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  1. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.17
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    Content
    Vgl.: http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F1627&ei=tAtYUYrBNoHKtQb3l4GYBw&usg=AFQjCNHeaxKkKU3-u54LWxMNYGXaaDLCGw&sig2=8WykXWQoDKjDSdGtAakH2Q&bvm=bv.44442042,d.Yms.
    Date
    31. 3.2013 15:20:28
  2. Lehrke, C.: Architektur von Suchmaschinen : Googles Architektur, insb. Crawler und Indizierer (2005) 0.04
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    Abstract
    Das Internet mit seinen ständig neuen Usern und seinem extremen Wachstum bringt viele neue Herausforderungen mit sich. Aufgrund dieses Wachstums bedienen sich die meisten Leute der Hilfe von Suchmaschinen um Inhalte innerhalb des Internet zu finden. Suchmaschinen nutzen für die Beantwortung der User-Anfragen Information Retrieval Techniken. Problematisch ist nur, dass traditionelle Information Retrieval (IR) Systeme für eine relativ kleine und zusammenhängende Sammlung von Dokumenten entwickelt wurden. Das Internet hingegen unterliegt einem ständigen Wachstum, schnellen Änderungsraten und es ist über geographisch verteilte Computer verteilt. Aufgrund dieser Tatsachen müssen die alten Techniken erweitert oder sogar neue IRTechniken entwickelt werden. Eine Suchmaschine die diesen Herausforderungen vergleichsweise erfolgreich entgegnet ist Google. Ziel dieser Arbeit ist es aufzuzeigen, wie Suchmaschinen funktionieren. Der Fokus liegt dabei auf der Suchmaschine Google. Kapitel 2 wird sich zuerst mit dem Aufbau von Suchmaschinen im Allgemeinen beschäftigen, wodurch ein grundlegendes Verständnis für die einzelnen Komponenten geschaffen werden soll. Im zweiten Teil des Kapitels wird darauf aufbauend ein Überblick über die Architektur von Google gegeben. Kapitel 3 und 4 dienen dazu, näher auf die beiden Komponenten Crawler und Indexer einzugehen, bei denen es sich um zentrale Elemente im Rahmen von Suchmaschinen handelt.
    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/ChristophLehrke.pdf
    Pages
    22 S
    Theme
    Suchmaschinen
  3. Gerber, A.: Vergleich von Suchmaschinen und Katalogen : Schwerpunkt deutschsprachiger Suchmaschinen Stand 2002 (2002) 0.03
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    Theme
    Suchmaschinen
  4. Westermeyer, D.: Adaptive Techniken zur Informationsgewinnung : der Webcrawler InfoSpiders (2005) 0.02
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    Abstract
    Die Suche nach Informationen im Internet führt den Nutzer meistens direkt zu einer Suchmaschine. Teile der gelieferten Ergebnisse enthalten aber manchmal nicht das, was der Nutzer gesucht hat. Hier setzen sog. adaptive Agenten an, welche die Gewohnheiten ihres Nutzers zu erlernen versuchen, um später auf Basis dessen selbstständig Entscheidungen zu treffen, ohne dass der Nutzer dazu befragt werden muss. Zunächst werden im Grundlagenteil adaptive Techniken zur Informationsgewinnung sowie die grundlegenden Eigenschaften von Webcrawlern besprochen. Im Hauptteil wird daraufhin der Webcrawler InfoSpiders erläutert. Dieses Programm arbeitet mit mehreren adaptiven Agenten, die parallel basierend auf einem Satz von Startlinks das Internet nach Informationen durchsuchen. Dabei bedienen sich die Agenten verschiedenster Techniken. Darunter fallen beispielsweise statistische Methoden, die den Inhalt von Webseiten untersuchen sowie neuronale Netze, mit denen der Inhalt bewertet wird. Eine andere Technik implementiert der genetische Algorithmus mit Hilfe dessen die Agenten Nachkommen mit neuen Mutationen erzeugen können. Danach wird eine konkrete Implementierung des InfoSpiders-Algorithmus' anhand von MySpiders verdeutlicht. Im Anschluss daran wird der InfoSpiders-Algorithmus sowie MySpiders einer Evaluation bezüglich des zusätzlichen Nutzens gegenüber herkömmlichen Suchmaschinen unterzogen. Eine Zusammenfassung mit Ausblick zu weiteren Entwicklungen in dem Bereich adaptiver Agenten zur Suche im Internet wird das Thema abschließen.
