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  1. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.03
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    Date
    14. 6.2015 22:12:44
    Pages
    S.222-238
  2. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.03
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    Date
    14. 6.2015 22:12:56
    Pages
    S.144-162
  3. Mandl, T.: Web- und Multimedia-Dokumente : Neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen (2003) 0.02
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    Information - Wissenschaft und Praxis. 54(2003) H.4, S.203-210
  4. Behnert, C.; Borst, T.: Neue Formen der Relevanz-Sortierung in bibliothekarischen Informationssystemen : das DFG-Projekt LibRank (2015) 0.02
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    Source
    Bibliothek: Forschung und Praxis. 39(2015) H.3, S.384-393
  5. Behnert, C.; Plassmeier, K.; Borst, T.; Lewandowski, D.: Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme (2019) 0.02
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    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.14-23
  6. Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014) 0.02
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    Date
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    Pages
    91 S
  7. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.02
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    Date
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    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.2, S.87-92
  8. Mandl, T.: Tolerantes Information Retrieval : Neuronale Netze zur Erhöhung der Adaptivität und Flexibilität bei der Informationssuche (2001) 0.01
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    Footnote
    Rez. in: nfd - Information 54(2003) H.6, S.379-380 (U. Thiel): "Kannte G. Salton bei der Entwicklung des Vektorraummodells die kybernetisch orientierten Versuche mit assoziativen Speicherstrukturen? An diese und ähnliche Vermutungen, die ich vor einigen Jahren mit Reginald Ferber und anderen Kollegen diskutierte, erinnerte mich die Thematik des vorliegenden Buches. Immerhin lässt sich feststellen, dass die Vektorrepräsentation eine genial einfache Darstellung sowohl der im Information Retrieval (IR) als grundlegende Datenstruktur benutzten "inverted files" als auch der assoziativen Speichermatrizen darstellt, die sich im Laufe der Zeit Über Perzeptrons zu Neuronalen Netzen (NN) weiterentwickelten. Dieser formale Zusammenhang stimulierte in der Folge eine Reihe von Ansätzen, die Netzwerke im Retrieval zu verwenden, wobei sich, wie auch im vorliegenden Band, hybride Ansätze, die Methoden aus beiden Disziplinen kombinieren, als sehr geeignet erweisen. Aber der Reihe nach... Das Buch wurde vom Autor als Dissertation beim Fachbereich IV "Sprachen und Technik" der Universität Hildesheim eingereicht und resultiert aus einer Folge von Forschungsbeiträgen zu mehreren Projekten, an denen der Autor in der Zeit von 1995 bis 2000 an verschiedenen Standorten beteiligt war. Dies erklärt die ungewohnte Breite der Anwendungen, Szenarien und Domänen, in denen die Ergebnisse gewonnen wurden. So wird das in der Arbeit entwickelte COSIMIR Modell (COgnitive SIMilarity learning in Information Retrieval) nicht nur anhand der klassischen Cranfield-Kollektion evaluiert, sondern auch im WING-Projekt der Universität Regensburg im Faktenretrieval aus einer Werkstoffdatenbank eingesetzt. Weitere Versuche mit der als "Transformations-Netzwerk" bezeichneten Komponente, deren Aufgabe die Abbildung von Gewichtungsfunktionen zwischen zwei Termräumen ist, runden das Spektrum der Experimente ab. Aber nicht nur die vorgestellten Resultate sind vielfältig, auch der dem Leser angebotene "State-of-the-Art"-Überblick fasst in hoch informativer Breite Wesentliches aus den Gebieten IR und NN zusammen und beleuchtet die Schnittpunkte der beiden Bereiche. So werden neben den Grundlagen des Text- und Faktenretrieval die Ansätze zur Verbesserung der Adaptivität und zur Beherrschung von Heterogenität vorgestellt, während als Grundlagen Neuronaler Netze neben einer allgemeinen Einführung in die Grundbegriffe u.a. das Backpropagation-Modell, KohonenNetze und die Adaptive Resonance Theory (ART) geschildert werden. Einweiteres Kapitel stellt die bisherigen NN-orientierten Ansätze im IR vor und rundet den Abriss der relevanten Forschungslandschaft ab. Als Vorbereitung der Präsentation des COSIMIR-Modells schiebt der Autor an dieser Stelle ein diskursives Kapitel zum Thema Heterogenität im IR ein, wodurch die Ziele und Grundannahmen der Arbeit noch einmal reflektiert werden. Als Dimensionen der Heterogenität werden der Objekttyp, die Qualität der Objekte und ihrer Erschließung und die Mehrsprachigkeit genannt. Wenn auch diese Systematik im Wesentlichen die Akzente auf Probleme aus den hier tangierten Projekten legt, und weniger eine umfassende Aufbereitung z.B. der Literatur zum Problem der Relevanz anstrebt, ist sie dennoch hilfreich zum Verständnis der in den nachfolgenden Kapitel oft nur implizit angesprochenen Designentscheidungen bei der Konzeption der entwickelten Prototypen. Der Ansatz, Heterogenität durch Transformationen zu behandeln, wird im speziellen Kontext der NN konkretisiert, wobei andere Möglichkeiten, die z.B. Instrumente der Logik und Probabilistik einzusetzen, nur kurz diskutiert werden. Eine weitergehende Analyse hätte wohl auch den Rahmen der Arbeit zu weit gespannt,
