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Content

"Die einfachste Form der Volltextsuche ist die Phrasensuche. Hierbei gilt es, den eingegebenen Text in der exakten Schreibweise in sämtlichen relevanten Dokumenten zu finden. Anhand von Joker-Zeichen wie Stern und Fragezeichen kann der Anwender diese Art der Suche erweitern. Boole'sche Parameter verknüpfen einen, zwei oder mehrere Begriffe zu einem Suchstring. Die häufigsten Parameter lauten UND, ODER und NICHT. So lassen sich auch komplexe Anfragen starten, etwa sollen alle Dokumente gefunden werden, die die Begriffe »Schröder« oder »Schroeder«, aber nicht »Bundeskanzler« enthalten. Kennt der Anwender nicht die exakte Schreibweise oder kommen unterschiedliche Ausprägungen eines Wortes in den gesuchten Dokumenten vor, wie Deklinationen, muss er auf fehlertolerante oder linguistische Verfahren zurückgreifen. Einige Tools wie etwa Dt Search und Findword arbeiten mit Wörterbüchern, die auch Flexionen enthalten. Sucht der Nutzer etwa nach »Baum«, findet das Tool auch »Bäume« oder etwa »Baumstamm«. Bei der phonetischen Suche setzen Programme wie Documind Pro und Findword auf einen Algorithmus, der nach dem ähnlichen Klang der Wörter recherchiert. Solche Verfahren sind demnach sprachenabhängig. Sie nehmen den Suchstring »Meier« zum Anlass, auch »Mayer« oder »Meier« nachzuschlagen. Fuzzy Logic ist ein verwandtes Verfahren, das alternative Schreibweisen oder Tippfehler verzeiht. Dieses Verfahren berücksichtigt auch Abweichungen und stellt dabei fest, dass ein bestimmter Begriff zu einem Wortstamm gehört. Eine solche Methode liefert eine größere Trefferliste und findet bei Eingabe von »Microsoft« auch Dokumente mit »Mircosoft« und »Microaoft«. Die Königsdisziplin ist die Assoziative Suche, die die Recherche nach Eingabe eines beliebigen Satzes in der natürlichen Sprache startet. Das Suchkommando »Die Meistertitel von Borussia Mönchengladbach« findet im Idealfall Texte zu den Themen Fußball, Bundesliga und Netzer."

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Abstract

Im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Auffinden bestimmter Wörter oder Muster in Texten. Der Begriff "Text" wird hier in einem sehr allgemeinen Sinne als strukturierte Folge beliebiger Länge von Zeichen aus einem endlichen Alphabet verstanden. Somit fällt unter diesen Bereich ganz allgemein die Suche nach einem Muster in einer Sequenz von Zeichen. Beispiele hierfür sind neben der Suche von Wörtern in "literarischen" Texten, z.B. das Finden von Pixelfolgen in Bildern oder gar das Finden von Mustern in DNS-Strängen. Das Anwendungsgebiet für eine solche Suche ist weit gefächert. Man denke hier allein an Texteditoren, Literaturdatenbanken, digitale Lexika oder die besagte DNADatenbank. Betrachtet man allein das 1989 publizierte Oxford English Dictionary mit seinen etwa 616500 definierten Stichworten auf gedruckten 21728 Seiten, so gilt es, einen möglichst effizienten Algorithmus für die Suche in Texten zu nutzen. Der in der Arbeit zugrunde liegende Datentyp ist vom Typ String (Zeichenkette), wobei hier offen gelassen wird, wie der Datentyp programmtechnisch realisiert wird. Algorithmen zur Verarbeitung von Zeichenketten (string processing) umfassen ein bestimmtes Spektrum an Anwendungsgebieten [Ot96, S.617 f.], wie z.B. das Komprimieren, das Verschlüssen, das Analysieren (parsen), das Übersetzen von Texten sowie das Suchen in Texten, welches Thema dieses Seminars ist. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus vorgestellt, der wie der ebenfalls in diesem Seminar vorgestellte Boyer-Moore Algorithmus einen effizienten Suchalgorithmus darstellt. Dabei soll ein gegebenes Suchwort oder Muster (pattern) in einer gegeben Zeichenkette erkannt werden (pattern matching). Gesucht werden dabei ein oder mehrere Vorkommen eines bestimmten Suchwortes (exact pattern matching). Der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus wurde erstmals 1974 als Institutbericht der Stanford University beschrieben und erschien 1977 in der Fachzeitschrift Journal of Computing unter dem Titel "Fast Pattern Matching in Strings" [Kn77]. Der Algorithmus beschreibt eine Suche in Zeichenketten mit linearer Laufzeit. Der Name des Algorithmus setzt sich aus den Entwicklern des Algorithmus Donald E. Knuth, James H. Morris und Vaughan R. Pratt zusammen.

