Search (15 results, page 1 of 1)

  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Retrievalalgorithmen"
  • × type_ss:"a"
  1. Mandl, T.: Web- und Multimedia-Dokumente : Neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen (2003) 0.01 
    0.0053210123 = product of:
  0.02128405 = sum of:
    0.02128405 = weight(_text_:information in 1734) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02128405 = score(doc=1734,freq=10.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.3469568 = fieldWeight in 1734, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1734)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Die Menge an Daten im Internet steigt weiter rapide an. Damit wächst auch der Bedarf an qualitativ hochwertigen Information Retrieval Diensten zur Orientierung und problemorientierten Suche. Die Entscheidung für die Benutzung oder Beschaffung von Information Retrieval Software erfordert aussagekräftige Evaluierungsergebnisse. Dieser Beitrag stellt neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen vor und zeigt den Trend zu Spezialisierung und Diversifizierung von Evaluierungsstudien, die den Realitätsgrad derErgebnisse erhöhen. DerSchwerpunkt liegt auf dem Retrieval von Fachtexten, Internet-Seiten und Multimedia-Objekten.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 54(2003) H.4, S.203-210
  2. Dreßler, H.: Fuzzy Information Retrieval (2008) 0.01 
    0.0051520485 = product of:
  0.020608194 = sum of:
    0.020608194 = weight(_text_:information in 2300) [ClassicSimilarity], result of:
      0.020608194 = score(doc=2300,freq=6.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.3359395 = fieldWeight in 2300, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=2300)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Nach einer Erläuterung der Grundlagen der Fuzzylogik wird das Prinzip der unscharfen Suche dargestellt und die Unterschiede zum herkömmlichen Information Retrieval beschrieben. Am Beispiel der Suche nach Steinen für ein Mauerwerk wird gezeigt, wie eine unscharfe Suche in der D&WFuzzydatenbank erfolgreich durchgeführt werden kann und zu eindeutigen Ergebnissen führt.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 59(2008) H.6/7, S.351-352
  3. Fuhr, N.: Modelle im Information Retrieval (2013) 0.00 
    0.0042066295 = product of:
  0.016826518 = sum of:
    0.016826518 = weight(_text_:information in 724) [ClassicSimilarity], result of:
      0.016826518 = score(doc=724,freq=4.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.27429342 = fieldWeight in 724, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=724)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis. 6., völlig neu gefaßte Ausgabe. Hrsg. von R. Kuhlen, W. Semar u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried
  4. Reimer, U.: Empfehlungssysteme (2023) 0.00 
    0.003606434 = product of:
  0.014425736 = sum of:
    0.014425736 = weight(_text_:information in 519) [ClassicSimilarity], result of:
      0.014425736 = score(doc=519,freq=6.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.23515764 = fieldWeight in 519, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=519)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Mit der wachsenden Informationsflut steigen die Anforderungen an Informationssysteme, aus der Menge potenziell relevanter Information die in einem bestimmten Kontext relevanteste zu selektieren. Empfehlungssysteme spielen hier eine besondere Rolle, da sie personalisiert - d. h. kontextspezifisch und benutzerindividuell - relevante Information herausfiltern können. Definition: Ein Empfehlungssystem empfiehlt einem Benutzer bzw. einer Benutzerin in einem definierten Kontext aus einer gegebenen Menge von Empfehlungsobjekten eine Teilmenge als relevant. Empfehlungssysteme machen Benutzer auf Objekte aufmerksam, die sie möglicherweise nie gefunden hätten, weil sie nicht danach gesucht hätten oder sie in der schieren Menge an insgesamt relevanter Information untergegangen wären.
  5. Elsweiler, D.; Kruschwitz, U.: Interaktives Information Retrieval (2023) 0.00 
    0.0033653039 = product of:
  0.013461215 = sum of:
    0.013461215 = weight(_text_:information in 797) [ClassicSimilarity], result of:
      0.013461215 = score(doc=797,freq=4.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.21943474 = fieldWeight in 797, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=797)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Interaktives Information Retrieval (IIR) zielt darauf ab, die komplexen Interaktionen zwischen Nutzer*innen und Systemen im IR zu verstehen. Es gibt umfangreiche Literatur zu Themen wie der formalen Modellierung des Suchverhaltens, der Simulation der Interaktion, den interaktiven Funktionen zur Unterstützung des Suchprozesses und der Evaluierung interaktiver Suchsysteme. Dabei ist die interaktive Unterstützung nicht allein auf die Suche beschränkt, sondern hat ebenso die Hilfe bei Navigation und Exploration zum Ziel.
