Search (19 results, page 1 of 1)

  • × language_ss:"d"
  • × theme_ss:"Suchmaschinen"
  • × type_ss:"el"
  1. Bauckhage, C.: Marginalizing over the PageRank damping factor (2014) 0.02
    0.020995347 = product of:
      0.09447906 = sum of:
        0.08389453 = weight(_text_:applications in 928) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08389453 = score(doc=928,freq=2.0), product of:
            0.17247584 = queryWeight, product of:
              4.4025097 = idf(docFreq=1471, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.4864132 = fieldWeight in 928, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.4025097 = idf(docFreq=1471, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=928)
        0.010584532 = weight(_text_:of in 928) [ClassicSimilarity], result of:
          0.010584532 = score(doc=928,freq=2.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.17277241 = fieldWeight in 928, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=928)
      0.22222222 = coord(2/9)
    
    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.
  2. Semantische Suche über 500 Millionen Web-Dokumente (2009) 0.01
    0.010494272 = product of:
      0.047224224 = sum of:
        0.0063507194 = weight(_text_:of in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0063507194 = score(doc=2434,freq=2.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.103663445 = fieldWeight in 2434, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
        0.040873505 = weight(_text_:software in 2434) [ClassicSimilarity], result of:
          0.040873505 = score(doc=2434,freq=2.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.2629875 = fieldWeight in 2434, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=2434)
      0.22222222 = coord(2/9)
    
    Content
    "Wissenschaftler an der University of Washington haben eine neue Suchmaschinen-Engine geschrieben, die Zusammenhänge und Fakten aus mehr als 500 Millionen einzelner Web-Seiten zusammentragen kann. Das Werkzeug extrahiert dabei Informationen aus Milliarden von Textzeilen, indem die grundlegenden sprachlichen Beziehungen zwischen Wörtern analysiert werden. Experten glauben, dass solche Systeme zur automatischen Informationsgewinnung eines Tages die Grundlage deutlich smarterer Suchmaschinen bilden werden, als sie heute verfügbar sind. Dazu werden die wichtigsten Datenhappen zunächst von einem Algorithmus intern begutachtet und dann intelligent kombiniert, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe. Das Projekt US-Forscher stellt eine deutliche Ausweitung einer zuvor an der gleichen Hochschule entwickelten Technik namens TextRunner dar. Sowohl die Anzahl analysierbarer Seiten als auch die Themengebiete wurden dabei stark erweitert. "TextRunner ist deshalb so bedeutsam, weil es skaliert, ohne dass dabei ein Mensch eingreifen müsste", sagt Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google. Der Internet-Konzern spendete dem Projekt die riesige Datenbank aus einzelnen Web-Seiten, die TextRunner analysiert. "Das System kann Millionen von Beziehungen erkennen und erlernen - und zwar nicht nur jede einzeln. Einen Betreuer braucht die Software nicht, die Informationen werden selbstständig ermittelt.""
  3. Talbot, D.: Durchblick im Infodschungel (2009) 0.01
    0.008864028 = product of:
      0.03988813 = sum of:
        0.0044906368 = weight(_text_:of in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0044906368 = score(doc=2865,freq=4.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.07330112 = fieldWeight in 2865, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
        0.035397492 = weight(_text_:software in 2865) [ClassicSimilarity], result of:
          0.035397492 = score(doc=2865,freq=6.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.22775385 = fieldWeight in 2865, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=2865)
      0.22222222 = coord(2/9)
    
    Content
    "Wissenschaftler an der University of Washington haben eine neue Suchmaschinen-Engine geschrieben, die Zusammenhänge und Fakten aus mehr als 500 Millionen einzelner Web-Seiten zusammentragen kann. Das Werkzeug extrahiert dabei Informationen aus Milliarden von Textzeilen, indem die grundlegenden sprachlichen Beziehungen zwischen Wörtern analysiert werden. Experten glauben, dass solche Systeme zur automatischen Informationsgewinnung eines Tages die Grundlage deutlich smarterer Suchmaschinen bilden werden, als sie heute verfügbar sind. Dazu werden die wichtigsten Datenhappen zunächst von einem Algorithmus intern begutachtet und dann intelligent kombiniert. Das Projekt US-Forscher stellt eine deutliche Ausweitung einer zuvor an der gleichen Hochschule entwickelten Technik namens TextRunner dar. Sowohl die Anzahl analysierbarer Seiten als auch die Themengebiete wurden dabei stark erweitert. "TextRunner ist deshalb so bedeutsam, weil es skaliert, ohne dass dabei ein Mensch eingreifen müsste", sagt Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google. Der Internet-Konzern spendete dem Projekt die riesige Datenbank aus einzelnen Web-Seiten, die TextRunner analysiert. "Das System kann Millionen von Beziehungen erkennen und erlernen - und zwar nicht nur jede einzeln. Einen Betreuer braucht die Software nicht, die Informationen werden selbständig ermittelt." Damit unterscheidet sich der Ansatz von anderen semantischen Systemen, die die Hilfe ihrer Programmierer benötigen. Um beispielsweise aus Millionen von Dokumenten die Namen von Personen zu ermitteln, die als Geschäftsführer arbeiten, müsste eine solche Suchmaschine erst trainiert werden - etwa, in der man ihr beibringt, dass Steve Jobs der CEO von Apple, Steve Ballmer der von Microsoft ist. Bei TextRunner sei das nun nicht mehr nötig. (Google arbeitet an ähnlichen Ideen und setzt die Technik bereits im kleineren Maßstab ein.) TextRunners Algorithmen sorgen dafür, dass nicht mehr manuell eingegriffen werden muss. Ein Nutzer kann beispielsweise "tötet Bakterien" eingeben und die Suchmaschine spuckt Seiten aus, die Fakten nennen wie "Chlor tötet Bakterien", "ultraviolettes Licht tötet Bakterien" oder "Hitze tötet Bakterien". Diese von den Forschern als Dreiergruppen bezeichneten Ergebnisse lassen sich dann in einer Vorschau begutachten, bevor man die eigentliche Website betritt.
