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  1. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.07
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  2. Lin, Z.; Baoming, Z.: Comparative study of WWW search tools (1998) 0.04
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  3. bs: ¬Der gläserne PC (2005) 0.03
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    A-Z Finder
  4. Kramer, A.: Such, Programm! : Elf kostenlose Desktop-Tools schnüffeln um die Wette (2005) 0.03
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    A-Z Finder 1.08
  5. Li, L.; Shang, Y.; Zhang, W.: Improvement of HITS-based algorithms on Web documents 0.03
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    Content
    Vgl.: http%3A%2F%2Fdelab.csd.auth.gr%2F~dimitris%2Fcourses%2Fir_spring06%2Fpage_rank_computing%2Fp527-li.pdf. Vgl. auch: http://www2002.org/CDROM/refereed/643/.
  6. Höfer, W.: Detektive im Web (1999) 0.03
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    Date
    22. 8.1999 20:22:06
  7. Rensman, J.: Blick ins Getriebe (1999) 0.03
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    Date
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  8. Behnert, C.; Plassmeier, K.; Borst, T.; Lewandowski, D.: Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme (2019) 0.02
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    Abstract
    Dieser Beitrag beschreibt eine Studie zur Entwicklung und Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme. Dazu wurden mögliche Faktoren für das Relevanzranking ausgehend von den Verfahren in Websuchmaschinen identifiziert, auf den Bibliothekskontext übertragen und systematisch evaluiert. Mithilfe eines Testsystems, das auf dem ZBW-Informationsportal EconBiz und einer web-basierten Software zur Evaluierung von Suchsystemen aufsetzt, wurden verschiedene Relevanzfaktoren (z. B. Popularität in Verbindung mit Aktualität) getestet. Obwohl die getesteten Rankingverfahren auf einer theoretischen Ebene divers sind, konnten keine einheitlichen Verbesserungen gegenüber den Baseline-Rankings gemessen werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Adaptierung des Rankings auf individuelle Nutzer bzw. Nutzungskontexte notwendig sein könnte, um eine höhere Performance zu erzielen.
  9. MacLeod, R.: Promoting a subject gateway : a case study from EEVL (Edinburgh Engineering Virtual Library) (2000) 0.02
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    Date
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  10. Vidmar, D.J.: Darwin on the Web : the evolution of search tools (1999) 0.02
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    Source
    Computers in libraries. 19(1999) no.5, S.22-28
  11. Back, J.: ¬An evaluation of relevancy ranking techniques used by Internet search engines (2000) 0.02
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    Date
    25. 8.2005 17:42:22
  12. ap: Suchmaschinen in neuem Gewand : Metaspinner kennt 600 Millionen Seiten (1999) 0.02
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    Date
    3. 5.1997 8:44:22
  13. Dunning, A.: Do we still need search engines? (1999) 0.02
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    Source
    Ariadne. 1999, no.22
  14. Bawden, D.: Google and the universe of knowledge (2008) 0.02
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    Date
    7. 6.2008 16:22:20
  15. Google(TM) Scholar erleichtert institutionellen Zugang (2005) 0.02
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    Content
    "Seit Juni 2005 ermöglicht EBSCOs Linkresolver Link Source(TM) allen A-to-Z-Kunden ihre Online-Ressourcen über die Suchmaschine Google Scholar anzusteuern. So sind in akademischen Bibliotheken, die Google Scholar nutzen, Links auf Ebene der einzelnen Artikel für die laufenden Abonnements der Einrichtung eingerichtet. Diese Links führen zum Link Source Menu der Bibliothek, von wo aus der Nutzer direkten Zugriff auf den gewünschten Artikel hat. Der elektronische Volltext ist somit nur ein oder zwei Mausklicks von der Suchergebnisliste in Google Scholar entfernt. Durch die Kombiantion von Google mit Google(TM) Scholars Indexierung von Fachaufsätzen, Dissertationen, Büchern, Vorabdrucken, Abstracts und technischen Berichten erhalten Bibliotheken Gelegenheit, ihre Sammlungen besser nutzbar zu machen. EBSCO bietet diesen Service allen A-to-ZKunden, die einen OpenURL Linkresolver eines beliebigen Anbieters nutzen, ohne zusätzliche Kosten an."
  16. Mayr, P.; Walter, A.-K.: Abdeckung und Aktualität des Suchdienstes Google Scholar (2006) 0.02
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    Abstract
    Der Beitrag widmet sich dem neuen Google-Suchdienst Google Scholar. Die Suchmaschine, die ausschließlich wissenschaftliche Dokumente durchsuchen soll, wird mit ihren wichtigsten Funktionen beschrieben und anschließend einem empirischen Test unterzogen. Die durchgeführte Studie basiert auf drei Zeitschriftenlisten: Zeitschriften von Thomson Scientific, Open AccessZeitschriften des Verzeichnisses DOAJ und in der Fachdatenbank SOLIS ausgewertete sozialwissenschaftliche Zeitschriften. Die Abdeckung dieser Zeitschriften durch Google Scholar wurde per Abfrage der Zeitschriftentitel überprüft. Die Studie zeigt Defizite in der Abdeckung und Aktualität des Google Scholarlndex. Weiterhin macht die Studie deutlich, wer die wichtigsten Datenlieferanten für den neuen Suchdienst sind und welche wissenschaftlichen Informationsquellen im Index repräsentiert sind. Die Pluspunkte von Google Scholar liegen in seiner Einfachheit, seiner Suchgeschwindigkeit und letztendlich seiner Kostenfreiheit. Die Recherche in Fachdatenbanken kann Google Scholar trotz sichtbarer Potenziale (z. B. Zitationsanalyse) aber heute aufgrund mangelnder fachlicher Abdeckung und Transparenz nicht ersetzen.
