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  1. Chakrabarti, S.; Dom, B.; Kumar, S.R.; Raghavan, P.; Rajagopalan, S.; Tomkins, A.; Kleinberg, J.M.; Gibson, D.: Neue Pfade durch den Internet-Dschungel : Die zweite Generation von Web-Suchmaschinen (1999) 0.03 
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    Theme
    Suchmaschinen
  2. Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014) 0.03 
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    Abstract
    Dieses Whitepaper beschäftigt sich mit der Definition und Bewertung von Faktoren, die eine hohe Rangkorrelation-Koeffizienz mit organischen Suchergebnissen aufweisen und dient dem Zweck der tieferen Analyse von Suchmaschinen-Algorithmen. Die Datenerhebung samt Auswertung bezieht sich auf Ranking-Faktoren für Google-Deutschland im Jahr 2014. Zusätzlich wurden die Korrelationen und Faktoren unter anderem anhand von Durchschnitts- und Medianwerten sowie Entwicklungstendenzen zu den Vorjahren hinsichtlich ihrer Relevanz für vordere Suchergebnis-Positionen interpretiert.
    Date
    13. 9.2014 14:45:22
    Theme
    Suchmaschinen
  3. Weinstein, A.: Hochprozentig : Tipps and tricks für ein Top-Ranking (2002) 0.02 
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    Abstract
    Die Suchmaschinen haben in den letzten Monaten an ihren Ranking-Algorithmen gefeilt, um Spamern das Handwerk zu erschweren. Internet Pro beleuchtet die Trends im Suchmaschinen-Marketing
    Theme
    Suchmaschinen
  4. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.02 
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    Date
    20. 3.2005 16:23:22
    Theme
    Suchmaschinen
  5. Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (IV) : Relevance Ranking nach "Popularität" von Webseiten: Google (2001) 0.02 
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    28. 4.2001 14:47:21
    Theme
    Suchmaschinen
  6. Agosti, M.; Pretto, L.: ¬A theoretical study of a generalized version of kleinberg's HITS algorithm (2005) 0.01 
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    Date
    31.12.1996 19:29:41
    Theme
    Suchmaschinen
  7. Walz, J.: Analyse der Übertragbarkeit allgemeiner Rankingfaktoren von Web-Suchmaschinen auf Discovery-Systeme (2018) 0.01 
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    Abstract
    Ziel: Ziel dieser Bachelorarbeit war es, die Übertragbarkeit der allgemeinen Rankingfaktoren, wie sie von Web-Suchmaschinen verwendet werden, auf Discovery-Systeme zu analysieren. Dadurch könnte das bisher hauptsächlich auf dem textuellen Abgleich zwischen Suchanfrage und Dokumenten basierende bibliothekarische Ranking verbessert werden. Methode: Hierfür wurden Faktoren aus den Gruppen Popularität, Aktualität, Lokalität, Technische Faktoren, sowie dem personalisierten Ranking diskutiert. Die entsprechenden Rankingfaktoren wurden nach ihrer Vorkommenshäufigkeit in der analysierten Literatur und der daraus abgeleiteten Wichtigkeit, ausgewählt. Ergebnis: Von den 23 untersuchten Rankingfaktoren sind 14 (61 %) direkt vom Ranking der Web-Suchmaschinen auf das Ranking der Discovery-Systeme übertragbar. Zu diesen zählen unter anderem das Klickverhalten, das Erstellungsdatum, der Nutzerstandort, sowie die Sprache. Sechs (26%) der untersuchten Faktoren sind dagegen nicht übertragbar (z.B. Aktualisierungsfrequenz und Ladegeschwindigkeit). Die Linktopologie, die Nutzungshäufigkeit, sowie die Aktualisierungsfrequenz sind mit entsprechenden Modifikationen übertragbar.
