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Abstract

Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.

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Footnote

Rez. in Mitt. VÖB 63(2010) H.1/2, S.147-148 (M. Buzinkay): "Webseiten-Gestaltung und Webseiten-Analyse gehen Hand in Hand. Leider wird das Letztere selten wenn überhaupt berücksichtigt. Zu Unrecht, denn die Analyse der eigenen Maßnahmen ist zur Korrektur und Optimierung entscheidend. Auch wenn die Einsicht greift, dass die Analyse von Webseiten wichtig wäre, ist es oft ein weiter Weg zur Realisierung. Warum? Analyse heißt kontinuierlicher Aufwand, und viele sind nicht bereit beziehungsweise haben nicht die zeitlichen Ressourcen dazu. Ist man einmal zu der Überzeugung gelangt, dass man seine Web-Aktivitäten dennoch optimieren, wenn nicht schon mal gelegentlich hinterfragen sollte, dann lohnt es sich, Marco Hasslers "Web Analytics" in die Hand zu nehmen. Es ist definitiv kein Buch für einen einzigen Lese-Abend, sondern ein Band, mit welchem gearbeitet werden muss. D.h. auch hier: Web-Analyse bedeutet Arbeit und intensive Auseinandersetzung (ein Umstand, den viele nicht verstehen und akzeptieren wollen). Das Buch ist sehr dicht und bleibt trotzdem übersichtlich. Die Gliederung der Themen - von den Grundlagen der Datensammlung, über die Definition von Metriken, hin zur Optimierung von Seiten und schließlich bis zur Arbeit mit Web Analyse Werkzeugen - liefert einen roten Faden, der schön von einem Thema auf das nächste aufbaut. Dadurch fällt es auch leicht, ein eigenes Projekt begleitend zur Buchlektüre Schritt für Schritt aufzubauen. Zahlreiche Screenshots und Illustrationen erleichtern zudem das Verstehen der Zusammenhänge und Erklärungen im Text. Das Buch überzeugt aber auch durch seine Tiefe (bis auf das Kapitel, wo es um die Zusammenstellung von Personas geht) und den angenehm zu lesenden Schreibstil. Von mir kommt eine dringende Empfehlung an alle, die sich mit Online Marketing im Allgemeinen, mit Erfolgskontrolle von Websites und Web-Aktivitäten im Speziellen auseindersetzen."

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Date

22. 3.2008 16:18:27

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Abstract

Class-tested and coherent, this textbook teaches information retrieval, including web search, text classification, and text clustering from basic concepts. Ideas are explained using examples and figures, making it perfect for introductory courses in information retrieval for advanced undergraduates and graduate students. Slides and additional exercises are available for lecturers. - This book provides what Salton and Van Rijsbergen both failed to achieve. Even more important, unlike some other books in IR, the authors appear to care about making the theory as accessible as possible to the reader, on occasion including short primers to certain topics or choosing to explain difficult concepts using simplified approaches. Its coverage [is] excellent, the quality of writing high and I was surprised how much I learned from reading it. I think the online resources are impressive.