Search (5 results, page 1 of 1)

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Content

Inhalt Collaborating to search effectively in different searcher modes through cues and specialty search / Naresh Kumar Agarwal and Danny C.C. Poo -- Collaborative querying using a hybrid content and results-based approach / Chandrani Sinha Ray ... [et al.] -- Collaborative classification for group-oriented organization of search results / Keiichi Nakata and Amrish Singh -- A case study of use-centered descriptions : archival descriptions of what can be done with a collection / Richard Butterworth -- Metadata for social recommendations : storing, sharing, and reusing evaluations of learning resources / Riina Vuorikari, Nikos Manouselis, and Erik Duval -- Social network models for enhancing reference-based search engine rankings / Nikolaos Korfiatis ... [et al.] -- From PageRank to social rank : authority-based retrieval in social information spaces / Sebastian Marius Kirsch ... [et al.] -- Adaptive peer-to-peer social networks for distributed content-based Web search / Le-Shin Wu ... [et al.] -- The ethics of social information retrieval / Brendan Luyt and Chu Keong Lee -- The social context of knowledge / Daniel Memmi -- Social information seeking in digital libraries / George Buchanan and Annika Hinze -- Relevant intra-actions in networked environments / Theresa Dirndorfer Anderson -- Publication and citation analysis as a tool for information retrieval / Ronald Rousseau -- Personalized information retrieval in a semantic-based learning environment / Antonella Carbonaro and Rodolfo Ferrini -- Multi-agent tourism system (MATS) / Soe Yu Maw and Myo-Myo Naing -- Hybrid recommendation systems : a case study on the movies domain / Konstantinos Markellos ... [et al.].

Editor

Goh, D. u. S. Foo

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Date

22.10.2006 10:22:33

Footnote

Rez. in: nfd 54(2003) H.8, S.497 (T. Mandl): "Gesetze der digitalen Anarchie - Hyperlinks im Internet entstehen als Ergebnis sozialer Prozesse und können auch als formaler Graph im Sinne der Mathematik interpretiert werden. Die Thematik Hyperlinks ist im Information Retrieval höchst aktuell, da Suchmaschinen die Link-Struktur bei der Berechnung ihrer Ergebnisse berücksichtigen. Algorithmen zur Bestimmung des "guten Rufs" einer Seite wie etwa PageRank von Google gewichten eine Seite höher, wenn viele links auf sie verweisen. Zu den neuesten Erkenntnissen über die Netzwerkstruktur des Internets liegen zwei sehr gut lesbare Bücher vor. Der Autor des ersten Buchs, der Wirtschaftswissenschaftler Huberman, ist Leiter einer Forschungsabteilung bei Hewlett Packard. Huberman beschreibt in seinem Buch zunächst die Geschichte des Internet als technologische Revolution und gelangt dann schnell zu dessen Evolution und den darin vorherrschenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Oberraschenderweise treten im Internet häufig power-law Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf, die der Zipf'schen Verteilung ähneln. Auf diese sehr ungleichen Aufteilungen etwa von eingehenden HypertextLinks oder Surfern pro Seite im Internet bezieht sich der Titel des Buchs. Diese immer wieder auftretenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen scheinen geradezu ein Gesetz des Internet zu bilden. So gibt es z.B. viele Sites mit sehr wenigen Seiten und einige wenige mit Millionen von Seiten, manche Seiten werden selten besucht und andere ziehen einen Großteil des Internet-Verkehrs auf sich, auf die meisten Seiten verweisen sehr wenige Links während auf einige wenige populäre Seiten Millionen von Links zielen. Das vorletzte Kapitel widmen übrigens beide Autoren den Märkten im Internet. Spätestens hier werden die wirtschaftlichen Aspekte von Netzwerken deutlich. Beide Titel führen den Leser in die neue Forschung zur Struktur des Internet als Netzwerk und sind leicht lesbar. Beides sind wissenschaftliche Bücher, wenden sich aber auch an den interessierten Laien. Das Buch von Barabási ist etwas aktueller, plauderhafter, länger, umfassender und etwas populärwissenschaftlicher."

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Editor

Hargittai, E. u. C. Sandvig

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Footnote

Rez. in: ZfBB 58(2011) H.3/4, S.240-242 (S. Köppl)

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Footnote

Rez. in: Information - Wissenschaft und Praxis 56(2004) H.1, S.61-62 (D. Lewandowski): "Die Autoren des vorliegenden Bandes haben sich in den letzten Jahren durch ihre zahlreichen Veröffentlichungen zum Verhalten von Suchmaschinen-Nutzern einen guten Namen gemacht. Das nun erschienene Buch bietet eine Zusammenfassung der verstreut publizierten Aufsätze und stellt deren Ergebnisse in den Kontext eines umfassenderen Forschungsansatzes. Spink und Jansen verwenden zur Analyse des Nutzungsverhaltens query logs von Suchmaschinen. In diesen werden vom Server Informationen protokolliert, die die Anfragen an diesen Server betreffen. Daten, die aus diesen Dateien gewonnen werden können, sind unter anderem die gestellten Suchanfragen, die Adresse des Rechners, von dem aus die Anfrage gestellt wurde, sowie die aus den Trefferlisten ausgewählten Dokumente. Der klare Vorteil der Analyse von Logfiles liegt in der Möglichkeit, große Datenmengen ohne hohen personellen Aufwand erheben zu können. Die Daten einer Vielzahl anonymer Nutzer können analysiert werden; ohne dass dabei die Datenerhebung das Nutzerverhalten beeinflusst. Dies ist bei Suchmaschinen von besonderer Bedeutung, weil sie im Gegensatz zu den meisten anderen professionellen Information-Retrieval-Systemen nicht nur im beruflichen Kontext, sondern auch (und vor allem) privat genutzt werden. Das Bild des Nutzungsverhaltens wird in Umfragen und Laboruntersuchungen verfälscht, weil Nutzer ihr Anfrageverhalten falsch einschätzen oder aber die Themen ihrer Anfragen nicht nennen möchten. Hier ist vor allem an Suchanfragen, die auf medizinische oder pornographische Inhalte gerichtet sind, zu denken. Die Analyse von Logfiles ist allerdings auch mit Problemen behaftet: So sind nicht alle gewünschten Daten überhaupt in den Logfiles enthalten (es fehlen alle Informationen über den einzelnen Nutzer), es werden keine qualitativen Informationen wie etwa der Grund einer Suche erfasst und die Logfiles sind aufgrund technischer Gegebenheiten teils unvollständig. Die Autoren schließen aus den genannten Vor- und Nachteilen, dass sich Logfiles gut für die Auswertung des Nutzerverhaltens eignen, bei der Auswertung jedoch die Ergebnisse von Untersuchungen, welche andere Methoden verwenden, berücksichtigt werden sollten.