    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/DenisWestermeyer.pdf
    Pages
    22 S
    Theme
    Suchmaschinen
  5. Amon, H.: Optimierung von Webseiten für Suchmaschinen und Kataloge : Empfehlungen zur Optimierung der Web-Seiten der Bibliothek und Dokumentation der Deutschen Gesellschaft für Auswärtige Politik (DGAP) (2004) 0.02
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    Theme
    Suchmaschinen
  6. Griesbaum, J.: Evaluierung hybrider Suchsysteme im WWW (2000) 0.02
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    Abstract
    Der Ausgangspunkt dieser Arbeit ist die Suchproblematik im World Wide Web. Suchmaschinen sind einerseits unverzichtbar für erfolgreiches Information Retrieval, andererseits wird ihnen eine mäßige Leistungsfähigkeit vorgeworfen. Das Thema dieser Arbeit ist die Untersuchung der Retrievaleffektivität deutschsprachiger Suchmaschinen. Es soll festgestellt werden, welche Retrievaleffektivität Nutzer derzeit erwarten können. Ein Ansatz, um die Retrievaleffektivität von Suchmaschinen zu erhöhen besteht darin, redaktionell von Menschen erstellte und automatisch generierte Suchergebnisse in einer Trefferliste zu vermengen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Retrievaleffektivität solcher hybrider Systeme im Vergleich zu rein roboterbasierten Suchmaschinen zu evaluieren. Zunächst werden hierzu die grundlegenden Problembereiche bei der Evaluation von Retrievalsystemen analysiert. In Anlehnung an die von Tague-Sutcliff vorgeschlagene Methodik wird unter Beachtung der webspezifischen Besonderheiten eine mögliche Vorgehensweise erschlossen. Darauf aufbauend wird das konkrete Setting für die Durchführung der Evaluation erarbeitet und ein Retrievaleffektivitätstest bei den Suchmaschinen Lycos.de, AItaVista.de und QualiGo durchgeführt.
    Theme
    Suchmaschinen
  7. Krüger, K.: Suchmaschinen-Spamming : Vergleichend-kritische Analysen zur Wirkung kommerzieller Strategien der Website-Optimierung auf das Ranking in www-Suchmaschinen (2004) 0.02
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    Abstract
    Interne und externe Manipulationen zwischen erlaubter Website-Optimierung und Spam-Methoden mindern die Qualität der Ergebnislisten, und besonders kommerziellen Anbieter ist eine Positionierung unter den TopTen wichtig, weil nur die wenigsten Suchmaschinennutzer mehr als die ersten zehn, maximal zwanzig Treffer beachten. Spamming soll eine Listung unter den ersten Rangpositionen sichern, aber auch Manipulationen werden eingesetzt, um Indizes der Suchmaschinen mit irrelevanten Ergebnissen qualitativ zu verschlechtern. Praktisch analysiert werden AItaVista, Fireball, Google und Lycos auf valide und invalide Treffer, auf Anzahl vermutlich manipulierter Seiten, auf häufigste Spam-Methoden, auf Anteile kommerzieller Links und auf pornographische Seiten.
    Theme
    Suchmaschinen
  8. Stölzel, A.: Was Google nicht sieht : Das "Invisible Web" (2004) 0.02
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    Theme
    Suchmaschinen
  9. Körber, S.: Suchmuster erfahrener und unerfahrener Suchmaschinennutzer im deutschsprachigen World Wide Web (2000) 0.01
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    Abstract
    In einem Labor-Experiment wurden insgesamt achtzehn Studenten und Studentinnen mit zwei offenen Web-Rechercheaufgaben konfrontiert. Während deren Bewältigung mit einer Suchmaschine wurden sie per Proxy-Logfile-Protokollierung verdeckt beobachtet. Sie machten demographische und ihre Webnutzungs-Gewohnheiten betreffende Angaben, bewerteten Aufgaben-, Performance- und Suchmaschinen-Eigenschaften in Fragebögen und stellten sich einem Multiple-Choice-Test zu ihrem Wissen über Suchmaschinen. Die Versuchspersonen wurden gezielt angeworben und eingeteilt: in eine erfahrene und eine unerfahrene Untergruppe mit je neun Teilnehmern. Die Untersuchung beruht auf dem Vergleich der beiden Gruppen: Im Zentrum stehen dabei die Lesezeichen, die sie als Lösungen ablegten, ihre Einschätzungen aus den Fragebögen, ihre Suchphrasen sowie die Muster ihrer Suchmaschinen-Interaktion und Navigation in Zielseiten. Diese aus den Logfiles gewonnen sequentiellen Aktionsmuster wurden vergleichend visualisiert, ausgezählt und interpretiert. Zunächst wird das World Wide Web als strukturell und inhaltlich komplexer Informationsraum beschrieben. Daraufhin beleuchtet der Autor die allgemeinen Aufgaben und Typen von Meta-Medienanwendungen, sowie die Komponenten Index-basierter Suchmaschinen. Im Anschluß daran wechselt die Perspektive von der strukturell-medialen Seite hin zu Nutzungsaspekten. Der Autor beschreibt Nutzung von Meta-Medienanwendungen als Ko-Selektion zwischen Nutzer und Suchmaschine auf der Basis von Entscheidungen und entwickelt ein einfaches, dynamisches Phasenmodell. Der Einfluß unterschiedlicher Wissensarten auf den Selektionsprozeß findet hier Beachtung.Darauf aufbauend werden