  17. Song, R.; Luo, Z.; Nie, J.-Y.; Yu, Y.; Hon, H.-W.: Identification of ambiguous queries in web search (2009) 0.02
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  18. Mayr, P.: Google Scholar als akademische Suchmaschine (2009) 0.02
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    Abstract
    Neben den klassischen Informationsanbietern Bibliothek, Fachinformation und den Verlagen sind Internetsuchmaschinen inzwischen fester Bestandteil bei der Recherche nach wissenschaftlicher Information. Scirus (Elsevier, 2004) und Google Scholar sind zwei Beispiele für Suchdienste kommerzieller Suchmaschinen-Unternehmen, die eine Einschränkung auf den wissenschaftlichen Dokumentenraum anstreben und nennenswerte Dokumentzahlen in allen Disziplinen generieren. Der Vergleich der Treffermengen für beliebige Suchthemen zeigt, dass die Wahl des Suchsystems, des Dokumentenpools und der Dokumenttypen entscheidenden Einfluss auf die Relevanz und damit letztlich auch die Akzeptanz des Suchergebnisses hat. Tabelle 1 verdeutlicht die Mengenunterschiede am Beispiel der Trefferergebnisse für die Suchbegriffe "search engines" bzw. "Suchmaschinen" in der allgemeinen Internetsuchmaschine Google, der wissenschaftlichen Suchmaschine Google Scholar (GS) und der größten fachübergreifenden bibliographischen Literaturdatenbank Web of Science (WoS). Der Anteil der Dokumente, die in diesem Fall eindeutig der Wissenschaft zuzuordnen sind (siehe GS und insbesondere WoS in Tabelle 1), liegt gegenüber der allgemeinen Websuche lediglich im Promille-Bereich. Dieses Beispiel veranschaulicht, dass es ausgesprochen problematisch sein kann, fachwissenschaftliche Fragestellungen ausschließlich mit Internetsuchmaschinen zu recherchieren. Der Anteil der fachwissenschaftlich relevanten Dokumente in diesem Trefferpool ist i. d. R. sehr gering. Damit sinkt die Wahrscheinlichkeit, wissenschaftlich relevantes (z. B. einen Zeitschriftenaufsatz) auf den ersten Trefferseiten zu finden, deutlich ab.
    Die drei oben genannten Suchsysteme (Google, GS und WoS) unterscheiden sich in mehrerlei Hinsicht fundamental und eignen sich daher gut, um in die Grundthematik dieses Artikels einzuleiten. Die obigen Suchsysteme erschließen zunächst unterschiedliche Suchräume, und dies auf sehr spezifische Weise. Während Google frei zugängliche und über Hyperlink adressierbare Dokumente im Internet erfasst, gehen die beiden akademischen Suchsysteme deutlich selektiver bei der Inhaltserschließung vor. Google Scholar erfasst neben frei zugänglichen elektronischen Publikationstypen im Internet hauptsächlich wissenschaftliche Dokumente, die direkt von den akademischen Verlagen bezogen werden. Das WoS, das auf den unterschiedlichen bibliographischen Datenbanken und Zitationsindizes des ehemaligen "Institute for Scientific Information" (ISI) basiert, selektiert gegenüber den rein automatischen brute-force-Ansätzen der Internetsuchmaschine über einen qualitativen Ansatz. In den Datenbanken des WoS werden ausschließlich internationale Fachzeitschriften erfasst, die ein kontrolliertes Peer-Review durchlaufen. Insgesamt werden ca. 12.000 Zeitschriften ausgewertet und über die Datenbank verfügbar gemacht. Wie bereits erwähnt, spielt neben der Abgrenzung der Suchräume und Dokumenttypen die Zugänglichkeit und Relevanz der Dokumente eine entscheidende Bedeutung für den Benutzer. Die neueren technologischen Entwicklungen des Web Information Retrieval (IR), wie sie Google oder GS implementieren, werten insbesondere frei zugängliche Dokumente mit ihrer gesamten Text- und Linkinformation automatisch aus. Diese Verfahren sind vor allem deshalb erfolgreich, weil sie Ergebnislisten nach Relevanz gerankt darstellen, einfach und schnell zu recherchieren sind und direkt auf die Volltexte verweisen. Die qualitativen Verfahren der traditionellen Informationsanbieter (z. B. WoS) hingegen zeigen genau bei diesen Punkten (Ranking, Einfachheit und Volltextzugriff) Schwächen, überzeugen aber vor allem durch ihre Stringenz, in diesem Fall die selektive Aufnahme von qualitätsgeprüften Dokumenten in das System und die inhaltliche Erschließung der Dokumente (siehe dazu Mayr und Petras, 2008).
  19. Auf der Suche nach Suchmaschinen (1996) 0.02
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    Source
    Cogito. 12(1996) H.5, S.19-22
  20. Bager, J.: Weniger ist mehr : Internet-Suchmaschinen richtig einsetzen (1998) 0.02
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    29.12.1998 11:22:00

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