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/JanAckermann.pdf

Imprint

Münster : Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälische Wilhelms-Universität Münster

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Date

14. 6.2015 22:12:44

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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

Source

Bibliotheken mit und ohne Grenzen: Informationsgesellschaft und Bibliothek. Der österreichische Bibliothekartag 1990, Bregenz, 4.-8.9.1990, Vorträge und Kommissionssitzungen

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Abstract

Die Masse der Suchalgorithmen lässt sich in zwei grundlegend verschiedene Teilbereiche untergliedern. Auf der einen Seite stehen Algorithmen, die auf komplexen Datenstrukturen (häufig baumartig) ganze Datensätze unter Verwendung eines Indizes finden. Als geläufiger Vertreter sei hier die binäre Suche auf sortierten Arrays oder in binären Bäumen genannt. Die andere Gruppe, der sich diese Ausarbeitung widmet, dient dazu, Entsprechungen von Mustern in gegebenen Zeichenketten zu finden. Auf den folgenden Seiten werden nun zunächst einige Begriffe eingeführt, die für das weitere Verständnis und einen Vergleich verschiedener Suchalgorithmen nötig sind. Weiterhin wird ein naiver Suchalgorithmus dargestellt und mit der Idee von Boyer und Moore verglichen. Hierzu wird ihr Algorithmus zunächst informal beschrieben, dann mit Blick auf eine Implementation näher erläutert und anschließend einer Effizienzanalyse - sowohl empirisch als auch theoretisch - unterzogen. Abschließend findet eine kurze Bewertung mit Bezug auf Schwachstellen, Vorzüge und Verbesserungsmöglichkeiten statt, im Zuge derer einige prominente Modifikationen des Boyer-Moore Algorithmus vorgestellt 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/KristoferFichtner.pdf

Imprint

Münster : Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälische Wilhelms-Universität Münster

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Abstract

In diesem Artikel wird ein Re-Ranking-Ansatz für Suchsysteme vorgestellt, der die Recherche nach wissenschaftlicher Literatur messbar verbessern kann. Das nichttextorientierte Rankingverfahren Bradfordizing wird eingeführt und anschließend im empirischen Teil des Artikels bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherche-Topics evaluiert. Dem Bradford Law of Scattering (BLS), auf dem Bradfordizing basiert, liegt zugrunde, dass sich die Literatur zu einem beliebigen Fachgebiet bzw. -thema in Zonen unterschiedlicher Dokumentenkonzentration verteilt. Dem Kernbereich mit hoher Konzentration der Literatur folgen Bereiche mit mittlerer und geringer Konzentration. Bradfordizing sortiert bzw. rankt eine Dokumentmenge damit nach den sogenannten Kernzeitschriften. Der Retrievaltest mit 164 intellektuell bewerteten Fragestellungen in Fachdatenbanken aus den Bereichen Sozial- und Politikwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin zeigt, dass die Dokumente der Kernzeitschriften signifikant häufiger relevant bewertet werden als Dokumente der zweiten Dokumentzone bzw. den Peripherie-Zeitschriften. Die Implementierung von Bradfordizing und weiteren Re-Rankingverfahren liefert unmittelbare Mehrwerte für den Nutzer.

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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

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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

Transitive Meronymie. Automatische begriffsbasierte Suchanfrageerweiterung unter Nutzung gewichteter transitiver Teil-Ganzes-Relationen. Unsere theoretisch orientierte Arbeit isoliert transitive Teil-Ganzes-Beziehungen. Wir diskutieren den Einsatz der Meronymie bei der automatischen begriffsbasierten Suchanfrageerweiterung im Information Retrieval. Aus praktischen Gründen schlagen wir vor, die Bestandsrelationen zu spezifizieren und die einzelnen Arten mit unterschiedlichen Gewichtungswerten zu versehen, die im Retrieval genutzt werden. Für das Design von Wissensordnungen ist bedeutsam, dass innerhalb der Begriffsleiter einer Abstraktionsrelation ein Begriff alle seine Teile (sowie alle transitiven Teile der Teile) an seine Unterbegriffe vererbt.

