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  • × author_ss:"Mayr, P."
  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Mayr, P.: Bradfordizing als Re-Ranking-Ansatz in Literaturinformationssystemen (2011) 0.04
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    Abstract
    In diesem Artikel wird ein Re-Ranking-Ansatz für Suchsysteme vorgestellt, der die Recherche nach wissenschaftlicher Literatur messbar verbessern kann. Das nichttextorientierte Rankingverfahren Bradfordizing wird eingeführt und anschließend im empirischen Teil des Artikels bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherche-Topics evaluiert. Dem Bradford Law of Scattering (BLS), auf dem Bradfordizing basiert, liegt zugrunde, dass sich die Literatur zu einem beliebigen Fachgebiet bzw. -thema in Zonen unterschiedlicher Dokumentenkonzentration verteilt. Dem Kernbereich mit hoher Konzentration der Literatur folgen Bereiche mit mittlerer und geringer Konzentration. Bradfordizing sortiert bzw. rankt eine Dokumentmenge damit nach den sogenannten Kernzeitschriften. Der Retrievaltest mit 164 intellektuell bewerteten Fragestellungen in Fachdatenbanken aus den Bereichen Sozial- und Politikwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin zeigt, dass die Dokumente der Kernzeitschriften signifikant häufiger relevant bewertet werden als Dokumente der zweiten Dokumentzone bzw. den Peripherie-Zeitschriften. Die Implementierung von Bradfordizing und weiteren Re-Rankingverfahren liefert unmittelbare Mehrwerte für den Nutzer.
    Date
    9. 2.2011 17:47:29
  2. Mayr, P.: Bradfordizing mit Katalogdaten : Alternative Sicht auf Suchergebnisse und Publikationsquellen durch Re-Ranking (2010) 0.03
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    Abstract
    Nutzer erwarten für Literaturrecherchen in wissenschaftlichen Suchsystemen einen möglichst hohen Anteil an relevanten und qualitativen Dokumenten in den Trefferergebnissen. Insbesondere die Reihenfolge und Struktur der gelisteten Ergebnisse (Ranking) spielt, neben dem direkten Volltextzugriff auf die Dokumente, für viele Nutzer inzwischen eine entscheidende Rolle. Abgegrenzt wird Ranking oder Relevance Ranking von sogenannten Sortierungen zum Beispiel nach dem Erscheinungsjahr der Publikation, obwohl hier die Grenze zu »nach inhaltlicher Relevanz« gerankten Listen konzeptuell nicht sauber zu ziehen ist. Das Ranking von Dokumenten führt letztlich dazu, dass sich die Benutzer fokussiert mit den oberen Treffermengen eines Suchergebnisses beschäftigen. Der mittlere und untere Bereich eines Suchergebnisses wird häufig nicht mehr in Betracht gezogen. Aufgrund der Vielzahl an relevanten und verfügbaren Informationsquellen ist es daher notwendig, Kernbereiche in den Suchräumen zu identifizieren und diese anschließend dem Nutzer hervorgehoben zu präsentieren. Phillipp Mayr fasst hier die Ergebnisse seiner Dissertation zum Thema »Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing für die verteilte Suche in Digitalen Bibliotheken« zusammen.
