass die Recherchehilfen bloß Maschinen seien, man ihre oft an Interessen gekoppelten Informationen nicht ungeprüft verwenden solle und ohnehin das Internet nie die einzige Quelle sein dürfe. Interessant sind die konkreten Tipps - etwa zur effizienten Browsernutzung (ein Suchergebnis mit der rechten Maustaste in einem neuen Fenster öffnen; so behält man die Fundliste) oder zu Aufbau und Organisation eines Adressenverzeichnisses. Richtig spannend wird die Broschüre, wenn Klems endlich ins Internet geht. Er erklärt, wie die richtigen Suchbegriffe die Trefferquote erhöhen: Da sich nicht alle Maschinen am Wortstamm orientierten, empfehle es sich, Begriffe sowohl im Singular als auch im Plural einzugeben; außerdem plädiert Klems grundsätzlich für Kleinschreibung. Auch wie Begriffe verknüpft werden, lernt man. Viele Nutzer verlassen sich beim Recherchieren auf Google - und übersehen, dass Webkataloge oder spezielle Suchdienste nützlicher sein können. Klems beschreibt, wann welche Dienste sinnvoll sind: Mit einer Suchmaschine ist man immer auf dem neuesten Stand, während ein Katalog wie Web.de bei der Suche nach bewerteter Information hilft. Mets-Suchmaschinen wie Metager.de sind der Joker - und nur sinnvoll bei Begriffen mit potenziell niedriger Trefferquote. Ebenfalls viel versprechende Anlaufpunkte können die Diskussionsforen des Usenet sein, erreichbar über die Groups-Abfrage bei Google. Wertvoll sind die Tipps für die Literaturrecherche. Eine mehrseitige Linksammlung rundet die Broschüre ab"

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Abstract

Kostengünstige Massenspeicher und die zunehmende Vernetzung von Rechnern haben die Anzahl der Dokumente, auf die ein einzelnes Individuum zugreifen kann (bspw. Webseiten) oder die auf das Individuum einströmen (bspw. E-Mails), in den letzten Jahren rapide ansteigen lassen. In immer mehr Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung nimmt der Bedarf an hochwertigen Information-Filtering und -Retrieval Werkzeugen zur Beherrschung der Informationsflut zu. Zur computergestützten Lösung dieser Problemstellung sind Modelle zur Repräsentation natürlichsprachlicher Dokumente erforderlich, um formale Kriterien für die automatisierte Auswahl relevanter Dokumente definieren zu können. Dominik Kuropka gibt in seiner Arbeit eine umfassende Übersicht über den Themenbereich der Suche und Filterung von natürlichsprachlichen Dokumenten. Es wird eine Vielzahl von Modellen aus Forschung und Praxis vorgestellt und evaluiert. Auf den Ergebnissen aufbauend wird das Potenzial von Ontologien in diesem Zusammenhang eruiert und es wird ein neues, ontologie-basiertes Modell für das Information-Filtering und -Retrieval erarbeitet, welches anhand von Text- und Code-Beispielen ausführlich erläutert wird. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Informatik, Wirtschaftsinformatik und (Computer-)Linguistik sowie an Systemdesigner und Entwickler von dokumentenorientierten Anwendungssystemen und Werkzeugen.

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Abstract

What is the uniquely human factor in finding and using information to produce new knowledge? Is there an underlying aspect of our thinking that cannot be imitated by the AI-equipped machines that will increasingly dominate our lives? This book answers these questions, and tells us about our consciousness - its drive or intention in seeking information in the world around us, and how we are able to construct new knowledge from this information. The book is divided into three parts, each with an introduction and a conclusion that relate the theories and models presented to the real-world experience of someone using a search engine. First, Part I defines the exceptionality of human consciousness and its need for new information and how, uniquely among all other species, we frame our interactions with the world. Part II then investigates the problem of finding our real information need during information searches, and how our exceptional ability to frame our interactions with the world blocks us from finding the information we really need. Lastly, Part III details the solution to this framing problem and its operational implications for search engine design for everyone whose objective is the production of new knowledge. In this book, Charles Cole deliberately writes in a conversational style for a broader readership, keeping references to research material to the bare minimum. Replicating the structure of a detective novel, he builds his arguments towards a climax at the end of the book. For our video-game, video-on-demand times, he has visualized the ideas that form the book's thesis in over 90 original diagrams. And above all, he establishes a link between information need and knowledge production in evolutionary psychology, and thus bases his arguments in our origins as a species: how we humans naturally think, and how we naturally search for new information because our consciousness drives us to need it.