    Pages
    IX, 283 S
  9. Chakrabarti, S.; Dom, B.; Kumar, S.R.; Raghavan, P.; Rajagopalan, S.; Tomkins, A.; Kleinberg, J.M.; Gibson, D.: Neue Pfade durch den Internet-Dschungel : Die zweite Generation von Web-Suchmaschinen (1999) 0.00
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    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 1999, H.8, S.44-49
  10. Koopman, R.: ¬Ein OPAC mit Gewichtungsalgorithmen : Der PICA Micro OPC (1996) 0.00
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  11. Hüther, H.: Selix im DFG-Projekt Kascade (1998) 0.00
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    S.397-403
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    Source
    Information - Wissenschaft und Praxis. 59(2008) H.6/7, S.351-352
  14. Fuhr, N.: Modelle im Information Retrieval (2013) 0.00
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    S.322-335
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    Abstract
    In dialoggesteuerten Systemen zur Informationswiedergewinnung (Information Retrieval Systems, IRS) kann man - vergröbernd - das Wechselspiel zwischen Mensch und Computer als iterativen Prozess zur Erhöhung von Genauigkeit (Precision) auf der einen und Vollständigkeit (Recall) der Nachweise auf der anderen Seite verstehen. Vorgestellt wird ein maschinell anwendbares Verfahren, das auf phonologische Untersuchungen des Sprachwissenschaftlers Nikolaj S. Trubetzkoy (1890-1938) zurückgeht. In den Grundzügen kann es erheblich zur Verbesserung der Nachweisvollständigkeit beitragen. Dadurch, daß es die 'Ähnlichkeitsumgebungen' von Suchbegriffen in die Recherche mit einbezieht, zeigt es sich vor allem für Systeme mit koordinativer maschineller Indexierung als vorteilhaft. Bei alphabetischen Begriffen erweist sich die Einführung eines solchen zunächst nur auf den Benutzer hin orientierten Verfahrens auch aus technischer Sicht als günstig, da damit die Anzahl der Zugriffe bei den Suchvorgängen auch für große Datenvolumina niedrig gehalten werden kann
    Pages
    S.329-338
  16. Fuhr, N.: Zur Überwindung der Diskrepanz zwischen Retrievalforschung und -praxis (1990) 0.00
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    Source
    Nachrichten für Dokumentation. 41(1990), S.3-7
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    Source
    B.I.T.online. 16(2013) H.3, S.190-200
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    Pages
    S.403-412
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    Abstract
    Information-Retrieval-Modelle -(IR-Modelle) spezifizieren, wie zu einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Ausgangsbasis jedes Modells sind dabei zunächst bestimmte Annahmen über die Wissensrepräsentation (s. Teil B Methoden und Systeme der Inhaltserschließung) von Fragen und Dokumenten. Hier bezeichnen wir die Elemente dieser Repräsentationen als Terme, wobei es aus der Sicht des Modells egal ist, wie diese Terme aus dem Dokument (und analog aus der von Benutzenden eingegebenen Anfrage) abgeleitet werden: Bei Texten werden hierzu häufig computerlinguistische Methoden eingesetzt, aber auch komplexere automatische oder manuelle Erschließungsverfahren können zur Anwendung kommen. Repräsentationen besitzen ferner eine bestimmte Struktur. Ein Dokument wird meist als Menge oder Multimenge von Termen aufgefasst, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine sogenannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oder 1) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Analog dazu gibt es eine Fragerepräsentation; legt man eine natürlichsprachige Anfrage zugrunde, so kann man die o. g. Verfahren für Dokumenttexte anwenden. Alternativ werden auch grafische oder formale Anfragesprachen verwendet, wobei aus Sicht der Modelle insbesondere deren logische Struktur (etwa beim Booleschen Retrieval) relevant ist. Die Fragerepräsentation wird dann in eine Fragebeschreibung überführt.
    Pages
    S.379-398
  20. Oberhauser, O.; Labner, J.: Relevance Ranking in Online-Katalogen : Informationsstand und Perspektiven (2003) 0.00
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    Source
    Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 56(2003) H.3/4, S.49-63