-
Chen, S.Y.; Liu, X.: ¬The contribution of data mining to information science : making sense of it all (2005)
0.03
0.02980037 = product of:
0.08940111 = sum of:
0.08940111 = product of:
0.17880222 = sum of:
0.17880222 = weight(_text_:2005 in 4655) [ClassicSimilarity], result of:
0.17880222 = score(doc=4655,freq=5.0), product of:
0.19702037 = queryWeight, product of:
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.9075317 = fieldWeight in 4655, product of:
2.236068 = tf(freq=5.0), with freq of:
5.0 = termFreq=5.0
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.09375 = fieldNorm(doc=4655)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Journal of information science. 30(2005) no.6, S.550-
- Year
- 2005
-
Liu, W.; Weichselbraun, A.; Scharl, A.; Chang, E.: Semi-automatic ontology extension using spreading activation (2005)
0.02
0.017383551 = product of:
0.05215065 = sum of:
0.05215065 = product of:
0.1043013 = sum of:
0.1043013 = weight(_text_:2005 in 3028) [ClassicSimilarity], result of:
0.1043013 = score(doc=3028,freq=5.0), product of:
0.19702037 = queryWeight, product of:
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.5293935 = fieldWeight in 3028, product of:
2.236068 = tf(freq=5.0), with freq of:
5.0 = termFreq=5.0
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=3028)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Journal of universal knowledge management. 0(2005) no.1, S.50-58
- Year
- 2005
-
Lischka, K.: Spurensuche im Datenwust : Data-Mining-Software fahndet nach kriminellen Mitarbeitern, guten Kunden - und bald vielleicht auch nach Terroristen (2002)
0.02
0.015589664 = product of:
0.04676899 = sum of:
0.04676899 = sum of:
0.028271113 = weight(_text_:2005 in 1178) [ClassicSimilarity], result of:
0.028271113 = score(doc=1178,freq=2.0), product of:
0.19702037 = queryWeight, product of:
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.14349335 = fieldWeight in 1178, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=1178)
0.018497877 = weight(_text_:22 in 1178) [ClassicSimilarity], result of:
0.018497877 = score(doc=1178,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.116070345 = fieldWeight in 1178, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=1178)
0.33333334 = coord(1/3)
- Content
- "Ob man als Terrorist einen Anschlag gegen die Vereinigten Staaten plant, als Kassierer Scheine aus der Kasse unterschlägt oder für bestimmte Produkte besonders gerne Geld ausgibt - einen Unterschied macht Data-Mining-Software da nicht. Solche Programme analysieren riesige Daten- mengen und fällen statistische Urteile. Mit diesen Methoden wollen nun die For- scher des "Information Awaren in den Vereinigten Staaten Spuren von Terroristen in den Datenbanken von Behörden und privaten Unternehmen wie Kreditkartenfirmen finden. 200 Millionen Dollar umfasst der Jahresetat für die verschiedenen Forschungsprojekte. Dass solche Software in der Praxis funktioniert, zeigen die steigenden Umsätze der Anbieter so genannter Customer-Relationship-Management-Software. Im vergangenen Jahr ist das Potenzial für analytische CRM-Anwendungen laut dem Marktforschungsinstitut IDC weltweit um 22 Prozent gewachsen, bis zum Jahr 2006 soll es in Deutschland mit einem jährlichen Plus von 14,1 Prozent so weitergehen. Und das trotz schwacher Konjunktur - oder gerade deswegen. Denn ähnlich wie Data-Mining der USRegierung helfen soll, Terroristen zu finden, entscheiden CRM-Programme heute, welche Kunden für eine Firma profitabel sind. Und welche es künftig sein werden, wie Manuela Schnaubelt, Sprecherin des CRM-Anbieters SAP, beschreibt: "Die Kundenbewertung ist ein zentraler Bestandteil des analytischen CRM. Sie ermöglicht es