  8. Bauckhage, C.: Marginalizing over the PageRank damping factor (2014) 0.01 
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    Theme
    Suchmaschinen
  9. Marcus, S.: Textvergleich mit mehreren Mustern (2005) 0.01 
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    Content
    Ausarbeitung im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen, Institut für Wirtschaftsinformatik Praktische Informatik in der Wirtschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. - Vgl.: http://www-wi.uni-muenster.de/pi/lehre/ss05/seminarSuchen/Ausarbeitungen/SandraMarcus.pdf
    Date
    13. 2.2007 20:56:29
  10. Weiß, B.: Verwandte Seiten finden : "Ähnliche Seiten" oder "What's Related" (2005) 0.01 
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    Content
    Ausarbeitung im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen, Institut für Wirtschaftsinformatik Praktische Informatik in der Wirtschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. - Vgl.: http://www-wi.uni-muenster.de/pi/lehre/ss05/seminarSuchen/Ausarbeitungen/BurkhardWei%DF.pdf
    Theme
    Suchmaschinen
  11. Oberhauser, O.; Labner, J.: Relevance Ranking in Online-Katalogen : Informationsstand und Perspektiven (2003) 0.01 
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    Abstract
    Bekanntlich führen Suchmaschinen wie Google &Co. beider Auflistung der Suchergebnisse ein "Ranking" nach "Relevanz" durch, d.h. die Dokumente werden in absteigender Reihenfolge entsprechend ihrer Erfüllung von Relevanzkriterien ausgeben. In Online-Katalogen (OPACs) ist derlei noch nicht allgemein übliche Praxis, doch bietet etwa das im Österreichischen Bibliothekenverbund eingesetzte System Aleph 500 tatsächlich eine solche Ranking-Option an (die im Verbundkatalog auch implementiert ist). Bislang liegen allerdings kaum Informationen zur Funktionsweise dieses Features, insbesondere auch im Hinblick auf eine Hilfestellung für Benutzer, vor. Daher möchten wir mit diesem Beitrag versuchen, den in unserem Verbund bestehenden Informationsstand zum Thema "Relevance Ranking" zu erweitern. Sowohl die Verwendung einer Ranking-Option in OPACs generell als auch die sich unter Aleph 500 konkret bietenden Möglichkeiten sollen im folgenden näher betrachtet werden.
  12. Behnert, C.; Plassmeier, K.; Borst, T.; Lewandowski, D.: Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme (2019) 0.01 
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    Theme
    Suchmaschinen
  13. Fichtner, K.: Boyer-Moore Suchalgorithmus (2005) 0.01 
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    Content
    Ausarbeitung im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen, Institut für Wirtschaftsinformatik Praktische Informatik in der Wirtschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. - Vgl.: http://www-wi.uni-muenster.de/pi/lehre/ss05/seminarSuchen/Ausarbeitungen/KristoferFichtner.pdf
  14. Oberhauser, O.: Relevance Ranking in den Online-Katalogen der "nächsten Generation" (2010) 0.01 
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    Abstract
    Relevance Ranking in Online-Katalogen ist zwar kein neues Thema, doch liegt dazu nicht allzu viel Literatur vor, die das Prädikat "ernstzunehmen" verdient. Dies ist zum einen darin begründet, dass das Interesse an der Ausgabe ranggereihter Ergebnislisten auf Seiten aller Beteiligter (Bibliothekare, Softwarehersteller, Benutzer) traditionell gering war. Zum anderen ging die seit einigen Jahren populär gewordene Kritik an den bestehenden OPACs vielfach von einer unzureichenden Wissensbasis aus und produzierte oft nur polemische oder emotional gefärbte Beiträge, die zum Thema Ranking wenig beitrugen. ... Der hier beschriebene Test ist natürlich in keiner Weise erschöpfend oder repräsentativ. Dennoch gibt er, wie ich glaube, Anlass zu einiger Hoffnung. Er lässt vermuten, dass die "neuen" OPACs - zumindest was das Relevance Ranking betrifft - auf dem Weg in die richtige Richtung sind. Wie gut es wirklich gelingen wird, die Rankingleistung von Suchmaschinen wie Google, die unter völlig anderen Voraussetzungen arbeiten, einzuholen, wird aber erst die Zukunft zeigen.
  15. Lanvent, A.: Licht im Daten Chaos (2004) 0.01 
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    Content
    "Bitte suchen Sie alle Unterlagen, die im PC zum Ibelshäuser-Vertrag in Sprockhövel gespeichert sind. Finden Sie alles, was wir haben - Dokumente, Tabellen, Präsentationen, Scans, E-Mails. Und erledigen Sie das gleich! « Wer diese Aufgabe an das Windows-eigene Suchmodul vergibt, wird zwangsläufig enttäuscht. Denn das Betriebssystem beherrscht weder die formatübergreifende Recherche noch die Kontextsuche, die für solche komplexen Aufträge nötig sind. Professionelle Desktop-Suchmaschinen erledigen Aufgaben dieser Art jedoch im Handumdrehen - genauer gesagt in einer einzigen Sekunde. Spitzenprogramme wie Global Brain benötigen dafür nicht einmal umfangreiche Abfrageformulare. Es genügt, einen Satz im Eingabefeld zu formulieren, der das Thema der gewünschten Dokumente eingrenzt. Dabei suchen die Programme über alle Laufwerke, die sich auf dem System einbinden lassen - also auch im Netzwerk-Ordner (Shared Folder), sofern dieser freigegeben wurde. Allen Testkandidaten - mit Ausnahme von Search 32 - gemeinsam ist, dass sie weitaus bessere Rechercheergebnisse abliefern als Windows, deutlich schneller arbeiten und meist auch in den Online-Postfächern stöbern. Wer schon öfter vergeblich über die Windows-Suche nach wichtigen Dokumenten gefahndet hat, kommt angesichts der Qualität der Search-Engines kaum mehr um die Anschaffung eines Desktop-Suchtools herum. Aber Microsoft will nachbessern. Für den Windows-XP-Nachfolger Longhorn wirbt der Hersteller vor allem mit dem Hinweis auf das neue Dateisystem WinFS, das sämtliche Files auf der Festplatte über Meta-Tags indiziert und dem Anwender damit lange Suchläufe erspart. So sollen sich anders als bei Windows XP alle Dateien zu bestimmten Themen in wenigen Sekunden auflisten lassen - unabhängig vom Format und vom physikalischen Speicherort der Files. Für die Recherche selbst ist dann weder der Dateiname noch das Erstelldatum ausschlaggebend. Anhand der kontextsensitiven Suche von WinFS kann der Anwender einfach einen Suchbefehl wie »Vertragsabschluss mit Firma XYZ, Neunkirchen/Saar« eingeben, der dann ohne Umwege zum Ziel führt."