  3. Reichert, S.; Mayr, P.: Untersuchung von Relevanzeigenschaften in einem kontrollierten Eyetracking-Experiment (2012) 0.03
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    Abstract
    In diesem Artikel wird ein Eyetracking-Experiment beschrieben, bei dem untersucht wurde, wann und auf Basis welcher Informationen Relevanzentscheidungen bei der themenbezogenen Dokumentenbewertung fallen und welche Faktoren auf die Relevanzentscheidung einwirken. Nach einer kurzen Einführung werden relevante Studien aufgeführt, in denen Eyetracking als Untersuchungsmethode für Interaktionsverhalten mit Ergebnislisten (Information Seeking Behavior) verwendet wurde. Nutzerverhalten wird hierbei vor allem durch unterschiedliche Aufgaben-Typen, dargestellte Informationen und durch das Ranking eines Ergebnisses beeinflusst. Durch EyetrackingUntersuchungen lassen sich Nutzer außerdem in verschiedene Klassen von Bewertungs- und Lesetypen einordnen. Diese Informationen können als implizites Feedback genutzt werden, um so die Suche zu personalisieren und um die Relevanz von Suchergebnissen ohne aktives Zutun des Users zu erhöhen. In einem explorativen Eyetracking-Experiment mit 12 Studenten der Hochschule Darmstadt werden anhand der Länge der Gesamtbewertung, Anzahl der Fixationen, Anzahl der besuchten Metadatenelemente und Länge des Scanpfades zwei typische Bewertungstypen identifiziert. Das Metadatenfeld Abstract wird im Experiment zuverlässig als wichtigste Dokumenteigenschaft für die Zuordnung von Relevanz ermittelt.
    Date
    22. 7.2012 19:25:54
  4. Mayr, P.: Information Retrieval-Mehrwertdienste für Digitale Bibliotheken: : Crosskonkordanzen und Bradfordizing (2010) 0.02
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    Abstract
    In dieser Arbeit werden zwei Mehrwertdienste für Suchsysteme vorgestellt, die typische Probleme bei der Recherche nach wissenschaftlicher Literatur behandeln können. Die beiden Mehrwertdienste semantische Heterogenitätsbehandlung am Beispiel Crosskonkordanzen und Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing, die in unterschiedlichen Phasen der Suche zum Einsatz kommen, werden in diesem Buch ausführlich beschrieben und evaluiert. Für die Tests wurden Fragestellungen und Daten aus zwei Evaluationsprojekten (CLEF und KoMoHe) verwendet. Die intellektuell bewerteten Dokumente stammen aus insgesamt sieben Fachdatenbanken der Fächer Sozialwissenschaften, Politikwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind in das GESIS-Projekt IRM eingeflossen.
    RSWK
    Dokumentationssprache / Heterogenität / Information Retrieval / Ranking / Evaluation
    Subject
    Dokumentationssprache / Heterogenität / Information Retrieval / Ranking / Evaluation
  5. Mayr, P.; Mutschke, P.; Schaer, P.; Sure, Y.: Mehrwertdienste für das Information Retrieval (2013) 0.02
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    Abstract
    Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung von metadatenbasierten Mehr-wertdiensten für Retrievalumgebungen mit mehreren Datenbanken: a) Search Term Recommender (STR) als Dienst zum automatischen Vorschlagen von Suchbegriffen aus kontrollierten Vokabularen, b) Bradfordizing als Dienst zum Re-Ranking von Ergebnismengen nach Kernzeitschriften und c) Autorenzentralität als Dienst zum Re-Ranking von. Ergebnismengen nach Zentralität der Autoren in Autorennetzwerken. Schwerpunkt des Projektes ist die prototypische mplementierung der drei Mehrwertdienste in einer integrierten Retrieval-Testumgebung und insbesondere deren quantitative und qualitative Evaluation hinsichtlich Verbesserung der Retrievalqualität bei Einsatz der Mehrwertdienste.
  6. Mayr, P.; Schaer, P.; Mutschke, P.: ¬A science model driven retrieval prototype (2011) 0.01
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    Abstract
    This paper is about a better understanding of the structure and dynamics of science and the usage of these insights for compensating the typical problems that arises in metadata-driven Digital Libraries. Three science model driven retrieval services are presented: co-word analysis based query expansion, re-ranking via Bradfordizing and author centrality. The services are evaluated with relevance assessments from which two important implications emerge: (1) precision values of the retrieval services are the same or better than the tf-idf retrieval baseline and (2) each service retrieved a disjoint set of documents. The different services each favor quite other - but still relevant - documents than pure term-frequency based rankings. The proposed models and derived retrieval services therefore open up new viewpoints on the scientific knowledge space and provide an alternative framework to structure scholarly information systems.