Unternehmen, sich auf die für sie wichtigen und richtigen Kunden zu fokussieren. Darüber hinaus können Firmen mit speziellen Scoring- Verfahren ermitteln, welche Kunden langfristig in welchem Maße zum Unternehmenserfolg beitragen." Die Folgen der Bewertungen sind für die Betroffenen nicht immer positiv: Attraktive Kunden profitieren von individuellen Sonderangeboten und besonderer Zuwendung. Andere hängen vielleicht so lauge in der Warteschleife des Telefonservice, bis die profitableren Kunden abgearbeitet sind. So könnte eine praktische Umsetzung dessen aussehen, was SAP-Spreche-rin Schnaubelt abstrakt beschreibt: "In vielen Unternehmen wird Kundenbewertung mit der klassischen ABC-Analyse durchgeführt, bei der Kunden anhand von Daten wie dem Umsatz kategorisiert werden. A-Kunden als besonders wichtige Kunden werden anders betreut als C-Kunden." Noch näher am geplanten Einsatz von Data-Mining zur Terroristenjagd ist eine Anwendung, die heute viele Firmen erfolgreich nutzen: Sie spüren betrügende Mitarbeiter auf. Werner Sülzer vom großen CRM-Anbieter NCR Teradata beschreibt die Möglichkeiten so: "Heute hinterlässt praktisch jeder Täter - ob Mitarbeiter, Kunde oder Lieferant - Datenspuren bei seinen wirtschaftskriminellen Handlungen. Es muss vorrangig darum gehen, einzelne Spuren zu Handlungsmustern und Täterprofilen zu verdichten. Das gelingt mittels zentraler Datenlager und hoch entwickelter Such- und Analyseinstrumente." Von konkreten Erfolgen sprich: Entlas-sungen krimineller Mitarbeiter-nach Einsatz solcher Programme erzählen Unternehmen nicht gerne. Matthias Wilke von der "Beratungsstelle für Technologiefolgen und Qualifizierung" (BTQ) der Gewerkschaft Verdi weiß von einem Fall 'aus der Schweiz. Dort setzt die Handelskette "Pick Pay" das Programm "Lord Lose Prevention" ein. Zwei Monate nach Einfüh-rung seien Unterschlagungen im Wert von etwa 200 000 Franken ermittelt worden. Das kostete mehr als 50 verdächtige Kassiererinnen und Kassierer den Job.
Jede Kasse schickt die Daten zu Stornos, Rückgaben, Korrekturen und dergleichen an eine zentrale Datenbank. Aus den Informationen errechnet das Programm Kassiererprofile. Wessen Arbeit stark Durchschnitt abweicht, macht sich verdächtig. Die Kriterien" legen im Einzelnen die Revisionsabteilungen fest, doch generell gilt: "Bei Auffälligkeiten wie überdurchschnittlichvielenStornierungen, Off nen der Kassenschublade ohne Verkauf nach einem Storno oder Warenrücknahmen ohne Kassenbon, können die Vorgänge nachträglich einzelnen Personen zugeordnet werden", sagt Rene Schiller, Marketing-Chef des Lord-Herstellers Logware. Ein Kündigungsgrund ist eine solche Datensammlung vor Gericht nicht. Doch auf der Basis können Unternehmen gezielt Detektive einsetzen. Oder sie konfrontieren die Mitarbeiter mit dem Material; woraufhin Schuldige meist gestehen. Wilke sieht Programme wie Lord kritisch:"Jeder, der in dem Raster auffällt, kann ein potenzieller Betrüger oder Dieb sein und verdient besondere Beobachtung." Dabei könne man vom Standard abweichen, weil man unausgeschlafen und deshalb unkonzentriert sei. Hier tut sich für Wilke die Gefahr technisierter Leistungskontrolle auf. "Es ist ja nicht schwierig, mit den Programmen zu berechnen, wie lange beispielsweise das Kassieren eines Samstagseinkaufs durchschnittlich dauert." Die Betriebsräte - ihre Zustimmung ist beim Einsatz technischer Kon trolleinrichtungen nötig - verurteilen die wertende Software weniger eindeutig. Im Gegenteil: Bei Kaufhof und Edeka haben sie dem Einsatz zugestimmt. Denn: "Die wollen ja nicht, dass ganze Abteilungen wegen Inventurverlusten oder dergleichen unter Generalverdacht fallen", erklärt Gewerkschaftler Wilke: "Angesichts der Leistungen kommerzieller Data-Mining-Programme verblüfft es, dass in den Vereinigten Staaten das "Information Awareness Office" noch drei Jahre für Forschung und Erprobung der eigenen Programme veranschlagt. 