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Abstract

Dieses Whitepaper beschäftigt sich mit der Definition und Bewertung von Faktoren, die eine hohe Rangkorrelation-Koeffizienz mit organischen Suchergebnissen aufweisen und dient dem Zweck der tieferen Analyse von Suchmaschinen-Algorithmen. Die Datenerhebung samt Auswertung bezieht sich auf Ranking-Faktoren für Google-Deutschland im Jahr 2014. Zusätzlich wurden die Korrelationen und Faktoren unter anderem anhand von Durchschnitts- und Medianwerten sowie Entwicklungstendenzen zu den Vorjahren hinsichtlich ihrer Relevanz für vordere Suchergebnis-Positionen interpretiert.

Date

13. 9.2014 14:45:22

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Abstract

Im Rahmen des klassischen Information Retrieval wurden verschiedene Verfahren für das Ranking sowie die Suche in einer homogenen strukturlosen Dokumentenmenge entwickelt. Die Erfolge der Suchmaschine Google haben gezeigt dass die Suche in einer zwar inhomogenen aber zusammenhängenden Dokumentenmenge wie dem Internet unter Berücksichtigung der Dokumentenverbindungen (Links) sehr effektiv sein kann. Unter den von der Suchmaschine Google realisierten Konzepten ist ein Verfahren zum Ranking von Suchergebnissen (PageRank), das in diesem Artikel kurz erklärt wird. Darüber hinaus wird auf die Konzepte eines Systems namens CiteSeer eingegangen, welches automatisch bibliographische Angaben indexiert (engl. Autonomous Citation Indexing, ACI). Letzteres erzeugt aus einer Menge von nicht vernetzten wissenschaftlichen Dokumenten eine zusammenhängende Dokumentenmenge und ermöglicht den Einsatz von Banking-Verfahren, die auf den von Google genutzten Verfahren basieren.

Date

20. 3.2005 16:23:22

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Date

25. 8.2005 17:42:22

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Abstract

In unserem Retrievaltest von Suchwerkzeugen im World Wide Web (Password 11/2000) schnitt die Suchmaschine Google am besten ab. Im Vergleich zu anderen Search Engines setzt Google kaum auf Informationslinguistik, sondern auf Algorithmen, die sich aus den Besonderheiten der Web-Dokumente ableiten lassen. Kernstück der informationsstatistischen Technik ist das "PageRank"- Verfahren (benannt nach dem Entwickler Larry Page), das aus der Hypertextstruktur des Web die "Popularität" von Seiten anhand ihrer ein- und ausgehenden Links berechnet. Google besticht durch das Angebot intuitiv verstehbarer Suchbildschirme sowie durch einige sehr nützliche "Kleinigkeiten" wie die Angabe des Rangs einer Seite, Highlighting, Suchen in der Seite, Suchen innerhalb eines Suchergebnisses usw., alles verstaut in einer eigenen Befehlsleiste innerhalb des Browsers. Ähnlich wie RealNames bietet Google mit dem Produkt "AdWords" den Aufkauf von Suchtermen an. Nach einer Reihe von nunmehr vier Password-Artikeln über InternetSuchwerkzeugen im Vergleich wollen wir abschließend zu einer Bewertung kommen. Wie ist der Stand der Technik bei Directories und Search Engines aus informationswissenschaftlicher Sicht einzuschätzen? Werden die "typischen" Internetnutzer, die ja in der Regel keine Information Professionals sind, adäquat bedient? Und können auch Informationsfachleute von den Suchwerkzeugen profitieren?

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Abstract

Die Link-Struktur-Analyse (LSA) ist nicht nur beim Crawling, dem Webseitenranking, der Abgrenzung geographischer Bereiche, der Vorhersage von Linkverwendungen, dem Auffinden von "Mirror"-Seiten, dem Kategorisieren von Webseiten und beim Generieren von Webseitenstatistiken eines der wichtigsten Analyseverfahren, sondern auch bei der Suche nach verwandten Seiten. Um qualitativ hochwertige verwandte Seiten zu finden, bildet sie nach herrschender Meinung den Hauptbestandteil bei der Identifizierung von ähnlichen Seiten innerhalb themenspezifischer Graphen vernetzter Dokumente. Dabei wird stets von zwei Annahmen ausgegangen: Links zwischen zwei Dokumenten implizieren einen verwandten Inhalt beider Dokumente und wenn die Dokumente aus unterschiedlichen Quellen (von unterschiedlichen Autoren, Hosts, Domänen, .) stammen, so bedeutet dies das eine Quelle die andere über einen Link empfiehlt. Aufbauend auf dieser Idee entwickelte Kleinberg 1998 den HITS Algorithmus um verwandte Seiten über die Link-Struktur-Analyse zu bestimmen. Dieser Ansatz wurde von Bharat und Henzinger weiterentwickelt und später auch in Algorithmen wie dem Companion und Cocitation Algorithmus zur Suche von verwandten Seiten basierend auf nur einer Anfrage-URL weiter verfolgt. In der vorliegenden Seminararbeit sollen dabei die Algorithmen, die hinter diesen Überlegungen stehen, näher erläutert werden und im Anschluss jeweils neuere Forschungsansätze auf diesem Themengebiet aufgezeigt werden.