    Der Prototyp von TextRunner bietet noch eine eher karge Benutzerschnittstelle - er ist auch weniger für die Öffentlichkeit als Suchhilfe gedacht denn als Demonstrator, wie es gelingen kann, Informationen aus 500 Millionen Web-Seiten automatisch zu extrahieren. Oren Etzioni, Computerwissenschaftler und Leiter des Projekts, ist stolz auf das Ergebnis: "Was wir hier zeigen, ist die Fähigkeit einer Software, ein rudimentäres Textverständnis zu erzielen - und zwar in einem Maßstab und einer Ausdehnung, die es bislang noch nie gab." Die Fähigkeit, Inhalte und Bedeutungen schnell zu erkennen, entstammt einem Grundmodell von Wortbeziehungen in der englischen Sprache, das Etzioni und sein Team entwickelt haben. Es funktioniert bei nahezu jedem Thema. "Beispielsweise deckt das einfache Muster "Einheit 1, Verb, Einheit 2" den Satz "Edison erfand die Glühbirne" genauso ab wie "Microsoft kaufte Farecast" - und viele andere Satzmodelle auch." TextRunner nutze nun dieses Schablone, um automatisch aus Texten zu lernen, Sätze zu analysieren und solche Dreiergruppen mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Die Software besitzt auch Elemente, um aus Anfragen in natürlicher Sprache einen Sinnzusammenhang abzuleiten. Daran arbeiten Etzioni und sein Team gerade. Findet das System dann beispielsweise eine Seite, auf der steht, dass Säugetiere Warmblüter sind und eine andere, auf der zu lesen ist, dass Hunde Säugetiere sind, kann es daraus schließen, dass Hunde vermutlich als Warmblüter herumlaufen. Der Ansatz ähnelt der Technik hinter dem semantischen Suchspezialisten Powerset, den Microsoft im vergangenen Jahr erworben hat. Kurz vor dem Aufkauf legte die Firma ein Werkzeug vor, das solche Fakten aus immerhin rund zwei Millionen Wikipedia-Seiten extrahieren konnte. TextRunner kann nun aber mit Wikipedia genauso umgehen wie mit jedem anderen Angebot, seien es nun Blog-Einträge, Produktkataloge oder Zeitungsartikel. Jon Kleinberg, IT-Forscher der Cornell University, der die University of Washington-Studie kennt, findet, dass das TextRunner-Projekt besonders bei der Skalierung einen großen Fortschritt bedeute. "Die Arbeit steht für einen wachsenden Trend hin zur Schaffung von Suchwerkzeugen, die Teilinformationen, die sie im Web finden, aktiv in einen größeren Zusammenhang bringen.""
  4. Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.01
    0.008414403 = product of:
      0.03786481 = sum of:
        0.027249003 = weight(_text_:software in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
          0.027249003 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.17532499 = fieldWeight in 3447, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
        0.010615807 = product of:
          0.021231614 = sum of:
            0.021231614 = weight(_text_:22 in 3447) [ClassicSimilarity], result of:
              0.021231614 = score(doc=3447,freq=2.0), product of:
                0.13719016 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03917671 = queryNorm
                0.15476047 = fieldWeight in 3447, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03125 = fieldNorm(doc=3447)
          0.5 = coord(1/2)
      0.22222222 = coord(2/9)
    
    Abstract
    "Die Bayerische Staatsbibliothek testet den semantischen "Discovery Service" Yewno als zusätzliche thematische Suchmaschine für digitale Volltexte. Der Service ist unter folgendem Link erreichbar: https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/. Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht - wie bei klassischen Katalogsystemen - einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der jeweiligen Textstelle. Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno "Konzept" genannt, führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt werden. In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen namhafter Wissenschaftsverlage wie Cambridge University Press, Oxford University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open Access verfügbar sind. Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen Suchmaschine zum semantischen "Discovery Service" kommt und welche Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden, ist heute noch nicht abzusehen. Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische Staatsbibliothek eng kooperiert. [Inetbib-Posting vom 22.02.2017].
    Date
    22. 2.2017 10:16:49
  5. Sander-Beuermann, W.: Schürfrechte im Informationszeitalter : Google hin, Microsoft her v das Internet braucht eine freie Suchkultur (2005) 0.01
    0.0075735888 = product of:
      0.03408115 = sum of:
        0.004583237 = weight(_text_:of in 3245) [ClassicSimilarity], result of:
          0.004583237 = score(doc=3245,freq=6.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.07481265 = fieldWeight in 3245, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=3245)
        0.029497914 = weight(_text_:software in 3245) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029497914 = score(doc=3245,freq=6.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.18979488 = fieldWeight in 3245, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=3245)
      0.22222222 = coord(2/9)
    
    Abstract
    Artikel als Reaktion auf das Angebot von Google: http://scholar.google.com/. Begleitkommentar des Verfassers: Der "Google-Scholar" (http://scholar.google.com/) ist durchaus eine bemerkenswerte Entwicklung von Google, welche die Internet-Suchtechnik voranbringt - zumindest vordergruendig. Der Satz auf der Scholar Startseite "Stand on the shoulders of giants" drueckt es treffend aus: derart gigantische Ressourcen hat eben im Suchmaschinenbereich sonst niemand. Und genau DAS ist der Punkt: das Quasi-Monopol von Google (spaeter u.U. Microsoft) wird dadurch NOCH staerker werden. Ich halte diese Entwicklung fuer bedrohlich. An dieser Stelle ist kein Vorwurf an Google zu richten: dort verhaelt man sich nur so, wie es der Markt verlangt. Der Vorwurf ist dorthin zu richten, wo diese Entwicklung gesehen und ignoriert wird. Ich erlebe es immer wieder, auch in "hochrangigen" Gespraechen, dass als "Argument" gegen alternative Enticklungen vorgebracht wird "was wollt ihr da eigentlich - es gibt doch Google und die sind doch gut". Solche Kurzsichtigkeit ist kaum uebertreffbar. Von der Zeitschrift "Technology Review" des Heise-Verlages (das deutsche Pendant zum MIT-Review) wurde ich gebeten, hierzu einen Artikel zu schreiben. Sie finden diesen Artikel bei Interesse im WWW unter http://suma-ev.de/tech-rev1.html Daraus hat sich eine Diskussion ueber unabhaengige Suchmaschinen ergeben, die ich hier kurz skizzieren moechte: ----------------------------------------------------------------------- Unabhaengige Suchmaschinen sind in einem weiten Spektrum von Moeglichkeiten denkbar: 1. von voellig freien, nicht strukturierten, losen Zusammenschluessen, z.B. auf Peer-to-Peer Basis (a la YACY: http://suma-lab.de/) 2. bis hin zu staatlich gewollter Unabhaengigkeit durch gesetzliche Regelungen (aehnlich der Intention beim oeffentlich-rechtlichen Rundfunk und Fernsehen); Stichwort: oeffentlich-rechtliche Suchmaschine 3. Dazwischen sind Optionen denkbar, die beides kombinieren: eine Vielzahl von Betreibern kleinerer Suchmaschinen (Mini-Sucher), die sich zu Verbuenden organisieren, in denen Organisationen des oeffentlich-rechtlichen Raumes, wie z.B. Bibliotheken und Universitaeten als klassische Wissensvermittler, eine tragende Rolle spielen. 4. Und moeglicherweise sehen SIE noch ganz andere Moeglichkeiten ...?