2005 sollen frühe Prototypen zur Terroristensuche einesgetz werden. Doch schon jetzt regt sich Protest. Datenschützer wie Marc Botenberg vom Informationszentrum für Daten schutz sprechen vom "ehrgeizigsten öffentlichen Überwachungssystem, das je vorgeschlagen wurde". Sie warnen besonders davor, Daten aus der Internetnutzung und private Mails auszuwerten. Das Verteidigungsministerium rudert zurück. Man denke nicht daran, über die Software im Inland aktiv zu werden. "Das werden die Geheimdienste, die Spionageabwehr und die Strafverfolger tun", sagt Unterstaatssekretär Edward Aldridge. Man werde während der Entwicklung und der Tests mit konstruierten und einigen - aus Sicht der Datenschützer unbedenklichen - realen Informationen arbeiten. Zu denken gibt jedoch Aldriges Antwort auf die Frage, warum so viel Geld für die Entwicklung von Übersetzungssoftware eingeplant ist: Damit man Datenbanken in anderen Sprachen nutzen könne - sofern man auf sie rechtmäßigen Zugriff bekommt."
-
Chowdhury, G.G.: Template mining for information extraction from digital documents (1999)
0.01
0.014387238 = product of:
0.043161713 = sum of:
0.043161713 = product of:
0.086323425 = sum of:
0.086323425 = weight(_text_:22 in 4577) [ClassicSimilarity], result of:
0.086323425 = score(doc=4577,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.5416616 = fieldWeight in 4577, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.109375 = fieldNorm(doc=4577)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 2. 4.2000 18:01:22
-
Wu, T.; Pottenger, W.M.: ¬A semi-supervised active learning algorithm for information extraction from textual data (2005)
0.01
0.012416821 = product of:
0.037250463 = sum of:
0.037250463 = product of:
0.074500926 = sum of:
0.074500926 = weight(_text_:2005 in 3237) [ClassicSimilarity], result of:
0.074500926 = score(doc=3237,freq=5.0), product of:
0.19702037 = queryWeight, product of:
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.37813818 = fieldWeight in 3237, product of:
2.236068 = tf(freq=5.0), with freq of:
5.0 = termFreq=5.0
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=3237)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Journal of the American Society for Information Science and Technology. 56(2005) no.3, S.258-271
- Year
- 2005
-
Lihui, C.; Lian, C.W.: Using Web structure and summarisation techniques for Web content mining (2005)
0.01
0.012416821 = product of:
0.037250463 = sum of:
0.037250463 = product of:
0.074500926 = sum of:
0.074500926 = weight(_text_:2005 in 1046) [ClassicSimilarity], result of:
0.074500926 = score(doc=1046,freq=5.0), product of:
0.19702037 = queryWeight, product of:
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.37813818 = fieldWeight in 1046, product of:
2.236068 = tf(freq=5.0), with freq of:
5.0 = termFreq=5.0
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1046)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Information processing and management. 41(2005) no.5, S.1225-1242
- Year
- 2005
-
KDD : techniques and applications (1998)
0.01
0.012331918 = product of:
0.036995754 = sum of:
0.036995754 = product of:
0.07399151 = sum of:
0.07399151 = weight(_text_:22 in 6783) [ClassicSimilarity], result of:
0.07399151 = score(doc=6783,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.46428138 = fieldWeight in 6783, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.09375 = fieldNorm(doc=6783)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Footnote
