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  • × theme_ss:"Data Mining"
  1. Peters, G.; Gaese, V.: ¬Das DocCat-System in der Textdokumentation von G+J (2003) 0.01 
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    Abstract
    Wir werden einmal die Grundlagen des Text-Mining-Systems bei IBM darstellen, dann werden wir das Projekt etwas umfangreicher und deutlicher darstellen, da kennen wir uns aus. Von daher haben wir zwei Teile, einmal Heidelberg, einmal Hamburg. Noch einmal zur Technologie. Text-Mining ist eine von IBM entwickelte Technologie, die in einer besonderen Ausformung und Programmierung für uns zusammengestellt wurde. Das Projekt hieß bei uns lange Zeit DocText Miner und heißt seit einiger Zeit auf Vorschlag von IBM DocCat, das soll eine Abkürzung für Document-Categoriser sein, sie ist ja auch nett und anschaulich. Wir fangen an mit Text-Mining, das bei IBM in Heidelberg entwickelt wurde. Die verstehen darunter das automatische Indexieren als eine Instanz, also einen Teil von Text-Mining. Probleme werden dabei gezeigt, und das Text-Mining ist eben eine Methode zur Strukturierung von und der Suche in großen Dokumentenmengen, die Extraktion von Informationen und, das ist der hohe Anspruch, von impliziten Zusammenhängen. Das letztere sei dahingestellt. IBM macht das quantitativ, empirisch, approximativ und schnell. das muss man wirklich sagen. Das Ziel, und das ist ganz wichtig für unser Projekt gewesen, ist nicht, den Text zu verstehen, sondern das Ergebnis dieser Verfahren ist, was sie auf Neudeutsch a bundle of words, a bag of words nennen, also eine Menge von bedeutungstragenden Begriffen aus einem Text zu extrahieren, aufgrund von Algorithmen, also im Wesentlichen aufgrund von Rechenoperationen. Es gibt eine ganze Menge von linguistischen Vorstudien, ein wenig Linguistik ist auch dabei, aber nicht die Grundlage der ganzen Geschichte. Was sie für uns gemacht haben, ist also die Annotierung von Pressetexten für unsere Pressedatenbank. Für diejenigen, die es noch nicht kennen: Gruner + Jahr führt eine Textdokumentation, die eine Datenbank führt, seit Anfang der 70er Jahre, da sind z.Z. etwa 6,5 Millionen Dokumente darin, davon etwas über 1 Million Volltexte ab 1993. Das Prinzip war lange Zeit, dass wir die Dokumente, die in der Datenbank gespeichert waren und sind, verschlagworten und dieses Prinzip haben wir auch dann, als der Volltext eingeführt wurde, in abgespeckter Form weitergeführt. Zu diesen 6,5 Millionen Dokumenten gehören dann eben auch ungefähr 10 Millionen Faksimileseiten, weil wir die Faksimiles auch noch standardmäßig aufheben.
    Date
    22. 4.2003 11:45:36
  2. Chardonnens, A.; Hengchen, S.: Text mining for cultural heritage institutions : a 5-step method for cultural heritage institutions (2017) 0.01 
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    Content
    Vgl.: http://www.vwh-verlag.de/vwh/wp-content/uploads/2017/03/titelei_isi17.pdf.
    Source
    Everything changes, everything stays the same? - Understanding information spaces : Proceedings of the 15th International Symposium of Information Science (ISI 2017), Berlin/Germany, 13th - 15th March 2017. Eds.: M. Gäde, V. Trkulja u. V. Petras
    Year
    2017
  3. Drees, B.: Text und data mining : Herausforderungen und Möglichkeiten für Bibliotheken (2016) 0.01 
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    Content
    Vgl.: http://journals.ub.uni-heidelberg.de/index.php/bibliothek/article/view/33691/pdf.
    Source
    Perspektive Bibliothek. 5(2016) H.1, S.49-73
  4. Kipcic, O.; Cramer, C.: Wie Zeitungsinhalte Forschung und Entwicklung befördern (2017) 0.01 
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    Content
    Dieser Beitrag beruht auf einem Vortrag der Autorinnen auf der vfm-Frühjahrstagung 2017. Er wird demnächst in info7 2017/3 veröffentlicht.
    Source
    Open Password. 2017, Nr.237 vom 20.07.2017 [http://www.password-online.de/?wysija-page=1&controller=email&action=view&email_id=294&wysijap=subscriptions&user_id=623]
    Year
    2017
  5. Schwartz, D.: Graphische Datenanalyse für digitale Bibliotheken : Leistungs- und Funktionsumfang moderner Analyse- und Visualisierungsinstrumente (2006) 0.01 
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    Abstract