    Content
    Text des Artikels: "Wenn der Rohstoff des 21. Jahrhunderts wirklich Information ist, dann unterscheidet er sich grundlegend von seinen Vorgängern Eisenerz und Erdöl: Er verbraucht sich nicht, kann endlos wiederverwertet werden, ist einfach um die ganze Welt transportierbar, und kann sich sogar durch Neuzusammensetzung vermehren. Letztere Eigenschaft, so schön sie zunächst scheint, wird allmählich zur Plage. Die Menge der weltweit vorliegenden Information wächst seit Jahrhunderten stetig. Laut einem Bericht der University of California in Berkeley schafft die Menschheit derzeit ein bis zwei Exabyte (Milliarden Gigabyte) an Information pro Jahr. Dargestellt als Text entspricht das einem Stapel von rund einer Billion dicker Bücher - dessen Höhe etwa die 130-fachen Entfernung Erde-Mond erreichen würde. Die große Herausforderung ist, aus solch gigantischen Informationsmengen das subjektiv Wesentliche - also das Wissen - herauszusuchen. Die Wissensextraktion wird im digitalen Zeitalter zunehmend von Internet-Suchmaschinen übernommen. Sie verarbeiten den Rohstoff Information zu Wissen, kontrollieren und verteilen ihn. Es kann keinem Nutzer ganz geheuer sein, dass diese Schlüsselfunktion der Informationsgesellschaft in die Hände weniger Konzerne gerät: Google hat mit einem Marktanteil von mehr als 80 Prozent in Deutschland ein De-facto-Monopol erreicht, das nun Microsoft mit seiner "MSN Search" angreifen will. Aber diese Alternative weckt schwerlich mehr Vertrauen.
    Suchmaschinen-Monopolisten können bestimmen oder kontrollieren, welche Information wann und auf welchen Rechnern verfügbar ist, und in welcher Reihenfolge die Ergebnisse angezeigt werden. Durch Beobachtung der Abrufe können die Unternehmen genaue Profile ihrer Nutzer erstellen. Um die Vormacht der kommerziellen Wissenswächter zu brechen, bedarf es einer freien Suchkultur - so wie das offene Betriebssystem Linux die Welt vor einer reinen Windows-Monokultur bewahrt hat. Immerhin scheint man auch auf staatlicher Seite das Problem des "Information Overkill" erkannt zu haben. Die öffentliche Hand fördert zahlreiche Projekte, die Ordnung in den Datenwust bringen wollen. Doch die meisten davon sind mehr visionär als realistisch. Vom einst so gefeierten "Semantic Web" etwa ist auch nach Jahren kaum Handfestes zu sehen. Kein Wunder: Solche Vorhaben setzen voraus, dass die Daten zunächst eingesammelt und suchgerecht indiziert werden. Mangels freier Software fehlt diese Voraussetzung. Was also ist nötig, um im Informationszeitalter die freie Verfügbarkeit der Ressourcen sicherzustellen? Die Antwort ist die gleiche wie einst für Kohle, Eisen und Öl: eine Vielfalt von Anbietern. Der beste Weg dorthin führt über freie Suchmaschinen-Software, auf welche die Betreiber solcher Maschinen zurückgreifen können. Dann entstünde ganz von selbst ein offener und dynamischer Wettbewerb. Freie Suchmaschinen-Software ist jedoch sehr rar. Es gibt Ansätze dazu in Russland und ein einziges Projekt in den USA (nutch.org). Auch Europa ist weitgehend Ödnis - bis auf den Lichtblick Yacy, ein Vorhaben des Frankfurter Softwarespezialisten Michael Christen. Yacy ist meines Wissen der weltweit einzige proof-of-concept einer strikt dezentralen Peer-to-Peer-Suchmaschine (suma-lab.de:8080"). Um die Suchmaschinen-Landschaft zu beleben, haben nun 13 Forscher, Politiker und Unternehmer den "Gemeinnützigen Verein zur Förderung der Suchmaschinen-Technologie und des freien Wissenszugangs" (kurz: SuMa-eV, suma-ev.de) mit Sitz in Hannover gegründet. Zu den Gründungsmitgliedern gehören der MP3-Erfinder Karlheinz Brandenburg, der Vizepräsident für Forschung der Universität Hannover Wolfgang Ertmer und ich selbst. Ziel des SuMa-eV ist die Etablierung einer auf möglichst viele autarke Systeme verteilten Suchmaschinen-Infrastruktur, die von ihrem Bauprinzip her kaum monopolisierbar ist. Der Kerngedanke dieser Struktur, die sich aus sehr vielen und sehr unterschiedlichen Bausteinen zusammensetzen kann, liegt in der Autarkie der Einzelsysteme: gesellschaftlicher Pluralismus wird netztopologisch abgebildet. Eigentlich wäre es im Interesse und in der Macht des Staats, die Meinungsvielfalt im Netz besser zu sichern. Während er - abgesehen von ein paar hellhörigen Parlamentariern - noch träumerische Visionen pflegt, müssen Initiativen wie SuMa-eV einspringen."
  6. Lewandowski, D.: Wie "Next Generation Search Systems" die Suche auf eine neue Ebene heben und die Informationswelt verändern (2017) 0.01
    0.0062938365 = product of:
      0.05664453 = sum of:
        0.05664453 = weight(_text_:systems in 3611) [ClassicSimilarity], result of:
          0.05664453 = score(doc=3611,freq=6.0), product of:
            0.12039685 = queryWeight, product of:
              3.0731742 = idf(docFreq=5561, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.4704818 = fieldWeight in 3611, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              3.0731742 = idf(docFreq=5561, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=3611)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Suchmaschinen befinden sich einerseits in einem beständigen Wandel. Andererseits gibt es immer wieder Entwicklungen, die die Suche "auf eine neue Ebene" heben. Eine solche Entwicklung, die wir zurzeit erleben, wird unter dem Label "Next Generation Search Systems" geführt. Der Begriff fasst die Veränderungen durch eine Vielfalt von Geräten und Eingabemöglichkeiten, die Verfügbarkeit von Verhaltensdaten en masse und den Wandel von Dokumenten zu Antworten zusammen.