- A special issue of selected papers from the Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD'97), held Singapore, 22-23 Feb 1997
-
Matson, L.D.; Bonski, D.J.: Do digital libraries need librarians? (1997)
0.01
0.00822128 = product of:
0.024663838 = sum of:
0.024663838 = product of:
0.049327675 = sum of:
0.049327675 = weight(_text_:22 in 1737) [ClassicSimilarity], result of:
0.049327675 = score(doc=1737,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.30952093 = fieldWeight in 1737, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=1737)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 22.11.1998 18:57:22
-
Lusti, M.: Data Warehousing and Data Mining : Eine Einführung in entscheidungsunterstützende Systeme (1999)
0.01
0.00822128 = product of:
0.024663838 = sum of:
0.024663838 = product of:
0.049327675 = sum of:
0.049327675 = weight(_text_:22 in 4261) [ClassicSimilarity], result of:
0.049327675 = score(doc=4261,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.30952093 = fieldWeight in 4261, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=4261)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 17. 7.2002 19:22:06
-
Amir, A.; Feldman, R.; Kashi, R.: ¬A new and versatile method for association generation (1997)
0.01
0.00822128 = product of:
0.024663838 = sum of:
0.024663838 = product of:
0.049327675 = sum of:
0.049327675 = weight(_text_:22 in 1270) [ClassicSimilarity], result of:
0.049327675 = score(doc=1270,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.30952093 = fieldWeight in 1270, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0625 = fieldNorm(doc=1270)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Information systems. 22(1997) nos.5/6, S.333-347
-
Suakkaphong, N.; Zhang, Z.; Chen, H.: Disease named entity recognition using semisupervised learning and conditional random fields (2011)
0.01
0.007853087 = product of:
0.023559261 = sum of:
0.023559261 = product of:
0.047118522 = sum of:
0.047118522 = weight(_text_:2005 in 4367) [ClassicSimilarity], result of:
0.047118522 = score(doc=4367,freq=2.0), product of:
0.19702037 = queryWeight, product of:
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.23915559 = fieldWeight in 4367, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
4.329179 = idf(docFreq=1583, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=4367)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Abstract
- Information extraction is an important text-mining task that aims at extracting prespecified types of information from large text collections and making them available in structured representations such as databases. In the biomedical domain, information extraction can be applied to help biologists make the most use of their digital-literature archives. Currently, there are large amounts of biomedical literature that contain rich information about biomedical substances. Extracting such knowledge requires a good named entity recognition technique. In this article, we combine conditional random fields (CRFs), a state-of-the-art sequence-labeling algorithm, with two semisupervised learning techniques, bootstrapping and feature sampling, to recognize disease names from biomedical literature. Two data-processing strategies for each technique also were analyzed: one sequentially processing unlabeled data partitions and another one processing unlabeled data partitions in a round-robin fashion. The experimental results showed the advantage of semisupervised learning techniques given limited labeled training data. Specifically, CRFs with bootstrapping implemented in sequential fashion outperformed strictly supervised CRFs for disease name recognition. The project was supported by NIH/NLM Grant R33 LM07299-01, 2002-2005.
