Search (2 results, page 1 of 1)

0.006486512 = product of:
  0.03891907 = sum of:
    0.03891907 = weight(_text_:der in 5744) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03891907 = score(doc=5744,freq=16.0), product of:
        0.09292302 = queryWeight, product of:
          2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
          0.04159925 = queryNorm
        0.4188313 = fieldWeight in 5744, product of:
          4.0 = tf(freq=16.0), with freq of:
            16.0 = termFreq=16.0
          2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5744)
  0.16666667 = coord(1/6)

Abstract

Ziel: Ziel dieser Bachelorarbeit war es, die Übertragbarkeit der allgemeinen Rankingfaktoren, wie sie von Web-Suchmaschinen verwendet werden, auf Discovery-Systeme zu analysieren. Dadurch könnte das bisher hauptsächlich auf dem textuellen Abgleich zwischen Suchanfrage und Dokumenten basierende bibliothekarische Ranking verbessert werden. Methode: Hierfür wurden Faktoren aus den Gruppen Popularität, Aktualität, Lokalität, Technische Faktoren, sowie dem personalisierten Ranking diskutiert. Die entsprechenden Rankingfaktoren wurden nach ihrer Vorkommenshäufigkeit in der analysierten Literatur und der daraus abgeleiteten Wichtigkeit, ausgewählt. Ergebnis: Von den 23 untersuchten Rankingfaktoren sind 14 (61 %) direkt vom Ranking der Web-Suchmaschinen auf das Ranking der Discovery-Systeme übertragbar. Zu diesen zählen unter anderem das Klickverhalten, das Erstellungsdatum, der Nutzerstandort, sowie die Sprache. Sechs (26%) der untersuchten Faktoren sind dagegen nicht übertragbar (z.B. Aktualisierungsfrequenz und Ladegeschwindigkeit). Die Linktopologie, die Nutzungshäufigkeit, sowie die Aktualisierungsfrequenz sind mit entsprechenden Modifikationen übertragbar.

0.005617484 = product of:
  0.033704903 = sum of:
    0.033704903 = weight(_text_:der in 4301) [ClassicSimilarity], result of:
      0.033704903 = score(doc=4301,freq=12.0), product of:
        0.09292302 = queryWeight, product of:
          2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
          0.04159925 = queryNorm
        0.36271852 = fieldWeight in 4301, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.2337668 = idf(docFreq=12875, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=4301)
  0.16666667 = coord(1/6)

Abstract

Nutzer erwarten für Literaturrecherchen in wissenschaftlichen Suchsystemen einen möglichst hohen Anteil an relevanten und qualitativen Dokumenten in den Trefferergebnissen. Insbesondere die Reihenfolge und Struktur der gelisteten Ergebnisse (Ranking) spielt, neben dem direkten Volltextzugriff auf die Dokumente, für viele Nutzer inzwischen eine entscheidende Rolle. Abgegrenzt wird Ranking oder Relevance Ranking von sogenannten Sortierungen zum Beispiel nach dem Erscheinungsjahr der Publikation, obwohl hier die Grenze zu »nach inhaltlicher Relevanz« gerankten Listen konzeptuell nicht sauber zu ziehen ist. Das Ranking von Dokumenten führt letztlich dazu, dass sich die Benutzer fokussiert mit den oberen Treffermengen eines Suchergebnisses beschäftigen. Der mittlere und untere Bereich eines Suchergebnisses wird häufig nicht mehr in Betracht gezogen. Aufgrund der Vielzahl an relevanten und verfügbaren Informationsquellen ist es daher notwendig, Kernbereiche in den Suchräumen zu identifizieren und diese anschließend dem Nutzer hervorgehoben zu präsentieren. Phillipp Mayr fasst hier die Ergebnisse seiner Dissertation zum Thema »Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing für die verteilte Suche in Digitalen Bibliotheken« zusammen.

Series

Lesesaal: Der Katalog der Zukunft