    Das World Wide Web stellt umfangreiche Datenmengen zur Verfügung. Für den Benutzer wird es zunehmend schwieriger, diese Datenmengen zu sichten, zu bewerten und die relevanten Daten herauszufiltern. Einen Lösungsansatz für diese Problemstellung bieten Visualisierungsinstrumente, mit deren Hilfe Rechercheergebnisse nicht mehr ausschließlich über textbasierte Dokumentenlisten, sondern über Symbole, Icons oder graphische Elemente dargestellt werden. Durch geeignete Visualisierungstechniken können Informationsstrukturen in großen Datenmengen aufgezeigt werden. Informationsvisualisierung ist damit ein Instrument, um Rechercheergebnisse in einer digitalen Bibliothek zu strukturieren und relevante Daten für den Benutzer leichter auffindbar zu machen.
  6. Nohr, H.: Big Data im Lichte der EU-Datenschutz-Grundverordnung (2017) 0.00 
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    Content
    Vgl.: JurPC Web-Dok. 111/2017 - DOI 10.7328/jurpcb2017328111.
    Year
    2017
  7. Loonus, Y.: Einsatzbereiche der KI und ihre Relevanz für Information Professionals (2017) 0.00 
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    Abstract
    Es liegt in der Natur des Menschen, Erfahrungen und Ideen in Wort und Schrift mit anderen teilen zu wollen. So produzieren wir jeden Tag gigantische Mengen an Texten, die in digitaler Form geteilt und abgelegt werden. The Radicati Group schätzt, dass 2017 täglich 269 Milliarden E-Mails versendet und empfangen werden. Hinzu kommen größtenteils unstrukturierte Daten wie Soziale Medien, Presse, Websites und firmeninterne Systeme, beispielsweise in Form von CRM-Software oder PDF-Dokumenten. Der weltweite Bestand an unstrukturierten Daten wächst so rasant, dass es kaum möglich ist, seinen Umfang zu quantifizieren. Der Versuch, eine belastbare Zahl zu recherchieren, führt unweigerlich zu diversen Artikeln, die den Anteil unstrukturierter Texte am gesamten Datenbestand auf 80% schätzen. Auch wenn nicht mehr einwandfrei nachvollziehbar ist, woher diese Zahl stammt, kann bei kritischer Reflexion unseres Tagesablaufs kaum bezweifelt werden, dass diese Daten von großer wirtschaftlicher Relevanz sind.
    Source
    Open Password. 2017, Nr.265 vom 11.10.2017. [http://www.password-online.de/?wysija-page=1&controller=email&action=view&email_id=340&wysijap=subscriptions&user_id=1045]
    Year
    2017
  8. Liu, B.: Web data mining : exploring hyperlinks, contents, and usage data (2011) 0.00 
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    Footnote
    Elektronische Ausgabe unter: http://springer.r.delivery.net/r/r?2.1.Ee.2Tp.1gd0L5.C3WE8i..N.WdtE.3uq2.bW89MQ%5f%5fCXPUFOH0.
  9. Mining text data (2012) 0.00 
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    Footnote
    Elektronische Ausgabe unter: http://springer.r.delivery.net/r/r?2.1.Ee.2Tp.1gd0L5.C3WE8i..N.WdtI.3uq2.bW89MQ%5f%5fCXccFOL0.
  10. Varathan, K.D.; Giachanou, A.; Crestani, F.: Comparative opinion mining : a review (2017) 0.00 
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    Source
    Journal of the Association for Information Science and Technology. 68(2017) no.4, S.811-829
    Year
    2017
  11. Ayadi, H.; Torjmen-Khemakhem, M.; Daoud, M.; Huang, J.X.; Jemaa, M.B.: Mining correlations between medically dependent features and image retrieval models for query classification (2017) 0.00 
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    Source
    Journal of the Association for Information Science and Technology. 68(2017) no.5, S.1323-1334
    Year
    2017
  12. Gill, A.J.; Hinrichs-Krapels, S.; Blanke, T.; Grant, J.; Hedges, M.; Tanner, S.: Insight workflow : systematically combining human and computational methods to explore textual data (2017) 0.00 
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    Source
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    Year
    2017
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    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
  15. Matson, L.D.; Bonski, D.J.: Do digital libraries need librarians? (1997) 0.00 
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    Date
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    Date
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    Date
    22. 3.2008 14:46:06
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    22. 3.2013 19:43:01

Authors

Years

Languages

  • e 15
  • d 12

Types

Themes

Subjects

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