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  1. Li, L.; Shang, Y.; Zhang, W.: Improvement of HITS-based algorithms on Web documents 0.36 
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    Content
    Vgl.: http%3A%2F%2Fdelab.csd.auth.gr%2F~dimitris%2Fcourses%2Fir_spring06%2Fpage_rank_computing%2Fp527-li.pdf. Vgl. auch: http://www2002.org/CDROM/refereed/643/.
  2. Spree, U.; Feißt, N.; Lühr, A.; Piesztal, B.; Schroeder, N.; Wollschläger, P.: Semantic search : State-of-the-Art-Überblick zu semantischen Suchlösungen im WWW (2011) 0.02 
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    Abstract
    In diesem Kapitel wird ein Überblick über bestehende semantische Suchmaschinen gegeben. Insgesamt werden 95 solcher Suchdienste identifiziert und im Rahmen einer Inhaltsanalyse verglichen. Es kann festgestellt werden, dass die Semantische Suche sich wesentlich von den im Rahmen des Semantic Web propagierten Technologien unterscheidet und Semantik in den betrachteten Suchmaschinen weiter zu fassen ist. Die betrachteten Suchmaschinen werden in ein Stufenmodell, welches nach dem Grad der Semantik unterscheidet, eingeordnet. Das Kapitel schließt mit 8 Thesen zum aktuellen Stand der semantischen Suche.
  3. Sauer, D.: Alles schneller finden (2001) 0.01 
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    Source
    Com!online. 2001, H.12, S.24-29
  4. Loeper, D. von: Sherlock Holmes im Netz (1997) 0.01 
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  5. Hosbach, W.: ¬Die Suche denkt mit : Moderne Suchtechnologien (2006) 0.01 
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    Content
    "Stellen Sie sich vor, ein Fremder bittet Sie in seiner Sprache um Hilfe. Sie verstehen: "Drink" und "Bier". Wenn Sie in München leben, schicken Sie den Mann auf dem schnellsten Weg ins Hofbräuhaus. Google würde ebenso handeln: Die meisten Suchenden, die "Drink Bier" von sich geben, suchen das Hofbräuhaus (Popularitätsprinzip). Aber vielleicht wollte er wissen, wo er eine Flasche Bier kaufen kann oder ob Sie ein Bier mit ihm trinken möchten? Sie haben ihn Schlichtweg nichtverstanden. So geht es den Suchmaschinen auch. Umso erstaunlicher ist es, wie präzise deren Antworten oft sind. Wenn man aber etwas sucht, was nicht dem Popularitätsprinzip entspricht, was also vom Suchen der Vielen abweicht, so steht man vor Zehntausenden von Treffern. Besser wäre es, wenn die Suchmaschine versteht, was man sucht. Wenn sie etwas von der Bedeutung der Sucheingabe und der Bedeutung der Webseiten wüsste. Aber die steht in den Seiten nicht drin. Eine komplette Bedeutungshierarchie müsste dem jetzigen Web hinzugefügt werden. Im Kleinen gibt es Ansätze dazu unter dem Namen Semantic Web (www w3. org/2001/sw; in der Sprachwissenschaft beschäftigt sich die Semantik mit der Bedeutung). Der Autor fügt HTML-Dokumenten die Bedeutung in Form von XML-Metatags zu. Ein Beispiel für RDF ist RDF Site Summary (RSS). Eine RSS-Webseite (z.B. www.pc-magazin .de) bietet Nachrichten. Im Gegensatz zu einer normalen Nachrichtenseite sind über XML-Tags Bedeutungen zugefügt. <title> bedeutet: Hier folgt eine Überschrift, <description>: Hier folgt die Inhaltsangabe. Ein RSS Reader (z.B. Thunderbird) kann nun ganz klar erkennen, was eine Überschrift ist, und muss sie nicht über Standardelemente (<b>, <h1>) erraten. Eine andere semantische Anwendung könnte ein Musiker-Netz sein mit Bedeutungs-Tags für Instrumente, Konzerte, Terminen, Downloads etc. Hier könnte man mit entsprechenden Programmen (Browser-Extensions) sehr viel präziser suchen. Eine Besonderheit ist, das RSS auch über Hyperlinks arbeitet. Metainformationen müssen sich nicht auf der Seite selbst finden, sondern eine andere Seite kann sie aufführen. So erschließt sich eine Interessensgruppe fremde Ressourcen und bringt sie in einen eigenen Bedeutungszusammenhang, der vom Autor einer Seite vielleicht nicht gesehen oder nicht einmal gewollt wurde.
