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  • × author_ss:"Mandl, T."
  1. Hanke, P.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: ¬Ein "Virtuelles Bibliotheksregal" für die Informationswissenschaft als Anwendungsfall semantischer Heterogenität (2002) 0.03
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  2. Braschler, M.; Heuwing, B.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.; Herget, J.; Schäuble, P.; Stuker, J.: Evaluation der Suchfunktion deutscher Unternehmenswebsites (2013) 0.02
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  3. Furtner, K.C.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: Effects of auto-suggest on the usability of search in eCommerce (2015) 0.02
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    Source
    Re:inventing information science in the networked society: Proceedings of the 14th International Symposium on Information Science, Zadar/Croatia, 19th-21st May 2015. Eds.: F. Pehar, C. Schloegl u. C. Wolff
  4. Mandl, T.; Stempfhuber, M.: Softwareergonomische Gestaltung von Wirtschaftsinformationssystemen am Beispiel von ELVIRA (1998) 0.01
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    Source
    Information und Märkte: 50. Deutscher Dokumentartag 1998, Kongreß der Deutschen Gesellschaft für Dokumentation e.V. (DGD), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, 22.-24. September 1998. Hrsg. von Marlies Ockenfeld u. Gerhard J. Mantwill
  5. Becks, D.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: Spezielle Anforderungen bei der Evaluierung von Patent-Retrieval-Systemen (2010) 0.01
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  6. Hellweg, H.; Krause, J.; Mandl, T.; Marx, J.; Müller, M.N.O.; Mutschke, P.; Strötgen, R.: Treatment of semantic heterogeneity in information retrieval (2001) 0.01
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  7. Mandl, T.: Neue Entwicklungen bei den Evaluierungsinitiativen im Information Retrieval (2006) 0.01
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    Source
    Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  8. Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: ¬Ein adaptives Information-Retrieval-Modell für Digitale Bibliotheken (2000) 0.01
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  9. Kluck, M.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.: Cross-Language Evaluation Forum (CLEF) : Europäische Initiative zur Bewertung sprachübergreifender Retrievalverfahren (2002) 0.01
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  10. Baeck, J.; Wiem, S.; Kölle, R.; Mandl, T.: User Interface Prototyping : eine Evaluation spezifischer Werkzeuge (2010) 0.01
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    Source
    Information und Wissen: global, sozial und frei? Proceedings des 12. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2011) ; Hildesheim, 9. - 11. März 2011. Hrsg.: J. Griesbaum, T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  11. Tappenbeck, I.; Michel, A.; Wittich, A.; Werr, N.; Gäde, M.; Spree, U.; Gläser, C.; Griesbaum, J.; Mandl, T.; Keller-Loibl, K.; Stang, R.: Framework Informationskompetenz : Ein gemeinsamer Standard für die Qualifikation in den bibliotheks- und informationswissenschaftlichen Studiengängen in Deutschland (2022) 0.01
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  12. Strötgen, R.; Mandl, T.; Schneider, R.: Entwicklung und Evaluierung eines Question Answering Systems im Rahmen des Cross Language Evaluation Forum (CLEF) (2006) 0.01
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    Source
    Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis: ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005. Hrsg.: T. Mandl u. C. Womser-Hacker
  13. Mandl, T.; Diem, S.: Bild- und Video-Retrieval (2023) 0.01
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    Abstract
    Digitale Bildverarbeitung hat längst den Alltag erreicht: Automatisierte Passkontrollen, Gesichtserkennung auf dem Mobiltelefon und Apps zum Bestimmen von Pflanzen anhand von Fotos sind nur einige Beispiele für den Einsatz dieser Technologie. Digitale Bildverarbeitung zur Analyse der Inhalte von Bildern kann den Zugang zu Wissen verbessern und ist somit relevant für die Informationswissenschaft. Häufig greifen Systeme bei der Suche nach visueller Information nach wie vor auf beschreibende Metadaten zu, weil diese sprachbasierten Methoden für Massendaten meist robust funktionieren. Der Fokus liegt in diesem Beitrag auf automatischer Inhaltsanalyse von Bildern (content based image retrieval) und nicht auf reinen Metadaten-Systemen, welche Wörter für die Beschreibung von Bildern nutzen (s. Kapitel B 9 Metadaten) und somit letztlich Text-Retrieval ausführen (concept based image retrieval) (s. Kapitel C 1 Informationswissenschaftliche Perspektiven des Information Retrieval).