    Footnote
    Bezug zum Buch: White, R.: Interactions with search systems. New York ; Cambridge University Press ; 2016.
  7. Mandalka, M.: Open semantic search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen von Dokumenten (2015) 0.00
    0.003933055 = product of:
      0.035397492 = sum of:
        0.035397492 = weight(_text_:software in 2133) [ClassicSimilarity], result of:
          0.035397492 = score(doc=2133,freq=6.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.22775385 = fieldWeight in 2133, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=2133)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    "Open Semantic Desktop Search Zur Tagung des Netzwerk Recherche ist die Desktop Suchmaschine Open Semantic Desktop Search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen und Analysieren von Dokumentenbergen nun erstmals auch als deutschsprachige Version verfügbar. Dank mächtiger Open Source Basis kann die auf Debian GNU/Linux und Apache Solr basierende freie Software als unter Linux, Windows oder Mac lauffähige virtuelle Maschine kostenlos heruntergeladen, genutzt, weitergegeben und weiterentwickelt werden. Dokumentenberge erschliessen Ob grösserer Leak oder Zusammenwürfeln oder (wieder) Erschliessen umfangreicherer (kollaborativer) Recherche(n) oder Archive: Hin und wieder müssen größere Datenberge bzw. Dokumentenberge erschlossen werden, die so viele Dokumente enthalten, dass Mensch diese Masse an Dokumenten nicht mehr alle nacheinander durchschauen und einordnen kann. Auch bei kontinuierlicher Recherche zu Fachthemen sammeln sich mit der Zeit größere Mengen digitalisierter oder digitaler Dokumente zu grösseren Datenbergen an, die immer weiter wachsen und deren Informationen mit einer Suchmaschine für das Archiv leichter auffindbar bleiben. Moderne Tools zur Datenanalyse in Verbindung mit Enterprise Search Suchlösungen und darauf aufbauender Recherche-Tools helfen (halb)automatisch.
    Virtuelle Maschine für mehr Plattformunabhängigkeit Die nun auch deutschsprachig verfügbare und mit deutschen Daten wie Ortsnamen oder Bundestagsabgeordneten vorkonfigurierte virtuelle Maschine Open Semantic Desktop Search ermöglicht nun auch auf einzelnen Desktop Computern oder Notebooks mit Windows oder iOS (Mac) die Suche und Analyse von Dokumenten mit der Suchmaschine Open Semantic Search. Als virtuelle Maschine (VM) lässt sich die Suchmaschine Open Semantic Search nicht nur für besonders sensible Dokumente mit dem verschlüsselten Live-System InvestigateIX als abgeschottetes System auf verschlüsselten externen Datenträgern installieren, sondern als virtuelle Maschine für den Desktop auch einfach unter Windows oder auf einem Mac in eine bzgl. weiterer Software und Daten bereits existierende Systemumgebung integrieren, ohne hierzu auf einen (für gemeinsame Recherchen im Team oder für die Redaktion auch möglichen) Suchmaschinen Server angewiesen zu sein. Datenschutz & Unabhängigkeit: Grössere Unabhängigkeit von zentralen IT-Infrastrukturen für unabhängigen investigativen Datenjournalismus Damit ist investigative Recherche weitmöglichst unabhängig möglich: ohne teure, zentrale und von Administratoren abhängige Server, ohne von der Dokumentenanzahl abhängige teure Software-Lizenzen, ohne Internet und ohne spionierende Cloud-Dienste. Datenanalyse und Suche finden auf dem eigenen Computer statt, nicht wie bei vielen anderen Lösungen in der sogenannten Cloud."
  8. Schulzki-Haddouti, C.: Mit Google durchs WWW : Was die immer populärer werdende Suchmaschine vom Rest der Welt unterscheidet (2001) 0.00
    0.0037845836 = product of:
      0.034061253 = sum of:
        0.034061253 = weight(_text_:software in 529) [ClassicSimilarity], result of:
          0.034061253 = score(doc=529,freq=2.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.21915624 = fieldWeight in 529, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=529)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    Eine kleine, unscheinbare Suchmaschine hat sich in wenigen Monaten vom Geheimtipp zum Renner entwickelt: Google. Mitte Februar landete Google einen Coup: Es übernahm das Usenet-Archiv von Deja.com. Nicht erst damit ist Google die größte und intelligenteste Suchmaschine. Bis auf das Eingabefeld und das Google-Logo ist nichts zu sehen. Keine Kataloge, keine Nachrichten, kein Übersetzungsdienst, keine Werbung - kein Portal. Google kennt nur eins: Das Suchen von Informationen. Erstaunlich für den Erstnutzer: Oft stehen die relevanten Ergebnisse an erster Stelle. Google arbeitet mit einer ganzen Reihe von Tricks, um seine Nutzer nicht zu frustrieren. Sein Haupttrick: Es bewertet die Webseiten als wichtig, auf die viele andere Webseiten verweisen. Die Seite, auf die am häufigsten verwiesen wird, steht ganz oben. Auf diese Weise macht Google auch Nachbarschaften aus: Als "ähnliche Seite" von Telepolis findet man zum Beispiel c'theory. In der Nachbarschaft des Handelsblatts hingegen findet man andere Wirtschaftszeitungen und -magazine. Entwickelt wurde Google vom Computeringenieur Lawrence Page und dem Mathematiker Sergey Brin. Sie lernten sich an der Stanford University kennen, wo sie "einen Prototypen für eine umfassende Suchmaschine" entwickelten. Der Prototyp mit 24 Millionen Seiten samt Hyperlink-Datenbank war 1997 zunächst auf einem Server der Stanford-Universität zu bewundern. Heute ist Google eine florierende Firma. Rund 40 der 200 Mitarbeiter von Google haben einen Doktortitel, die Hälfte ist im Software-Engineering tätig
  9. Patalong, F.: Life after Google : II. Hilfreiche Geister (2002) 0.00
    0.003277546 = product of:
      0.029497914 = sum of:
        0.029497914 = weight(_text_:software in 1163) [ClassicSimilarity], result of:
          0.029497914 = score(doc=1163,freq=6.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.18979488 = fieldWeight in 1163, product of:
              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=1163)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    "Wie war zu Köln es doch vordem / Mit Heinzelmännchen so bequem! / Denn, war man faul, - man legte sich / hin auf die Bank und pflegte sich! / Heut' wühlt man sich im Web so bunt / Aug und Zeigefinger wund / Nur kluge Surfer sagen sich / Mein Roboter tut das für mich! August Kopisch (1799 bis 1853, hier leicht "upgedated") wusste, was Menschen sich wünschen: Mehr als alles andere die Befreiung von der lästigen Routine des Alltags. Für die sorgten dereinst zu Köln die Heinzelmännchen, heute muss im Web der Bot herhalten. Und siehe da. Auch der erleichtert das Surfer-Leben ganz ungemein. Da ist es eigentlich verwunderlich, dass dienstbare Geister, die Routine-Suchanfragen verkürzen oder verbessern, von so verhältnismäßig wenigen Surfern eingesetzt werden. Wozu soll ein Bot gut sein? Bots gibt es viele. Im Internet versteht man unter dem Kurzwort für Robot ganz allgemein ein Dienstprogramm, das dem Surfer Aufgaben abnimmt und für ihn erledigt. Das können Bots sein, die ständig für die Wahrnehmung einer Website bei Suchmaschinen sorgen, jeden Morgen ein vordefiniertes Sample von Schlagzeilen aus festgelegten Medien zusammentragen oder aber die Rechercheanfragen des Surfers gleich bei einer ganzen Reihe von Suchdiensten abliefern, die Ergebnisse einsammeln, auf einer Html-Seite darstellen und am Ende dann noch die wirklich guten unter ihnen archivieren. Das macht Sinn und schafft Ordnung: Viele Suchanfragen stellt man immer wieder; sei es, weil man beruflich in einem bestimmten Themenfeld unterwegs ist; sei es, weil man sich nach Monaten zwar an eine tolle Website, aber nicht an ihre Adresse erinnert. Dagegen helfen natürlich auch Bookmarks, aber deren sinnvolle Verwaltung will auch erst einmal gelernt sein. Das Tolle an Bots, die auch gleich die Recherche-Archivierung mit erledigen, ist, dass sie ihre Ergebnisse immer im Kontext einer Suchintention darstellen - und zwar nach Relevanz gewichtet. Das hat was. Praktisches Beispiel: Copernic Marktführer in diesem Bereich ist seit Jahren der Software-Client Copernic , dessen Schnupperversion "Basic" nach wie vor kostenlos zu haben ist, während die kostenpflichtige (und weit leistungsfähigere) Vollversion leider immer teurer wird. Vor zwei Jahren war das Programm für rund 20 Dollar zu haben, heute kostet es schon 60 Dollar, die Erhöhung auf 80 Dollar ist bereits angekündigt: Wenn der Satz "Was nichts kostet, taugt nichts" einen Umkehrschluss erlaubt, dann muss sich Copernic seinen heutigen Wert wohl irgendwie verdient haben. Was also bietet so ein Bot? Selbst in der kostenlosen Version schon eine ganze Menge. Da funktioniert Copernic zunächst einmal wie eine Metasuchmaschine: Das Programm leitet eine Suchanfrage an eine Reihe von Suchmaschinen weiter, sammelt Ergebnisse und gewichtet sie. Doppler löscht das Programm, ebenso "zerschossene" Links, denn die prüft das Programm gleich mit, und am Ende steht da eine als Web-Seite aufbereitete Ergebnisliste, die unter dem Stichwort der Suchanfrage auch gleich archiviert bleibt. Und mehr: Copernic fügt in die Darstellung der gefundenen Webseiten "Textmarker" ein, um die Fundorte der Such-Stichworte zu kennzeichnen. Eine Verfeinerung der Suche ist auch über die weitergehende Einengung der Suchbegriffe bei gleichzeitiger Begrenzung der Suche auf die bereits gefundenen Webseiten möglich: Das ist eine Art teilmanuelle, aber hochgradig individuelle Relevanz-Abwägung, ohne gleich alle Texte querlesen zu müssen. In der kostenpflichtigen Vollversion sucht Copernic in einer Unzahl von Datenbanken, Searchengines, bei Shops und auf Unternehmenswebsites, in Archiven und Newsangeboten. Viele der mit einem solchen Bot möglichen Recherchen wären unter Einsatz von Searchengines nur sehr schwer zu leisten.
    Ordnung ist die halbe Suche. Gut, wenn man sie selbst nicht halten muss Doch damit ist das Heinzelmännchen noch lang nicht fertig. Das kostenpflichtige "Pro"-Programm verfügt auch über Sammel- und Monitoringfunktionen: Man kann den Bot beauftragen, regelmäßig bestimmte Inhalte zusammenzusuchen. Man kann ihn anweisen, bestimmte Webseiten zu beobachten und immer dann Laut zu geben, wenn sich dort etwas Neues tut: Ein ideales Tool beispielsweise zur Konkurrenzbeobachtung. Wer will, kann sich neben zahlreichen Standard-Suchportfolios auch eigene Suchprofile aus verschiedenen Quellen zusammenstellen. Im Auftrag des Users würde Copernic dann beispielsweise jeden Tag um 12.00 Uhr die Technik-News von Heise, Chip und SPIEGEL ONLINE auf einer Übersichtsseite zusammentragen. Alternativen: Bingooo, BullsEye und Co. Das kostenlose Programm Bingooo kann es zumindest mit der Schnupperversion von Copernic aufnehmen. Die deutsche Entwicklung gewann im Laufe des letzten Jahres einen wachsenden Fankreis: Faktisch kann Bingooo leicht mehr als die kostenlose Copernic-Version, arbeitet die Resultate aber nicht ganz so gut auf. Auch das Handling der Software wirkt im Vergleich mit der inzwischen im Windows-XP-ähnlichen Bonbon-Design daherkommenden, sehr klar strukturierten Copernic-Oberfläche kompliziert. Bingooo gilt selbst Fans darum als Chaos-Client mit viel Kraft. Als Trumpf kann Bingooo aber mit einem Pfund wuchern, das die Konkurrenz nicht zu bieten hat: Der Bot vermag auch auf Festplatten und in Firmennetzen zu suchen. Als viel versprechender Newcomer gilt auch BullsEye , das sich anschickt, Copernic echte Konkurrenz zu machen. Das Programm, zumal in seiner Profi-Version, lässt keine Wünsche übrig, kostet dann aber auch satte 199 Dollar. Schnuppern und probieren ist erlaubt, die Nutzung aber nur für 15 Tage kostenfrei. Wo gibt es Bots? Dabei gibt es teils Gutes, teils Bewährtes für Null bis wenig Dollar im Web: WebFerret etwa gehörte einmal zur Top-Klasse. Der Metasucher mit dem niedlichen Logo bietet solide Technik und das Standardprogramm, das man auch von Metaengines erwartet. Dafür ist er bequem und einfach zu handhaben: der Rest wird dann zur Geschmackssache. Für alltägliche, nicht sonderlich spezialisierte Suchen immer noch eine brauchbare Möglichkeit. Neben solchen allgemeinen Suchwerkzeugen gibt es auch einige ganz spezielle Entwicklungen. LexiBot etwa verspricht, gezielt das so genannte "Deep Web" inklusive der schwer zugänglichen Datenbanken zu erschließen. Das kostet dann allerdings auch schon wieder 289 Dollar für eine Lizenz. Einen ganzen Strauß kostenfreier wie kostenpflichtiger "Search Tools" verzeichnet wieder Searchenginewatch , das sich einmal mehr als nützliche und aktuell informierte Seite erweist. Die meisten der Entwicklerfirmen bieten über ihre Websites Downloadmöglichkeiten, schneller geht es oft über Download.com: Einfach den Namen der entsprechenden Software eingeben, schon ist man da.
