Search (3 results, page 1 of 1)

  • × theme_ss:"Folksonomies"
  • × language_ss:"d"
  1. Braun, M.: Lesezeichen zum Stöbern : "Social bookmark"-Seiten setzen auf die Empfehlungen ihrer Nutzer (2007) 0.01
    0.006235179 = product of:
      0.012470358 = sum of:
        0.012470358 = product of:
          0.024940716 = sum of:
            0.024940716 = weight(_text_:22 in 3373) [ClassicSimilarity], result of:
              0.024940716 = score(doc=3373,freq=2.0), product of:
                0.1611569 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.04602077 = queryNorm
                0.15476047 = fieldWeight in 3373, 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=3373)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Date
    3. 5.1997 8:44:22
  2. Peters, I.: Folksonomies & Social Tagging (2023) 0.00
    0.0018383748 = product of:
      0.0036767495 = sum of:
        0.0036767495 = product of:
          0.007353499 = sum of:
            0.007353499 = weight(_text_:e in 796) [ClassicSimilarity], result of:
              0.007353499 = score(doc=796,freq=2.0), product of:
                0.06614887 = queryWeight, product of:
                  1.43737 = idf(docFreq=28552, maxDocs=44218)
                  0.04602077 = queryNorm
                0.1111659 = fieldWeight in 796, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  1.43737 = idf(docFreq=28552, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=796)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    Die Erforschung und der Einsatz von Folksonomies und Social Tagging als nutzerzentrierte Formen der Inhaltserschließung und Wissensrepräsentation haben in den 10 Jahren ab ca. 2005 ihren Höhenpunkt erfahren. Motiviert wurde dies durch die Entwicklung und Verbreitung des Social Web und der wachsenden Nutzung von Social-Media-Plattformen (s. Kapitel E 8 Social Media und Social Web). Beides führte zu einem rasanten Anstieg der im oder über das World Wide Web auffindbaren Menge an potenzieller Information und generierte eine große Nachfrage nach skalierbaren Methoden der Inhaltserschließung.
  3. Carlin, S.A.: Schlagwortvergabe durch Nutzende (Tagging) als Hilfsmittel zur Suche im Web : Ansatz, Modelle, Realisierungen (2006) 0.00
    0.0013131249 = product of:
      0.0026262498 = sum of:
        0.0026262498 = product of:
          0.0052524996 = sum of:
            0.0052524996 = weight(_text_:e in 2476) [ClassicSimilarity], result of:
              0.0052524996 = score(doc=2476,freq=2.0), product of:
                0.06614887 = queryWeight, product of:
                  1.43737 = idf(docFreq=28552, maxDocs=44218)
                  0.04602077 = queryNorm
                0.07940422 = fieldWeight in 2476, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  1.43737 = idf(docFreq=28552, maxDocs=44218)
                  0.0390625 = fieldNorm(doc=2476)
          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    Nach dem zu Beginn der Ära des World Wide Web von Hand gepflegte Linklisten und -Verzeichnisse und an Freunde und Kollegen per E-Mail verschickte Links genügten, um die Informationen zu finden, nach denen man suchte, waren schon bald Volltextsuchmaschinen und halbautomatisch betriebene Kataloge notwendig, um den mehr und mehr anschwellenden Informationsfluten des Web Herr zu werden. Heute bereits sind diese Dämme gebrochen und viele Millionen Websites halten Billionen an Einzelseiten mit Informationen vor, von Datenbanken und anderweitig versteckten Informationen ganz zu schweigen. Mit Volltextsuchmaschinen erreicht man bei dieser Masse keine befriedigenden Ergebnisse mehr. Entweder man erzeugt lange Suchterme mit vielen Ausschließungen und ebenso vielen nicht-exklusiven ODER-Verknüpfungen um verschiedene Schreibweisen für den gleichen Term abzudecken oder man wählt von vornherein die Daten-Quelle, an die man seine Fragen stellt, genau aus. Doch oft bleiben nur klassische Web-Suchmaschinen übrig, zumal wenn der Fragende kein Informationsspezialist mit Kenntnissen von Spezialdatenbanken ist, sondern, von dieser Warte aus gesehenen, ein Laie. Und nicht nur im Web selbst, auch in unternehmensinternen Intranets steht man vor diesem Problem. Tausende von indizierten Dokumente mögen ein Eckdatum sein, nach dem sich der Erfolg der Einführung eines Intranets bemessen lässt, aber eine Aussage über die Nützlichkeit ist damit nicht getroffen. Und die bleibt meist hinter den Erwartungen zurück, vor allem bei denen Mitarbeitern, die tatsächlich mit dem Intranet arbeiten müssen. Entscheidend ist für die Informationsauffindung in Inter- und Intranet eine einfach zu nutzende und leicht anpassbare Möglichkeit, neue interessante Inhalte zu entdecken. Mit Tags steht eine mögliche Lösung bereit.

Types