  6. Bauckhage, C.: Marginalizing over the PageRank damping factor (2014) 0.00 
    0.0029745363 = product of:
  0.011898145 = sum of:
    0.011898145 = weight(_text_:information in 928) [ClassicSimilarity], result of:
      0.011898145 = score(doc=928,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.19395474 = fieldWeight in 928, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.078125 = fieldNorm(doc=928)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    In this note, we show how to marginalize over the damping parameter of the PageRank equation so as to obtain a parameter-free version known as TotalRank. Our discussion is meant as a reference and intended to provide a guided tour towards an interesting result that has applications in information retrieval and classification.
  7. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.00 
    0.0029446408 = product of:
  0.011778563 = sum of:
    0.011778563 = weight(_text_:information in 3276) [ClassicSimilarity], result of:
      0.011778563 = score(doc=3276,freq=4.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.1920054 = fieldWeight in 3276, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=3276)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Im Rahmen des klassischen Information Retrieval wurden verschiedene Verfahren für das Ranking sowie die Suche in einer homogenen strukturlosen Dokumentenmenge entwickelt. Die Erfolge der Suchmaschine Google haben gezeigt dass die Suche in einer zwar inhomogenen aber zusammenhängenden Dokumentenmenge wie dem Internet unter Berücksichtigung der Dokumentenverbindungen (Links) sehr effektiv sein kann. Unter den von der Suchmaschine Google realisierten Konzepten ist ein Verfahren zum Ranking von Suchergebnissen (PageRank), das in diesem Artikel kurz erklärt wird. Darüber hinaus wird auf die Konzepte eines Systems namens CiteSeer eingegangen, welches automatisch bibliographische Angaben indexiert (engl. Autonomous Citation Indexing, ACI). Letzteres erzeugt aus einer Menge von nicht vernetzten wissenschaftlichen Dokumenten eine zusammenhängende Dokumentenmenge und ermöglicht den Einsatz von Banking-Verfahren, die auf den von Google genutzten Verfahren basieren.
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.2, S.87-92
  8. Fuhr, N.: Theorie des Information Retrieval I : Modelle (2004) 0.00 
    0.0025760243 = product of:
  0.010304097 = sum of:
    0.010304097 = weight(_text_:information in 2912) [ClassicSimilarity], result of:
      0.010304097 = score(doc=2912,freq=6.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.16796975 = fieldWeight in 2912, product of:
          2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
            6.0 = termFreq=6.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=2912)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Information-Retrieval-(IR-)Modelle spezifizieren, wie zur einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Dabei macht jedes Modell bestimmte Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Anfragen und definiert dann die so genannte Retrievalfunktion, die das Retrievalgewicht eines Dokumentes bezüglich einer Anfrage bestimmt - im Falle des Booleschen Retrieval etwa eines der Gewichte 0 oder 1. Die Dokumente werden dann nach fallenden Gewichten sortiert und dem Benutzer präsentiert. Zunächst sollen hier einige grundlegende Charakteristika von Retrievalmodellen beschrieben werden, bevor auf die einzelnen Modelle näher eingegangen wird. Wie eingangs erwähnt, macht jedes Modell Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Fragen. Ein Dokument kann entweder als Menge oder Multimenge von so genannten Termen aufgefasst werden, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Dabei subsummiert 'Term' einen Suchbegriff, der ein einzelnes Wort, ein mehrgliedriger Begriff oder auch ein komplexes Freitextmuster sein kann. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine so genannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können; dies ist Aufgabe der in Kapitel B 5 beschriebenen Indexierungsmodelle. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oderl) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Ebenso wie bei Dokumenten können auch die Terme in der Frage entweder ungewichtet oder gewichtet sein. Daneben unterscheidet man zwischen linearen (Frage als Menge von Termen, ungewichtet oder gewichtet) und Booleschen Anfragen.