  10. Weigert, M.: Erkunden statt suchen : HORIZOBU (2011) 0.00
    0.0026492085 = product of:
      0.023842877 = sum of:
        0.023842877 = weight(_text_:software in 4442) [ClassicSimilarity], result of:
          0.023842877 = score(doc=4442,freq=2.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.15340936 = fieldWeight in 4442, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=4442)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    Wer bei horizobu, das in einer englischsprachigen und einer deutschsprachigen Version (für die Schweiz) angeboten wird, nach einem bestimmten Begriff sucht, dem präsentiert der Dienst lediglich sechs möglichst relevante Ergebnisse in voneinander separierten Boxen. Einzelne dieser Boxen lassen sich löschen, wodurch ein weiteres Suchergebnis ans Tageslicht befördert wird. Mit einem Klick auf "More" wechselt man alle sechs Resultate aus. Gefällige Resultate lassen sich per Drag-And-Drop in der rechten Spalte ablegen und für später aufbewahren. Um seinem Entdeckeranspruch gerecht zu werden, listet horizobu oberhalb der Suchergebnisse zehn mit dem jeweiligen Suchwort verwandte Begriffe, die beliebig kombinierbar zur Verfeinerung und Erweiterung der bisherigen Suche verwendet werden können. Inspiriert durch die Vorschläge haben User auch die Möglichkeit, weitere Begriffe zur Eingrenzung hinzufügen. "Die Intelligenz aus Social Software führt teilweise zu überraschenden Fundstücken, die bislang mit herkömmlichen Suchmaschinen kaum erschlossen wurden", so Werner Hartmann, Titularprofessor der ETH Zürich und einer der zwei Gründer von horizobu. Nachdem Nutzer mit den Resultaten ihrer Recherche zufrieden sind und diese womöglich mit der Bookmarking-Funktion gespeichert haben, kann die so entstandene Linksammlung direkt über einen eindeutigen Link weiterversendet werden (das sieht z.B. so aus). Diese Funktion ist zwar nicht revolutionär, aber simpel, intuitiv und erfordert wenige Klicks.
  11. Schaat, S.: Von der automatisierten Manipulation zur Manipulation der Automatisierung (2019) 0.00
    0.0023590683 = product of:
      0.021231614 = sum of:
        0.021231614 = product of:
          0.042463228 = sum of:
            0.042463228 = weight(_text_:22 in 4996) [ClassicSimilarity], result of:
              0.042463228 = score(doc=4996,freq=2.0), product of:
                0.13719016 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03917671 = queryNorm
                0.30952093 = fieldWeight in 4996, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.0625 = fieldNorm(doc=4996)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Date
    19. 2.2019 17:22:00
  12. Weigert, M.: Horizobu: Webrecherche statt Websuche (2011) 0.00
    0.0022707502 = product of:
      0.020436753 = sum of:
        0.020436753 = weight(_text_:software in 4443) [ClassicSimilarity], result of:
          0.020436753 = score(doc=4443,freq=2.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.13149375 = fieldWeight in 4443, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=4443)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    "Das Problem mit der Suchmaschinen-Optimierung Suchmaschinen sind unser Instrument, um mit der Informationsflut im Internet klar zu kommen. Wie ich in meinem Artikel Die kürzeste Anleitung zur Suchmaschinenoptimierung aller Zeiten ausgeführt habe, gibt es dabei leider das Problem, dass der Platzhirsch Google nicht wirklich die besten Suchresultate liefert: Habt ihr schon mal nach einem Hotel, einem Restaurant oder einer anderen Location gesucht - und die ersten vier Ergebnis-Seiten sind voller Location-Aggregatoren? Wenn ich ganz spezifisch nach einem Hotel soundso in der Soundso-Strasse suche, dann finde ich, das relevanteste Ergebnis ist die Webseite dieses Hotels. Das gehört auf Seite 1 an Platz 1. Dort aber finden sich nur die Webseiten, die ganz besonders dolle suchmaschinenoptimiert sind. Wobei Google Webseiten als am suchmaschinenoptimiertesten einstuft, wenn möglichst viele Links darauf zeigen und der Inhalt relevant sein soll. Die Industrie der Suchmaschinen-Optimierer erreicht dies dadurch, dass sie folgende Dinge machen: - sie lassen Programme und Praktikanten im Web rumschwirren, die sich überall mit hirnlosen Kommentaren verewigen (Hauptsache, die sind verlinkt und zeigen auf ihre zu pushende Webseite) - sie erschaffen geistlose Blogs, in denen hirnlose Texte stehen (Hauptsache, die Keyword-Dichte stimmt) - diese Texte lassen sie durch Schüler und Praktikanten oder gleich durch Software schreiben - Dann kommt es anscheinend noch auf Keywords im Titel, in der URL etc. an.