Content

Ausarbeitung im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen, Institut für Wirtschaftsinformatik Praktische Informatik in der Wirtschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. - Vgl.: http://www-wi.uni-muenster.de/pi/lehre/ss05/seminarSuchen/Ausarbeitungen/BurkhardWei%DF.pdf

Imprint

Münster : Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälische Wilhelms-Universität Münster

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Abstract

Bericht über verschiedene Relevanzverfahren der Suchdienste des Internet

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Abstract

Spätestens bei der Suche nach E-Mails, PDF-Dokumenten oder Bildern mit Texten kapituliert die Windows-Suche. Vier von neun Desktop-Suchtools finden dagegen beinahe jede verborgene Datei.

Content

"Bitte suchen Sie alle Unterlagen, die im PC zum Ibelshäuser-Vertrag in Sprockhövel gespeichert sind. Finden Sie alles, was wir haben - Dokumente, Tabellen, Präsentationen, Scans, E-Mails. Und erledigen Sie das gleich! « Wer diese Aufgabe an das Windows-eigene Suchmodul vergibt, wird zwangsläufig enttäuscht. Denn das Betriebssystem beherrscht weder die formatübergreifende Recherche noch die Kontextsuche, die für solche komplexen Aufträge nötig sind. Professionelle Desktop-Suchmaschinen erledigen Aufgaben dieser Art jedoch im Handumdrehen - genauer gesagt in einer einzigen Sekunde. Spitzenprogramme wie Global Brain benötigen dafür nicht einmal umfangreiche Abfrageformulare. Es genügt, einen Satz im Eingabefeld zu formulieren, der das Thema der gewünschten Dokumente eingrenzt. Dabei suchen die Programme über alle Laufwerke, die sich auf dem System einbinden lassen - also auch im Netzwerk-Ordner (Shared Folder), sofern dieser freigegeben wurde. Allen Testkandidaten - mit Ausnahme von Search 32 - gemeinsam ist, dass sie weitaus bessere Rechercheergebnisse abliefern als Windows, deutlich schneller arbeiten und meist auch in den Online-Postfächern stöbern. Wer schon öfter vergeblich über die Windows-Suche nach wichtigen Dokumenten gefahndet hat, kommt angesichts der Qualität der Search-Engines kaum mehr um die Anschaffung eines Desktop-Suchtools herum. Aber Microsoft will nachbessern. Für den Windows-XP-Nachfolger Longhorn wirbt der Hersteller vor allem mit dem Hinweis auf das neue Dateisystem WinFS, das sämtliche Files auf der Festplatte über Meta-Tags indiziert und dem Anwender damit lange Suchläufe erspart. So sollen sich anders als bei Windows XP alle Dateien zu bestimmten Themen in wenigen Sekunden auflisten lassen - unabhängig vom Format und vom physikalischen Speicherort der Files. Für die Recherche selbst ist dann weder der Dateiname noch das Erstelldatum ausschlaggebend. Anhand der kontextsensitiven Suche von WinFS kann der Anwender einfach einen Suchbefehl wie »Vertragsabschluss mit Firma XYZ, Neunkirchen/Saar« eingeben, der dann ohne Umwege zum Ziel führt."

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Content

Ausnutzen der Hyperlinks für verbesserte Such- und Findeverfahren; Darstellung des HITS-Algorithmus

Source

Spektrum der Wissenschaft. 1999, H.8, S.44-49

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Classification

ST 230 [Informatik # Monographien # Software und -entwicklung # Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge]

RVK

ST 230 [Informatik # Monographien # Software und -entwicklung # Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge]

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Date

11. 9.2004 17:32:22