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Abstract

Mit der wachsenden Informationsflut steigen die Anforderungen an Informationssysteme, aus der Menge potenziell relevanter Information die in einem bestimmten Kontext relevanteste zu selektieren. Empfehlungssysteme spielen hier eine besondere Rolle, da sie personalisiert - d. h. kontextspezifisch und benutzerindividuell - relevante Information herausfiltern können. Definition: Ein Empfehlungssystem empfiehlt einem Benutzer bzw. einer Benutzerin in einem definierten Kontext aus einer gegebenen Menge von Empfehlungsobjekten eine Teilmenge als relevant. Empfehlungssysteme machen Benutzer auf Objekte aufmerksam, die sie möglicherweise nie gefunden hätten, weil sie nicht danach gesucht hätten oder sie in der schieren Menge an insgesamt relevanter Information untergegangen wären.

Source

Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg

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Abstract

Die Menge an Daten im Internet steigt weiter rapide an. Damit wächst auch der Bedarf an qualitativ hochwertigen Information Retrieval Diensten zur Orientierung und problemorientierten Suche. Die Entscheidung für die Benutzung oder Beschaffung von Information Retrieval Software erfordert aussagekräftige Evaluierungsergebnisse. Dieser Beitrag stellt neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen vor und zeigt den Trend zu Spezialisierung und Diversifizierung von Evaluierungsstudien, die den Realitätsgrad derErgebnisse erhöhen. DerSchwerpunkt liegt auf dem Retrieval von Fachtexten, Internet-Seiten und Multimedia-Objekten.

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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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Abstract

Trotz großer Dokumentmengen für datenbankübergreifende Literaturrecherchen erwarten akademische Nutzer 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, inzwischen eine entscheidende Rolle beim Design von Suchsystemen. Nutzer erwarten weiterhin flexible Informationssysteme, die es unter anderem zulassen, Einfluss auf das Ranking der Dokumente zu nehmen bzw. alternative Rankingverfahren zu verwenden. In dieser Arbeit werden zwei Mehrwertverfahren für Suchsysteme vorgestellt, die die typischen Probleme bei der Recherche nach wissenschaftlicher Literatur behandeln und damit die Recherchesituation messbar verbessern können. Die beiden Mehrwertdienste semantische Heterogenitätsbehandlung am Beispiel Crosskonkordanzen und Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing, die in unterschiedlichen Phasen der Suche zum Einsatz kommen, werden hier ausführlich beschrieben und im empirischen Teil der Arbeit bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherchen evaluiert. Vorrangiges Ziel der Promotion ist es, zu untersuchen, ob das hier vorgestellte alternative Re-Rankingverfahren Bradfordizing im Anwendungsbereich bibliographischer Datenbanken zum einen operabel ist und zum anderen voraussichtlich gewinnbringend in Informationssystemen eingesetzt und dem Nutzer angeboten werden kann. Für die Tests wurden Fragestellungen und Daten aus zwei Evaluationsprojekten (CLEF und KoMoHe) verwendet. Die intellektuell bewerteten Dokumente stammen aus insgesamt sieben wissenschaftlichen Fachdatenbanken der Fächer Sozialwissenschaften, Politikwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin. Die Evaluation der Crosskonkordanzen (insgesamt 82 Fragestellungen) zeigt, dass sich die Retrievalergebnisse signifikant für alle Crosskonkordanzen verbessern; es zeigt sich zudem, dass interdisziplinäre Crosskonkordanzen den stärksten (positiven) Effekt auf die Suchergebnisse haben. Die Evaluation des Re-Ranking nach Bradfordizing (insgesamt 164 Fragestellungen) zeigt, dass die Dokumente der Kernzone (Kernzeitschriften) für die meisten Testreihen eine signifikant höhere Precision als Dokumente der Zone 2 und Zone 3 (Peripheriezeitschriften) ergeben. Sowohl für Zeitschriften als auch für Monographien kann dieser Relevanzvorteil nach Bradfordizing auf einer sehr breiten Basis von Themen und Fragestellungen an zwei unabhängigen Dokumentkorpora empirisch nachgewiesen werden.