    Source
    Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 5., völlig neu gefaßte Ausgabe. 2 Bde. Hrsg. von R. Kuhlen, Th. Seeger u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried. Bd.1: Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis
  9. Fuhr, N.: Zur Überwindung der Diskrepanz zwischen Retrievalforschung und -praxis (1990) 0.00 
    0.002379629 = product of:
  0.009518516 = sum of:
    0.009518516 = weight(_text_:information in 6625) [ClassicSimilarity], result of:
      0.009518516 = score(doc=6625,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.1551638 = fieldWeight in 6625, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=6625)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    In diesem Beitrag werden einige Forschungsergebnisse des Information Retrieval vorgestellt, die unmittelbar zur Verbesserung der Retrievalqualität für bereits existierende Datenbanken eingesetzt werden können: Linguistische Algorithmen zur Grund- und Stammformreduktion unterstützen die Suche nach Flexions- und Derivationsformen von Suchtermen. Rankingalgorithmen, die Frage- und Dokumentterme gewichten, führen zu signifikant besseren Retrievalergebnissen als beim Booleschen Retrieval. Durch Relevance Feedback können die Retrievalqualität weiter gesteigert und außerdem der Benutzer bei der sukzessiven Modifikation seiner Frageformulierung unterstützt werden. Es wird eine benutzerfreundliche Bedienungsoberfläche für ein System vorgestellt, das auf diesen Konzepten basiert.
  10. Fuhr, N.: Modelle im Information Retrieval (2023) 0.00 
    0.0021033147 = product of:
  0.008413259 = sum of:
    0.008413259 = weight(_text_:information in 800) [ClassicSimilarity], result of:
      0.008413259 = score(doc=800,freq=4.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.13714671 = fieldWeight in 800, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=800)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    Information-Retrieval-Modelle -(IR-Modelle) spezifizieren, wie zu einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Ausgangsbasis jedes Modells sind dabei zunächst bestimmte Annahmen über die Wissensrepräsentation (s. Teil B Methoden und Systeme der Inhaltserschließung) von Fragen und Dokumenten. Hier bezeichnen wir die Elemente dieser Repräsentationen als Terme, wobei es aus der Sicht des Modells egal ist, wie diese Terme aus dem Dokument (und analog aus der von Benutzenden eingegebenen Anfrage) abgeleitet werden: Bei Texten werden hierzu häufig computerlinguistische Methoden eingesetzt, aber auch komplexere automatische oder manuelle Erschließungsverfahren können zur Anwendung kommen. Repräsentationen besitzen ferner eine bestimmte Struktur. Ein Dokument wird meist als Menge oder Multimenge von Termen aufgefasst, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine sogenannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oder 1) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Analog dazu gibt es eine Fragerepräsentation; legt man eine natürlichsprachige Anfrage zugrunde, so kann man die o. g. Verfahren für Dokumenttexte anwenden. Alternativ werden auch grafische oder formale Anfragesprachen verwendet, wobei aus Sicht der Modelle insbesondere deren logische Struktur (etwa beim Booleschen Retrieval) relevant ist. Die Fragerepräsentation wird dann in eine Fragebeschreibung überführt.