  13. Patalong, F.: Life after Google : I. Besser suchen, wirklich finden (2002) 0.00
    0.0018922918 = product of:
      0.017030627 = sum of:
        0.017030627 = weight(_text_:software in 1165) [ClassicSimilarity], result of:
          0.017030627 = score(doc=1165,freq=2.0), product of:
            0.15541996 = queryWeight, product of:
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.10957812 = fieldWeight in 1165, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.9671519 = idf(docFreq=2274, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=1165)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    Auch das bringt was: Gezielte Plattformwechsel Das versucht auch ein Dienst wie Pandia : Der Metasearcher kombiniert in seinen Anfragen gute Searchengines mit der Vollindexierung qualitativ hochwertiger Inhalte-Angebote. So kombiniert Pandia gezielt die Encyclopedia Britannica, Lexika und Searchengines mit den Datenbeständen von Amazon. Wozu das gut sein soll und kann, zeigt das praktische Beispiel einer sehr sachlich orientierten Suche: "Retina Implant". Dabei geht es um Techniken, über oparative Eingriffe und Implantate an Netzhaut-Degeneration erblindeter Menschen das Augenlicht (zumindest teilweise) wieder zu geben. Pandia beantwortet die Suche zunächst mit dem Verweis auf etliche universitäre und privatwirtschaftliche Forschungsinstitute. 13 von 15 Suchergebnissen sind 100 Prozent relevant: Hier geht es ab in die Forschung. Die letzten beiden verweisen zum einen auf eine Firma, die solche Implantate herstellt, die andere auf einen Fachkongress unter anderem zu diesem Thema: Das ist schon beeindruckend treffsicher. Und dann geht's erst los: Mit einem Klick überträgt Pandia die Suchabfrage auf das Suchmuster "Nachrichtensuche", als Resultat werden Presse- und Medienberichte geliefert. Deren Relevanz ist leicht niedriger: Um Implantate geht es immer, um Augen nicht unbedingt, aber in den meisten Fällen. Nicht schlecht. Noch ein Klick, und die Suche im "Pandia Plus Directory" reduziert die Trefferanzahl auf zwei: Ein Treffer führt zur Beschreibung des universitären "Retinal Implant Project", der andere zu Intelligent Implants, einer von Bonner Forschern gegründeten Firma, die sich auf solche Implantate spezialisiert hat - und nebenbei weltweit zu den führenden zählt. Noch ein Klick, und Pandia versucht, Bücher zum Thema zu finden: Die gibt es bisher nicht, aber mit Pandias Hilfe ließe sich sicher eins recherchieren und schreiben. Trotzdem: Keiner der angesprochenen Dienste taugt zum Universalwerkzeug. Was der eine kann, das schafft der andere nicht. Da hilft nur ausprobieren. Der Suchdienst muss zum Sucher passen. Fazit und Ausblick So gut Google auch ist, es geht noch besser. Die intelligente Kombination der besten Fertigkeiten guter Suchwerkzeuge schlägt selbst den Platzhirsch unter den Suchdiensten. Doch darum geht es ja gar nicht. Es geht darum, die Suche im Web effektiv zu gestalten, und das will nach wie vor gelernt sein. Noch einfacher und effektiver geht das mit zahlreichen, oft kostenlosen Werkzeugen, die entweder als eigenständige Software (Bots) für Suche und Archivierung sorgen, oder aber als Add-On in den heimischen Browser integriert werden können. Doch dazu mehr im zweiten Teil dieses kleinen Web-Wanderführers"
  14. Place, E.: Internationale Zusammenarbeit bei Internet Subject Gateways (1999) 0.00
    0.001769301 = product of:
      0.015923709 = sum of:
        0.015923709 = product of:
          0.031847417 = sum of:
            0.031847417 = weight(_text_:22 in 4189) [ClassicSimilarity], result of:
              0.031847417 = score(doc=4189,freq=2.0), product of:
                0.13719016 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.03917671 = queryNorm
                0.23214069 = fieldWeight in 4189, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.046875 = fieldNorm(doc=4189)
          0.5 = coord(1/2)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Date
    22. 6.2002 19:35:09
  15. Day, M.; Koch, T.: ¬The role of classification schemes in Internet resource description and discovery : DESIRE - Development of a European Service for Information on Research and Education. Specification for resource description methods, part 3 (1997) 0.00
    0.0016631988 = product of:
      0.014968789 = sum of:
        0.014968789 = weight(_text_:of in 3067) [ClassicSimilarity], result of:
          0.014968789 = score(doc=3067,freq=4.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.24433708 = fieldWeight in 3067, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.078125 = fieldNorm(doc=3067)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
  16. Tetzchner, J. von: As a monopoly in search and advertising Google is not able to resist the misuse of power : is the Internet turning into a battlefield of propaganda? How Google should be regulated (2017) 0.00
    0.0013016589 = product of:
      0.011714931 = sum of:
        0.011714931 = weight(_text_:of in 3891) [ClassicSimilarity], result of:
          0.011714931 = score(doc=3891,freq=20.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.19122401 = fieldWeight in 3891, product of:
              4.472136 = tf(freq=20.0), with freq of:
                20.0 = termFreq=20.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=3891)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    "Let us start with your positive experiences with Google. I have known Google longer than most. At Opera, we were the first to add their search into the browser interface, enabling it directly from the search box and the address field. At that time, Google was an up-and-coming geeky company. I remember vividly meeting with Google's co-founder Larry Page, his relaxed dress code and his love for the Danger device, which he played with throughout our meeting. Later, I met with the other co-founder of Google, Sergey Brin, and got positive vibes. My first impression of Google was that it was a likeable company. Our cooperation with Google was a good one. Integrating their search into Opera helped us deliver a better service to our users and generated revenue that paid the bills. We helped Google grow, along with others that followed in our footsteps and integrated Google search into their browsers. Then the picture for you and for opera darkened. Yes, then things changed. Google increased their proximity with the Mozilla foundation. They also introduced new services such as Google Docs. These services were great, gained quick popularity, but also exposed the darker side of Google. Not only were these services made to be incompatible with Opera, but also encouraged users to switch their browsers. I brought this up with Sergey Brin, in vain. For millions of Opera users to be able to access these services, we had to hide our browser's identity. The browser sniffing situation only worsened after Google started building their own browser, Chrome. ...
    How should Google be regulated? We should limit the amount of information that is being collected. In particular we should look at information that is being collected across sites. It should not be legal to combine data from multiple sites and services. The fact that these sites and services are using the same underlying technology does not change the fact that the user's dealings is with a site at a time and each site should not have the right to share the data with others. I believe this the cornerstone of laws in many countries today, but these laws need to be enforced. Data about us is ours alone and it should not be possible to sell it. We should also limit the ability to target users individually. In the past, ads on sites were ads on sites. You might know what kind of users visited a site and you would place tech ads on tech sites and fashion ads on fashion sites. Now the ads follow you individually. That should be made illegal as it uses data collected from multiple sources and invades our privacy. I also believe there should be regulation as to how location data is used and any information related to our mobile devices. In addition, regulators need to be vigilant as to how companies that have monopoly power use their power. That kind of goes without saying. Companies with monopoly powers should not be able to use those powers when competing in an open market or using their monopoly services to limit competition."
