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  • × theme_ss:"Suchmaschinen"
  • × type_ss:"el"
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Mandalka, M.: Open semantic search zum unabhängigen und datenschutzfreundlichen Erschliessen von Dokumenten (2015) 0.02
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    Content
    Unabhängiges Durchsuchen und Analysieren grosser Datenmengen Damit können investigativ arbeitende Journalisten selbstständig und auf eigener Hardware datenschutzfreundlich hunderte, tausende, hunderttausende oder gar Millionen von Dokumenten oder hunderte Megabyte, Gigabytes oder gar einige Terabytes an Daten mit Volltextsuche durchsuchbar machen. Automatische Datenanreicherung und Erschliessung mittels Hintergrundwissen Zudem wird anhand von konfigurierbaren Hintergrundwissen automatisch eine interaktive Navigation zu in Dokumenten enthaltenen Namen von Bundestagsabgeordneten oder Orten in Deutschland generiert oder anhand Textmustern strukturierte Informationen wie Geldbeträge extrahiert. Mittels Named Entities Manager für Personen, Organisationen, Begriffe und Orte können eigene Rechercheschwerpunkte konfiguriert werden, aus denen dann automatisch eine interaktive Navigation (Facettensuche) und aggregierte Übersichten generiert werden. Automatische Datenvisualisierung Diese lassen sich auch visualisieren: So z.B. die zeitliche Verteilung von Suchergebnissen als Trand Diagramm oder durch gleichzeitige Nennung in Dokumenten abgeleitete Verbindungen als Netzwerk bzw. Graph.
    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."
  2. Söhler, M.: "Dumm wie Google" war gestern : semantische Suche im Netz (2011) 0.02
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    Content
    - "Gemeinsames Format für strukturierte Daten" Aber warum sollten Google, Yahoo und Bing plötzlich zusammenarbeiten, wo doch bisher die Konkurrenz das Verhältnis prägte? Stefan Keuchel, Pressesprecher von Google Deutschland, betont, alle beteiligten Unternehmen wollten "ein deutliches Zeichen setzen, um die Qualität der Suche zu verbessern". Man entwickele "ein gemeinsames Format für strukturierte Daten, mit dem Dinge ermöglicht werden, die heute noch nicht möglich sind - Stichwort: semantische Suche". Die Ergebnisse aus Schema.org würden "zeitnah" in die Suchmaschine integriert, "denn einen Zeitplan" gebe es nicht. "Erst mit der Einigung auf eine gemeinsame Sprache können Suchmaschinen einen Mehrwert durch semantische Technologien generieren", antwortet Daniel Bahls auf die Frage nach Gemeinsamkeit und Konkurrenz der Suchmaschinen. Er weist außerdem darauf hin, dass es bereits die semantische Suchmaschine Sig.ma gibt. Geschwindigkeit und Menge der Ergebnisse nach einer Suchanfrage spielen hier keine Rolle. Sig.ma sammelt seine Informationen allein im Bereich des semantischen Webs und listet nach einer Anfrage alles Bekannte strukturiert auf."
  3. Bensman, S.J.: Eugene Garfield, Francis Narin, and PageRank : the theoretical bases of the Google search engine (2013) 0.01
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    Date
    17.12.2013 11:02:22
  4. Schaat, S.: Von der automatisierten Manipulation zur Manipulation der Automatisierung (2019) 0.01
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    Date
    19. 2.2019 17:22:00
  5. Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.01
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    Date
    22. 2.2017 10:16:49