  11. Behnert, C.; Plassmeier, K.; Borst, T.; Lewandowski, D.: Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme (2019) 0.00 
    0.0020821756 = product of:
  0.008328702 = sum of:
    0.008328702 = weight(_text_:information in 5023) [ClassicSimilarity], result of:
      0.008328702 = score(doc=5023,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.13576832 = fieldWeight in 5023, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=5023)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.14-23
  12. Wilhelmy, A.: Phonetische Ähnlichkeitssuche in Datenbanken (1991) 0.00 
    0.0017847219 = product of:
  0.0071388874 = sum of:
    0.0071388874 = weight(_text_:information in 5684) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0071388874 = score(doc=5684,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.116372846 = fieldWeight in 5684, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5684)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    In dialoggesteuerten Systemen zur Informationswiedergewinnung (Information Retrieval Systems, IRS) kann man - vergröbernd - das Wechselspiel zwischen Mensch und Computer als iterativen Prozess zur Erhöhung von Genauigkeit (Precision) auf der einen und Vollständigkeit (Recall) der Nachweise auf der anderen Seite verstehen. Vorgestellt wird ein maschinell anwendbares Verfahren, das auf phonologische Untersuchungen des Sprachwissenschaftlers Nikolaj S. Trubetzkoy (1890-1938) zurückgeht. In den Grundzügen kann es erheblich zur Verbesserung der Nachweisvollständigkeit beitragen. Dadurch, daß es die 'Ähnlichkeitsumgebungen' von Suchbegriffen in die Recherche mit einbezieht, zeigt es sich vor allem für Systeme mit koordinativer maschineller Indexierung als vorteilhaft. Bei alphabetischen Begriffen erweist sich die Einführung eines solchen zunächst nur auf den Benutzer hin orientierten Verfahrens auch aus technischer Sicht als günstig, da damit die Anzahl der Zugriffe bei den Suchvorgängen auch für große Datenvolumina niedrig gehalten werden kann
  13. Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (IV) : Relevance Ranking nach "Popularität" von Webseiten: Google (2001) 0.00 
    0.0017847219 = product of:
  0.0071388874 = sum of:
    0.0071388874 = weight(_text_:information in 5771) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0071388874 = score(doc=5771,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.116372846 = fieldWeight in 5771, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5771)
  0.25 = coord(1/4)
    Abstract
    In unserem Retrievaltest von Suchwerkzeugen im World Wide Web (Password 11/2000) schnitt die Suchmaschine Google am besten ab. Im Vergleich zu anderen Search Engines setzt Google kaum auf Informationslinguistik, sondern auf Algorithmen, die sich aus den Besonderheiten der Web-Dokumente ableiten lassen. Kernstück der informationsstatistischen Technik ist das "PageRank"- Verfahren (benannt nach dem Entwickler Larry Page), das aus der Hypertextstruktur des Web die "Popularität" von Seiten anhand ihrer ein- und ausgehenden Links berechnet. Google besticht durch das Angebot intuitiv verstehbarer Suchbildschirme sowie durch einige sehr nützliche "Kleinigkeiten" wie die Angabe des Rangs einer Seite, Highlighting, Suchen in der Seite, Suchen innerhalb eines Suchergebnisses usw., alles verstaut in einer eigenen Befehlsleiste innerhalb des Browsers. Ähnlich wie RealNames bietet Google mit dem Produkt "AdWords" den Aufkauf von Suchtermen an. Nach einer Reihe von nunmehr vier Password-Artikeln über InternetSuchwerkzeugen im Vergleich wollen wir abschließend zu einer Bewertung kommen. Wie ist der Stand der Technik bei Directories und Search Engines aus informationswissenschaftlicher Sicht einzuschätzen? Werden die "typischen" Internetnutzer, die ja in der Regel keine Information Professionals sind, adäquat bedient? Und können auch Informationsfachleute von den Suchwerkzeugen profitieren?
  14. Mayr, P.: Bradfordizing als Re-Ranking-Ansatz in Literaturinformationssystemen (2011) 0.00 
    0.0017847219 = product of:
  0.0071388874 = sum of:
    0.0071388874 = weight(_text_:information in 4292) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0071388874 = score(doc=4292,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.116372846 = fieldWeight in 4292, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=4292)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 62(2011) H.1, S.3-10
  15. Agosti, M.; Pretto, L.: ¬A theoretical study of a generalized version of kleinberg's HITS algorithm (2005) 0.00 
    0.0014872681 = product of:
  0.0059490725 = sum of:
    0.0059490725 = weight(_text_:information in 4) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0059490725 = score(doc=4,freq=2.0), product of:
        0.06134496 = queryWeight, product of:
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.034944877 = queryNorm
        0.09697737 = fieldWeight in 4, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          1.7554779 = idf(docFreq=20772, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=4)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Advances in mathematical/formal methods in information retrieval. 8(2005) no.2 , S.219-243

Authors

Years

Themes