  14. Eibl, M.; Mandl, T.: ¬Die Qualität von Visualisierungen : eine Methode zum Vergleich zweidimensionaler Karten (2004) 0.00
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    Source
    Wissensorganisation und Edutainment: Wissen im Spannungsfeld von Gesellschaft, Gestaltung und Industrie. Proceedings der 7. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Berlin, 21.-23.3.2001. Hrsg.: C. Lehner, H.P. Ohly u. G. Rahmstorf
  15. Mandl, T.: Tolerantes Information Retrieval : Neuronale Netze zur Erhöhung der Adaptivität und Flexibilität bei der Informationssuche (2001) 0.00
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    Footnote
    da nun nach fast 200 Seiten der Hauptteil der Dissertation folgt - die Vorstellung und Bewertung des bereits erwähnten COSIMIR Modells. Das COSIMIR Modell "berechnet die Ähnlichkeit zwischen den zwei anliegenden Input-Vektoren" (P.194). Der Output des Netzwerks wird an einem einzigen Knoten abgegriffen, an dem sich ein sogenannten Relevanzwert einstellt, wenn die Berechnungen der Gewichtungen interner Knoten zum Abschluss kommen. Diese Gewichtungen hängen von den angelegten Inputvektoren, aus denen die Gewichte der ersten Knotenschicht ermittelt werden, und den im Netzwerk vorgegebenen Kantengewichten ab. Die Gewichtung von Kanten ist der Kernpunkt des neuronalen Ansatzes: In Analogie zum biologischen Urbild (Dendrit mit Synapsen) wächst das Gewicht der Kante mit jeder Aktivierung während einer Trainingsphase. Legt man in dieser Phase zwei Inputvektoren, z.B. Dokumentvektor und Ouery gleichzeitig mit dem Relevanzurteil als Wert des Outputknoten an, verteilen sich durch den BackpropagationProzess die Gewichte entlang der Pfade, die zwischen den beteiligten Knoten bestehen. Da alle Knoten miteinander verbunden sind, entstehen nach mehreren Trainingsbeispielen bereits deutlich unterschiedliche Kantengewichte, weil die aktiv beteiligten Kanten die Änderungen akkumulativ speichern. Eine Variation des Verfahrens benutzt das NN als "Transformationsnetzwerk", wobei die beiden Inputvektoren mit einer Dokumentrepräsentation und einem dazugehörigen Indexat (von einem Experten bereitgestellt) belegt werden. Neben der schon aufgezeigten Trainingsnotwendigkeit weisen die Neuronalen Netze eine weitere intrinsische Problematik auf: Je mehr äußere Knoten benötigt werden, desto mehr interne Kanten (und bei der Verwendung von Zwischenschichten auch Knoten) sind zu verwalten, deren Anzahl nicht linear wächst. Dieser algorithmische Befund setzt naiven Einsätzen der NN-Modelle in der Praxis schnell Grenzen, deshalb ist es umso verdienstvoller, dass der Autor einen innovativen Weg zur Lösung des Problems mit den Mitteln des IR vorschlagen kann. Er verwendet das Latent Semantic Indexing, welches Dokumentrepräsentationen aus einem hochdimensionalen Vektorraum in einen niederdimensionalen abbildet, um die Anzahl der Knoten deutlich zu reduzieren. Damit ist eine sehr schöne Synthese gelungen, welche die eingangs angedeuteten formalen Übereinstimmungen zwischen Vektorraummodellen im IR und den NN aufzeigt und ausnutzt.