  17. Christensen, A.: Wissenschaftliche Literatur entdecken : was bibliothekarische Discovery-Systeme von der Konkurrenz lernen und was sie ihr zeigen können (2022) 0.00
    8.232414E-4 = product of:
      0.0074091726 = sum of:
        0.0074091726 = weight(_text_:of in 833) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0074091726 = score(doc=833,freq=2.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.120940685 = fieldWeight in 833, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=833)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    In den letzten Jahren ist das Angebot an Academic Search Engines für die Recherche nach Fachliteratur zu allen Wissenschaftsgebieten stark angewachsen und ergänzt die beliebten kommerziellen Angebote wie Web of Science oder Scopus. Der Artikel zeigt die wesentlichen Unterschiede zwischen bibliothekarischen Discovery-Systemen und Academic Search Engines wie Base, Dimensions oder Open Alex auf und diskutiert Möglichkeiten, wie beide von einander profitieren können. Diese Entwicklungsperspektiven betreffen Aspekte wie die Kontextualisierung von Wissen, die Datenmodellierung, die automatischen Datenanreicherung sowie den Zuschnitt von Suchräumen.
  18. EU prüft Werbeabkommen (2008) 0.00
    7.0563547E-4 = product of:
      0.0063507194 = sum of:
        0.0063507194 = weight(_text_:of in 111) [ClassicSimilarity], result of:
          0.0063507194 = score(doc=111,freq=2.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.103663445 = fieldWeight in 111, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=111)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Content
    "Die EU-Kommission überprüft das geplante Werbeabkommen zwischen den amerikanischen Internet-Konzernen Google und Yahoo. Ein Sprecher der Brüsseler Behörde sagte, dass man bereits im Juli auf eigene Initiative eine Untersuchung begonnen habe. Im Mittelpunkt stehe die Frage, ob das Abkommen Europa betreffe und europäisches Recht breche. Die Firmen hätten freiwillig Informationen zur Verfügung gestellt. Yahoo hatte die Kooperation mit Google im Juni angekündigt, als Microsoft - vergeblich - versuchte, den Internet-Pionier zu kaufen. Google soll ab Ende September auf einigen Yahoo-Websites in den USA und Kanada seine Werbung platzieren. Die Unternehmen wollen den Umsatz teilen. Yahoo könnte daran nach Branchenberichten 800 Millionen Dollar pro Jahr verdienen. Die Kooperation wird von mehreren Seiten skeptisch gesehen. Das amerikanische Justizministerium hat nach Medienberichten einen der bekanntesten US-Kartellexperten mit der Prüfung der Angelegenheit beauftragt. Vor zwei Wochen hatte die amerikanische Association of National Advertisers in einem Brief an das US-Justizministerium ihre Bedenken geäußert. Der Organisation gehören Großunternehmen wie die Einzelhandelskette Wal-Mart und der Autobauer General Motors an. Am Montag wendete sich auch der Welt-Zeitungsverband gegen das Abkommen."
  19. Sietmann, R.: Suchmaschine für das akademische Internet (2004) 0.00
    5.8802956E-4 = product of:
      0.005292266 = sum of:
        0.005292266 = weight(_text_:of in 5742) [ClassicSimilarity], result of:
          0.005292266 = score(doc=5742,freq=2.0), product of:
            0.061262865 = queryWeight, product of:
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.03917671 = queryNorm
            0.086386204 = fieldWeight in 5742, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              1.5637573 = idf(docFreq=25162, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=5742)
      0.11111111 = coord(1/9)
    
    Abstract
    In Zusammenarbeit mit der norwegischen Suchtechnologie-Firma Fast Search & Transfer hat die Universitätsbibliothek Bielefeld den Prototyp einer Suchmaschine für wissenschaftliche Bibliotheken entwickelt. Dieser demonstriert jetzt mit dem öffentlichen Zugriff auf ausgewählte digitalisierte Sammlungen der Projektteilnehmer die neuen Möglichkeiten des akademischen Retrieval. <http://www.heise.de/RealMedia/ads/adstream_lx.ads/www.heise.de/newsticker/meldungen/wissenschaft/954604605/Middle1/he-test-contentads/zaehler.html/38363566383735383364653062323630?_RM_EMPTY_> Während kommerzielle Suchmaschinen wie Google oder Yahoo sich nicht an akademischen Kriterien orientieren, beschränkt sich die Bielefeld Academic Search Engine (BASE ) auf die von wissenschaftlichen Bibliotheken erschlossenen und aufbereiteten Inhalte. Dazu gehören Hochschulschriften, Preprints, elektronische Zeitschriften und digitale Sammlungen, wie beispielsweise die "Internet Library of Early Journals" des Oxford University Library Service und die "Wissenschaftlichen Rezensionsorgane und Literaturzeitschriften des 18. und 19. Jahrhunderts aus dem deutschen Sprachraum" der UB Bielefeld. Wer etwa bei Google die Stichworte "Immanuel Kant" +Frieden eingibt, kommt zwar schnell an den Originaltext des Aufsatzes "Zum ewigen Frieden" heran, tut sich jedoch schwer, unter den bunt gemischten über 11.000 Treffern gezielt weiter zu recherchieren. Das BASE-Modell dagegen stellt dem Nutzer hierfür vielfältige Navigationshilfen und Metainformationen zur Verfügung. So erleichtert unter anderem die Verfeinerung der Suche auf das Erscheinungsjahr den Zugriff auf die zeitgenössische Diskussion der berühmten Schrift des Königsberger Philosophen. Derzeit ermöglicht der BASE-Prototyp das Retrieval in 15 verschiedenen Archivquellen. Darunter befinden sich die Zeitschriften der Aufklärung, die Elektronischen Dissertationen der Universität Bochum, das elektronische Journal Documenta Mathematica sowie die Mathematischen Volltexte des Springer-Verlags. Der geplante Ausbau soll sich auf eine verteilte Architektur stützen, in der von einzelnen Bibliotheken lokal erstellte Indexe gemeinsam zu einem virtuellen Master-Index beitragen. Dies würde dem Nutzer die nahtlose Navigation durch die verteilten Bestände erlauben."