    Theme
    Suchmaschinen
  16. Ackermann, J.: Knuth-Morris-Pratt (2005) 0.01 
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    Abstract
    Im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Auffinden bestimmter Wörter oder Muster in Texten. Der Begriff "Text" wird hier in einem sehr allgemeinen Sinne als strukturierte Folge beliebiger Länge von Zeichen aus einem endlichen Alphabet verstanden. Somit fällt unter diesen Bereich ganz allgemein die Suche nach einem Muster in einer Sequenz von Zeichen. Beispiele hierfür sind neben der Suche von Wörtern in "literarischen" Texten, z.B. das Finden von Pixelfolgen in Bildern oder gar das Finden von Mustern in DNS-Strängen. Das Anwendungsgebiet für eine solche Suche ist weit gefächert. Man denke hier allein an Texteditoren, Literaturdatenbanken, digitale Lexika oder die besagte DNADatenbank. Betrachtet man allein das 1989 publizierte Oxford English Dictionary mit seinen etwa 616500 definierten Stichworten auf gedruckten 21728 Seiten, so gilt es, einen möglichst effizienten Algorithmus für die Suche in Texten zu nutzen. Der in der Arbeit zugrunde liegende Datentyp ist vom Typ String (Zeichenkette), wobei hier offen gelassen wird, wie der Datentyp programmtechnisch realisiert wird. Algorithmen zur Verarbeitung von Zeichenketten (string processing) umfassen ein bestimmtes Spektrum an Anwendungsgebieten [Ot96, S.617 f.], wie z.B. das Komprimieren, das Verschlüssen, das Analysieren (parsen), das Übersetzen von Texten sowie das Suchen in Texten, welches Thema dieses Seminars ist. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus vorgestellt, der wie der ebenfalls in diesem Seminar vorgestellte Boyer-Moore Algorithmus einen effizienten Suchalgorithmus darstellt. Dabei soll ein gegebenes Suchwort oder Muster (pattern) in einer gegeben Zeichenkette erkannt werden (pattern matching). Gesucht werden dabei ein oder mehrere Vorkommen eines bestimmten Suchwortes (exact pattern matching). Der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus wurde erstmals 1974 als Institutbericht der Stanford University beschrieben und erschien 1977 in der Fachzeitschrift Journal of Computing unter dem Titel "Fast Pattern Matching in Strings" [Kn77]. Der Algorithmus beschreibt eine Suche in Zeichenketten mit linearer Laufzeit. Der Name des Algorithmus setzt sich aus den Entwicklern des Algorithmus Donald E. Knuth, James H. Morris und Vaughan R. Pratt zusammen.
    Content
    Ausarbeitung im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen, Institut für Wirtschaftsinformatik Praktische Informatik in der Wirtschaft, Westfälische Wilhelms-Universität Münster. - Vgl.: http://www-wi.uni-muenster.de/pi/lehre/ss05/seminarSuchen/Ausarbeitungen/JanAckermann.pdf
  17. Lanvent, A.: Know-how - Suchverfahren : Intelligente Suchmaschinen erzielen mit assoziativen und linguistischen Verfahren beste Ergebnisse. (2004) 0.01 
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  18. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.00 
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    Date
    14. 6.2015 22:12:44
  19. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.00 
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    Date
    14. 6.2015 22:12:56
  20. Fuhr, N.: Modelle im Information Retrieval (2013) 0.00 
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    5. 4.2013 13:47:28

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