-
Hofstede, A.H.M. ter; Proper, H.A.; Van der Weide, T.P.: Exploiting fact verbalisation in conceptual information modelling (1997)
0.01
0.007193619 = product of:
0.021580856 = sum of:
0.021580856 = product of:
0.043161713 = sum of:
0.043161713 = weight(_text_:22 in 2908) [ClassicSimilarity], result of:
0.043161713 = score(doc=2908,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.2708308 = fieldWeight in 2908, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0546875 = fieldNorm(doc=2908)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Information systems. 22(1997) nos.5/6, S.349-385
-
Lackes, R.; Tillmanns, C.: Data Mining für die Unternehmenspraxis : Entscheidungshilfen und Fallstudien mit führenden Softwarelösungen (2006)
0.01
0.006165959 = product of:
0.018497877 = sum of:
0.018497877 = product of:
0.036995754 = sum of:
0.036995754 = weight(_text_:22 in 1383) [ClassicSimilarity], result of:
0.036995754 = score(doc=1383,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.23214069 = fieldWeight in 1383, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.046875 = fieldNorm(doc=1383)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 22. 3.2008 14:46:06
-
Hallonsten, O.; Holmberg, D.: Analyzing structural stratification in the Swedish higher education system : data contextualization with policy-history analysis (2013)
0.01
0.0051382994 = product of:
0.015414898 = sum of:
0.015414898 = product of:
0.030829797 = sum of:
0.030829797 = weight(_text_:22 in 668) [ClassicSimilarity], result of:
0.030829797 = score(doc=668,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.19345059 = fieldWeight in 668, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=668)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 22. 3.2013 19:43:01
-
Vaughan, L.; Chen, Y.: Data mining from web search queries : a comparison of Google trends and Baidu index (2015)
0.01
0.0051382994 = product of:
0.015414898 = sum of:
0.015414898 = product of:
0.030829797 = sum of:
0.030829797 = weight(_text_:22 in 1605) [ClassicSimilarity], result of:
0.030829797 = score(doc=1605,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.19345059 = fieldWeight in 1605, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=1605)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Source
- Journal of the Association for Information Science and Technology. 66(2015) no.1, S.13-22
-
Fonseca, F.; Marcinkowski, M.; Davis, C.: Cyber-human systems of thought and understanding (2019)
0.01
0.0051382994 = product of:
0.015414898 = sum of:
0.015414898 = product of:
0.030829797 = sum of:
0.030829797 = weight(_text_:22 in 5011) [ClassicSimilarity], result of:
0.030829797 = score(doc=5011,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.19345059 = fieldWeight in 5011, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0390625 = fieldNorm(doc=5011)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 7. 3.2019 16:32:22
-
Peters, G.; Gaese, V.: ¬Das DocCat-System in der Textdokumentation von G+J (2003)
0.00
0.00411064 = product of:
0.012331919 = sum of:
0.012331919 = product of:
0.024663838 = sum of:
0.024663838 = weight(_text_:22 in 1507) [ClassicSimilarity], result of:
0.024663838 = score(doc=1507,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.15476047 = fieldWeight in 1507, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=1507)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 22. 4.2003 11:45:36
-
Hölzig, C.: Google spürt Grippewellen auf : Die neue Anwendung ist bisher auf die USA beschränkt (2008)
0.00
0.00411064 = product of:
0.012331919 = sum of:
0.012331919 = product of:
0.024663838 = sum of:
0.024663838 = weight(_text_:22 in 2403) [ClassicSimilarity], result of:
0.024663838 = score(doc=2403,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.15476047 = fieldWeight in 2403, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=2403)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 3. 5.1997 8:44:22
-
Jäger, L.: Von Big Data zu Big Brother (2018)
0.00
0.00411064 = product of:
0.012331919 = sum of:
0.012331919 = product of:
0.024663838 = sum of:
0.024663838 = weight(_text_:22 in 5234) [ClassicSimilarity], result of:
0.024663838 = score(doc=5234,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.15476047 = fieldWeight in 5234, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.03125 = fieldNorm(doc=5234)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 22. 1.2018 11:33:49
-
Medien-Informationsmanagement : Archivarische, dokumentarische, betriebswirtschaftliche, rechtliche und Berufsbild-Aspekte ; [Frühjahrstagung der Fachgruppe 7 im Jahr 2000 in Weimar und Folgetagung 2001 in Köln] (2003)
0.00
0.0030829795 = product of:
0.009248938 = sum of:
0.009248938 = product of:
0.018497877 = sum of:
0.018497877 = weight(_text_:22 in 1833) [ClassicSimilarity], result of:
0.018497877 = score(doc=1833,freq=2.0), product of:
0.15936781 = queryWeight, product of:
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.04550987 = queryNorm
0.116070345 = fieldWeight in 1833, product of:
1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
2.0 = termFreq=2.0
3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
0.0234375 = fieldNorm(doc=1833)
0.5 = coord(1/2)
0.33333334 = coord(1/3)
- Date
- 11. 5.2008 19:49:22
