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Content

Das Buchprojekt entstand im Rahmen des Forschungsprojektes Theseus (Teilprojekt Alexandria). - Als Online Publikation vgl.: http://www.bui.haw-hamburg.de/fileadmin/user_upload/lewandowski/Web20-Buch/lewandowski-maass.pdf. Rez. in: ZfBB 56(2009) H.2, S.134-135 (K. Lepsky)

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Footnote

Rez. in: CD Info. 2003, H.10, S.12: "Der Aufwand bei der Internet-Recherche hat sich mit guten Suchmaschinen wie Google verringert. Trotzdem verbringt der Computeranwender eine Menge Zeit mit dem Öffnen und Schließen von Webseiten, die er nie benötigt hätte. Wer die Arbeitsweise und die Möglichkeiten von Google kennt, kann die Suche besser eingrenzen und gelangt oft direkter zur gewünschten Homepage. Der Google Pocket Guide erläutert die Funktionsweise des am meisten verwendeten Suchtools, gibt Tipps zur optimalen Nutzung und liefert gleich einige konkrete Beispiele für deren Verwendung. Neben den Optionen der Erweiterten Suche widmet sich das kleine Taschenbuch auch der Syntax der Website, sodass die Befehle direkt in die Suchmaske eingegeben werden können. Auch Zusatz-Features wie die Bildersuche, der Webkatalog, die Newsgroup-Datenbank sowie der seit Kurzem auch in deutscher Sprache verfügbare News-Bereich werden behandelt. Der Google Pocket Guide erläutert kurz und bündig die wichtigsten Techniken und hilft Zeit und Aufwand zu sparen. Der brandneue Titel ist derzeit leider nur in Englisch verfügbar."

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Content

Inhalt: Chapter 1. Introduction to Web Search Engines: 1.1 A Short History of Information Retrieval - 1.2 An Overview of Traditional Information Retrieval - 1.3 Web Information Retrieval Chapter 2. Crawling, Indexing, and Query Processing: 2.1 Crawling - 2.2 The Content Index - 2.3 Query Processing Chapter 3. Ranking Webpages by Popularity: 3.1 The Scene in 1998 - 3.2 Two Theses - 3.3 Query-Independence Chapter 4. The Mathematics of Google's PageRank: 4.1 The Original Summation Formula for PageRank - 4.2 Matrix Representation of the Summation Equations - 4.3 Problems with the Iterative Process - 4.4 A Little Markov Chain Theory - 4.5 Early Adjustments to the Basic Model - 4.6 Computation of the PageRank Vector - 4.7 Theorem and Proof for Spectrum of the Google Matrix Chapter 5. Parameters in the PageRank Model: 5.1 The a Factor - 5.2 The Hyperlink Matrix H - 5.3 The Teleportation Matrix E Chapter 6. The Sensitivity of PageRank; 6.1 Sensitivity with respect to alpha - 6.2 Sensitivity with respect to H - 6.3 Sensitivity with respect to vT - 6.4 Other Analyses of Sensitivity - 6.5 Sensitivity Theorems and Proofs Chapter 7. The PageRank Problem as a Linear System: 7.1 Properties of (I - alphaS) - 7.2 Properties of (I - alphaH) - 7.3 Proof of the PageRank Sparse Linear System Chapter 8. Issues in Large-Scale Implementation of PageRank: 8.1 Storage Issues - 8.2 Convergence Criterion - 8.3 Accuracy - 8.4 Dangling Nodes - 8.5 Back Button Modeling