Footnote

Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Doctor philosophiae (Dr. phil.) eingereicht an der Philosophischen Fakultät I

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Abstract

Information-Retrieval-(IR-)Modelle spezifizieren, wie zur einer gegebenen Anfrage die Antwortdokumente aus einer Dokumentenkollektion bestimmt werden. Dabei macht jedes Modell bestimmte Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Anfragen und definiert dann die so genannte Retrievalfunktion, die das Retrievalgewicht eines Dokumentes bezüglich einer Anfrage bestimmt - im Falle des Booleschen Retrieval etwa eines der Gewichte 0 oder 1. Die Dokumente werden dann nach fallenden Gewichten sortiert und dem Benutzer präsentiert. Zunächst sollen hier einige grundlegende Charakteristika von Retrievalmodellen beschrieben werden, bevor auf die einzelnen Modelle näher eingegangen wird. Wie eingangs erwähnt, macht jedes Modell Annahmen über die Struktur von Dokumenten und Fragen. Ein Dokument kann entweder als Menge oder Multimenge von so genannten Termen aufgefasst werden, wobei im zweiten Fall das Mehrfachvorkommen berücksichtigt wird. Dabei subsummiert 'Term' einen Suchbegriff, der ein einzelnes Wort, ein mehrgliedriger Begriff oder auch ein komplexes Freitextmuster sein kann. Diese Dokumentrepräsentation wird wiederum auf eine so genannte Dokumentbeschreibung abgebildet, in der die einzelnen Terme gewichtet sein können; dies ist Aufgabe der in Kapitel B 5 beschriebenen Indexierungsmodelle. Im Folgenden unterscheiden wir nur zwischen ungewichteter (Gewicht eines Terms ist entweder 0 oderl) und gewichteter Indexierung (das Gewicht ist eine nichtnegative reelle Zahl). Ebenso wie bei Dokumenten können auch die Terme in der Frage entweder ungewichtet oder gewichtet sein. Daneben unterscheidet man zwischen linearen (Frage als Menge von Termen, ungewichtet oder gewichtet) und Booleschen Anfragen.

Source

Grundlagen der praktischen Information und Dokumentation. 5., völlig neu gefaßte Ausgabe. 2 Bde. Hrsg. von R. Kuhlen, Th. Seeger u. D. Strauch. Begründet von Klaus Laisiepen, Ernst Lutterbeck, Karl-Heinrich Meyer-Uhlenried. Bd.1: Handbuch zur Einführung in die Informationswissenschaft und -praxis

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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.

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Grundlagen der Informationswissenschaft. Hrsg.: Rainer Kuhlen, Dirk Lewandowski, Wolfgang Semar und Christa Womser-Hacker. 7., völlig neu gefasste Ausg

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Abstract

Relevance Ranking in Online-Katalogen ist zwar kein neues Thema, doch liegt dazu nicht allzu viel Literatur vor, die das Prädikat "ernstzunehmen" verdient. Dies ist zum einen darin begründet, dass das Interesse an der Ausgabe ranggereihter Ergebnislisten auf Seiten aller Beteiligter (Bibliothekare, Softwarehersteller, Benutzer) traditionell gering war. Zum anderen ging die seit einigen Jahren populär gewordene Kritik an den bestehenden OPACs vielfach von einer unzureichenden Wissensbasis aus und produzierte oft nur polemische oder emotional gefärbte Beiträge, die zum Thema Ranking wenig beitrugen. ... Der hier beschriebene Test ist natürlich in keiner Weise erschöpfend oder repräsentativ. Dennoch gibt er, wie ich glaube, Anlass zu einiger Hoffnung. Er lässt vermuten, dass die "neuen" OPACs - zumindest was das Relevance Ranking betrifft - auf dem Weg in die richtige Richtung sind. Wie gut es wirklich gelingen wird, die Rankingleistung von Suchmaschinen wie Google, die unter völlig anderen Voraussetzungen arbeiten, einzuholen, wird aber erst die Zukunft zeigen.

Source

Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 63(2010) H.1/2, S.25-37

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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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Abstract

Das von der DFG geförderte Projekt LibRank erforscht neue Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme, die aufbauend auf Erkenntnissen aus dem Bereich Websuche qualitätsinduzierende Faktoren wie z. B. Aktualität, Popularität und Verfügbarkeit von einzelnen Medien berücksichtigen. Die konzipierten Verfahren werden im Kontext eines in den Wirtschaftswissenschaften häufig genutzten Rechercheportals (EconBiz) entwickelt und in einem Testsystem systematisch evaluiert. Es werden Rankingfaktoren, die für den Bibliotheksbereich von besonderem Interesse sind, vorgestellt und exemplarisch Probleme und Herausforderungen aufgezeigt.

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Source

Knowledge Management und Kommunikationssysteme: Proceedings des 6. Internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI '98) Prag, 3.-7. November 1998 / Hochschulverband für Informationswissenschaft (HI) e.V. Konstanz ; Fachrichtung Informationswissenschaft der Universität des Saarlandes, Saarbrücken. Hrsg.: Harald H. Zimmermann u. Volker Schramm