    Mehr Intelligenz Semantik bedeutet bislang Handarbeit. Das ist lästig und kostspielig. Der Computer soll die Bedeutung bitte selbst verstehen! Im Forschungsbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) arbeiten Wissenschaftler auch an derVerbesserung der Suche. Die Forscher vom Fraunhofer Institut für Integrierte Publikations- und Informationssysteme unter der Leitung von Prof. Thomas Hofmann haben ein Verfahren vorgestellt, das Konzepte von Texten extrahiert. "Konzepte bilden eine Brücke zwischen der Ausdrucksweise in einem Dokument und der in der Anfrage", erläutert Hofmann seinen Ansatz. So findet der Suchende alle relevanten Dokumente, selbst wenn die Suchbegriffe nicht direkt vorkommen. Das funktioniert derzeit nur in einem thematisch begrenzten Raum, z.B. einem Webauftritt über Medizin, Handel, Hardware... Bevor die Suchmaschine die Dokumente indiziert, errechnet sie die Konzepte aus einer begrenzten Sammlung an Dokumenten. Diese hat der Betreuer des Systems so ausgewählt, dass sie für das Themengebiet und den Webauftritt charakteristisch sind. Mit Methoden der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (Probabilistic Latent Semantic Analysis; kurz pLSA) extrahiert der Roboter einige hundert bis tausend Konzepte. Die bestehen aus Begriffen und deren Art, gemeinsam in Dokumenten aufzutreten (Häufigkeit, Ort, Beziehung etc.) Für das Beispiel Handel gibt es etwa ein Konzept für Import oder eines für Buchhaltung. Stehen die Konzepte fest, erstellt die Suchmaschine den Index, indem sie alle Dokumente der Domäne den Konzepten zuordnet. Wenn der Anwender nun sucht, so versucht die Suchmaschine, die Anfrage ebenfalls Konzepten zuzuordnen, und wählt dementsprechend die Ergebnisse aus. Hoffmanns System ist auf der Webseite www.medlineplus.com im Einsatz. Gibt der Anwender z.B. +bird +flu ein, so sucht die Suchmaschine genau die Worte - ohne +, jedoch mit Konzept. Die Frage, ob eine konzeptbasierte Suchmaschine für das ganze Web möglich ist, bezweifelt Hofmann derzeit: "Das ist eine Frage der Skalierbarkeit. Die statistische Analyse ist nicht ganz trivial und braucht eine entsprechende Rechenleistung. Auf lange Sicht wird das aber kommen.
  6. Lewandowski, D.: Alles nur noch Google? : Entwicklungen im Bereich der WWW-Suchmaschinen (2002) 0.01 
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  7. Becker, F.: Internet-Suchmaschinen : Funktionsweise und Beurteilung (1999) 0.01 
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    23.10.1996 17:26:29
    22. 3.2008 14:04:11
  8. Marchiori, M.: ¬The quest for correct information on the Web : hyper search engines (1997) 0.01 
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    Computer networks and ISDN systems. 29(1997) no.8, S.1181-1191
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    Content
    "Es gibt Daten, Informationen und Fakten. Wenn man mir eine Zahlenreihe vorsetzt, dann handelt es sich um Daten: unterscheidbare Einheiten, im Fachjargon: Items. Wenn man mir sagt, dass diese Items stündliche Temperaturangaben der Aare im Berner Marzilibad bedeuten, dann verfüge ich über Information - über interpretierte Daten. Wenn man mir sagt, dies seien die gemessenen Aaretemperaturen am 22. August 2016 im Marzili, dann ist das ein Faktum: empirisch geprüfte interpretierte Daten. Dieser Dreischritt - Unterscheiden, Interpretieren, Prüfen - bildet quasi das Bindemittel des Faktischen, «the matter of fact». Wir alle führen den Dreischritt ständig aus und gelangen so zu einem relativ verlässlichen Wissen und Urteilsvermögen betreffend die Dinge des Alltags. Aber wie schon die Kurzcharakterisierung durchblicken lässt, bilden Fakten nicht den Felsengrund der Realität. Sie sind kritikanfällig, sowohl von der Interpretation wie auch von der Prüfung her gesehen. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Es kann durchaus sein, dass man uns zwei unterschiedliche «faktische» Temperaturverläufe der Aare am 22. August 2016 vorsetzt.
    Date
    24. 8.2016 9:29:24
  20. MacLeod, R.: Promoting a subject gateway : a case study from EEVL (Edinburgh Engineering Virtual Library) (2000) 0.00 
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    22. 6.2002 19:40:22

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