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  • × theme_ss:"Retrievalalgorithmen"
  • × author_ss:"Stock, W.G."
  1. Stock, W.G.: On relevance distributions (2006) 0.13 
    0.12821087 = product of:
  0.1923163 = sum of:
    0.0929755 = weight(_text_:search in 5116) [ClassicSimilarity], result of:
      0.0929755 = score(doc=5116,freq=6.0), product of:
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            6.0 = termFreq=6.0
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          0.19868161 = score(doc=5116,freq=6.0), product of:
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              0.05027291 = queryNorm
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              2.4494898 = tf(freq=6.0), with freq of:
                6.0 = termFreq=6.0
              5.080822 = idf(docFreq=746, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=5116)
      0.5 = coord(1/2)
  0.6666667 = coord(2/3)
    Abstract
    There are at least three possible ways that documents are distributed by relevance: informetric (power law), inverse logistic, and dichotomous. The nature of the type of distribution has implications for the construction of relevance ranking algorithms for search engines, for automated (blind) relevance feedback, for user behavior when using Web search engines, for combining of outputs of search engines for metasearch, for topic detection and tracking, and for the methodology of evaluation of information retrieval systems.
  2. Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (IV) : Relevance Ranking nach "Popularität" von Webseiten: Google (2001) 0.08 
    0.0785128 = product of:
  0.1177692 = sum of:
    0.056935627 = weight(_text_:search in 5771) [ClassicSimilarity], result of:
      0.056935627 = score(doc=5771,freq=4.0), product of:
        0.1747324 = queryWeight, product of:
          3.475677 = idf(docFreq=3718, maxDocs=44218)
          0.05027291 = queryNorm
        0.3258447 = fieldWeight in 5771, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          3.475677 = idf(docFreq=3718, maxDocs=44218)
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    0.060833566 = product of:
      0.12166713 = sum of:
        0.12166713 = weight(_text_:engines in 5771) [ClassicSimilarity], result of:
          0.12166713 = score(doc=5771,freq=4.0), product of:
            0.25542772 = queryWeight, product of:
              5.080822 = idf(docFreq=746, maxDocs=44218)
              0.05027291 = queryNorm
            0.47632706 = fieldWeight in 5771, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              5.080822 = idf(docFreq=746, maxDocs=44218)
              0.046875 = fieldNorm(doc=5771)
      0.5 = coord(1/2)
  0.6666667 = coord(2/3)
    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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