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Gödert, W.; Hubrich, J.; Nagelschmidt, M.: Semantic knowledge representation for information retrieval (2014)
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- 23. 7.2017 13:49:22
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Croft, W.B.; Metzler, D.; Strohman, T.: Search engines : information retrieval in practice (2010)
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Franke, F; Klein, A.; Schüller-Zwierlein, A.: Schlüsselkompetenzen : Literatur recherchieren in Bibliotheken und Internet (2010)
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Interactive information seeking, behaviour and retrieval (2011)
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- Content
- Enthält die Beiträge: Interactive information retrieval: history and background / Colleen Cool and Nicholas J. Belkin - Information behavior and seeking / Peiling Wang - Task-based information searching and retrieval / Elaine G. Toms - Approaches to investigating information interaction and behaviour / Raya Fidel - Information representation / Mark D. Smucker - Access models / Edie Rasmussen - Evaluation / Kalervo Järvelin - Interfaces for information retrieval / Max Wilson - Interactive techniques / Ryen W. White - Web retrieval, ranking and personalization / Jaime Teevan and Susan Dumais - Recommendation, collaboration and social search / David M. Nichols and Michael B. Twidale - Multimedia: behaviour, interfaces and interaction / Haiming Liu, Suzanne Little and Stefan Rüger - Multimedia: information representation and access / Suzanne Little, Evan Brown and Stefan Rüger
- Editor
- Ruthven, I. u. D. Kelly
-
Next generation search engines : advanced models for information retrieval (2012)
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- Content
- Vert, S.: Extensions of Web browsers useful to knowledge workers. Chen, L.-C.: Next generation search engine for the result clustering technology. Biskri, I., L. Rompré: Using association rules for query reformulation. Habernal, I., M. Konopík u. O. Rohlík: Question answering. Grau, B.: Finding answers to questions, in text collections or Web, in open domain or specialty domains. Berri, J., R. Benlamri: Context-aware mobile search engine. Bouidghaghen, O., L. Tamine: Spatio-temporal based personalization for mobile search. Chaudiron, S., M. Ihadjadene: Studying Web search engines from a user perspective: key concepts and main approaches. Karaman, F.: Artificial intelligence enabled search engines (AIESE) and the implications. Lewandowski, D.: A framework for evaluating the retrieval effectiveness of search engines.
-
Chu, H.: Information representation and retrieval in the digital age (2010)
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- Footnote
- Weitere Rez. in: Rez. in: nfd 55(2004) H.4, S.252 (D. Lewandowski):"Die Zahl der Bücher zum Thema Information Retrieval ist nicht gering, auch in deutscher Sprache liegen einige Titel vor. Trotzdem soll ein neues (englischsprachiges) Buch zu diesem Thema hier besprochen werden. Dieses zeichnet sich durch eine Kürze (nur etwa 230 Seiten Text) und seine gute Verständlichkeit aus und richtet sich damit bevorzugt an Studenten in den ersten Semestern. Heting Chu unterrichtet seit 1994 an Palmer School of Library and Information Science der Long Island University New York. Dass die Autorin viel Erfahrung in der Vermittlung des Stoffs in ihren Information-Retrieval-Veranstaltungen sammeln konnte, merkt man dem Buch deutlich an. Es ist einer klaren und verständlichen Sprache geschrieben und führt in die Grundlagen der Wissensrepräsentation und des Information Retrieval ein. Das Lehrbuch behandelt diese Themen als Gesamtkomplex und geht damit über den Themenbereich ähnlicher Bücher hinaus, die sich in der Regel auf das Retrieval beschränken. Das Buch ist in zwölf Kapitel gegliedert, wobei das erste Kapitel eine Übersicht über die zu behandelnden Themen gibt und den Leser auf einfache Weise in die Grundbegriffe und die Geschichte des IRR einführt. Neben einer kurzen chronologischen Darstellung der Entwicklung der IRR-Systeme werden auch vier Pioniere des Gebiets gewürdigt: Mortimer Taube, Hans Peter Luhn, Calvin N. Mooers und Gerard Salton. Dies verleiht dem von Studenten doch manchmal als trocken empfundenen Stoff eine menschliche Dimension. Das zweite und dritte Kapitel widmen sich der Wissensrepräsentation, wobei zuerst die grundlegenden Ansätze wie Indexierung, Klassifikation und Abstracting besprochen werden. Darauf folgt die Behandlung von Wissensrepräsentation mittels Metadaten, wobei v.a. neuere Ansätze wie Dublin Core und RDF behandelt werden. Weitere Unterkapitel widmen sich der Repräsentation von Volltexten und von Multimedia-Informationen. Die Stellung der Sprache im IRR wird in einem eigenen Kapitel behandelt. Dabei werden in knapper Form verschiedene Formen des kontrollierten Vokabulars und die wesentlichen Unterscheidungsmerkmale zur natürlichen Sprache erläutert. Die Eignung der beiden Repräsentationsmöglichkeiten für unterschiedliche IRR-Zwecke wird unter verschiedenen Aspekten diskutiert.