im folgenden Schritt allgemeine Forschungsfragen und Hypothesen für das Experiment formuliert. Dessen Eigenschaften sind das anschließende Thema, wobei das Beobachtungsinstrument Logfile-Analyse, die Wahl des Suchdienstes, die Formulierung der Aufgaben, Ausarbeitung der Fragebögen und der Ablauf im Zentrum stehen. Im folgenden präsentiert der Autor die Ergebnisse in drei Schwerpunkten: erstens in bezug auf die Performance - was die Prüfung der Hypothesen erlaubt - zweitens in bezug auf die Bewertungen, Kommentare und Suchphrasen der Versuchspersonen und drittens in bezug auf die visuelle und rechnerische Auswertung der Suchmuster. Letztere erlauben einen Einblick in das Suchverhalten der Versuchspersonen. Zusammenfassende Interpretationen und ein Ausblick schließen die Arbeit ab
    Content
    [Magisterarbeit] - Rez. in: Online Mitteilungen 2001, Nr.69, S.41-43 (K. Patzwaldt) (Vgl. auch: http://www.ideenreich.com/suchmaschinen/kritik.shtml)
    Theme
    Suchmaschinen
  10. 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
  11. 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
  12. Korves, J.: Seiten bewerten : Googles PageRank (2005) 0.01
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    Abstract
    Mit der Entstehung des World Wide Web im Jahre 1989 und dem darauf folgenden rasanten Anstieg der Zahl an Webseiten, kam es sehr schnell zu der Notwendigkeit, eine gewisse Ordnung in die Vielzahl von Inhalten zu bringen. So wurde schon im Jahre 1991 ein erster Vorläufer der heutigen Websuchmaschinen namens Gopher entwickelt. Die Struktur von Gopher, bei der zunächst alle Webseiten katalogisiert wurden, um anschließend komplett durchsucht werden zu können, war damals richtungweisend und wird auch heute noch in den meisten anderen Websuchmaschinen verwendet. Von damals bis heute hat sich sehr viel am Markt der Suchmaschinen verändert. Seit dem Jahre 2004 gibt es nur mehr drei große Websuchmaschinen, bezogen auf die Anzahl erfasster Dokumente. Neben Yahoo! Search und Microsofts MSN Search ist Google die bisher erfolgreichste Suchmaschine der Welt. Dargestellt werden die Suchergebnisse, indem sie der Relevanz nach sortiert werden. Jede Suchmaschine hat ihre eigenen geheimen Kriterien, welche für die Bewertung der Relevanz herangezogen werden. Googles Suchergebnisse werden aus einer Kombination zweier Verfahren angeordnet. Neben der Hypertext-Matching-Analyse ist dies die PageRank-Technologie. Der so genannte PageRank-Algorithmus, benannt nach seinem Erfinder Lawrence Page, ist die wesentliche Komponente, die Google auf seinen Erfolgsweg gebracht hat. Über die genaue Funktionsweise dieses Algorithmus hat Google, insbesondere nach einigen Verbesserungen in den letzten Jahren, nicht alle Details preisgegeben. Fest steht jedoch, dass der PageRank-Algorithmus die Relevanz einer Webseite auf Basis der Hyperlinkstruktur des Webs berechnet, wobei die Relevanz einer Webseite danach gewichtet wird, wie viele Links auf sie zeigen und Verweise von ihrerseits stark verlinkten Seiten stärker ins Gewicht fallen.
    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/JanKorves.pdf
    Theme
    Suchmaschinen
  13. Semenova, E.: Erstellung einer Dokumentationssprache : Am Beispiel der Oberbegriffsdatei für die Sonderausstellungsdatenbank im Institut für Museumskunde, Berlin (2004) 0.01
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    Date
    28.11.1999 13:32:29
    27. 9.2005 14:28:14
  14. 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
  15. Moustafid, Y. El: Semantic Web Techniken für E-Learning (2003) 0.01
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    Abstract
    In dieser Arbeit wurde zuerst der Übergang von Suchmaschinen zu einem semantischen Web beschrieben. Im zweiten Kapitel wurden die Topic Maps ausführlicher behandelt. Angefangen bei der Geschichte von Topic Maps, über die Entwurfsziele bis hin zu einem XTM-Tutorial . In diesem Tutorial wurden verschiedene Beispiele durchgeführt und die Lineare Topic Map von Ontopia vorgestellt. Abschließend wurde anhand eines Beispiels eine mögliche Realisierung von Topic Maps mit HTML. Das dritte Kapitel wurde den TopicMaps-Tools und Anfragesprachen gewidmet. Es wurden kommerzielle sowie freiverfügbare Tools vorgestellt und miteinander verglichen. Danach wurden die beiden Anfragesprachen Tolog und TMQL eingeführt. Im vierten Kapitel wurden die beiden Einsatzgebiete von Topic Maps behandelt. Das sind zum einen die Webkataloge und die Suchmaschinen. Zum anderen ist es möglich, auch im Rahmen vom E-Learning von dem Konzept der Topic Maps zu profitieren. In diesem Zusammenhang wurde erst der Omnigator von Ontopia vorgestellt. Dann wurde das im Laufe dieser Arbeit entwickelte Topic Maps Tool E-Learning -Tracker ausgeführt und erklärt.
    Im fünften Kapitel wurden die neuen Suchmaschinen, die ausschließlich auf dem Konzept der Topic Maps basieren und diese Technik auch tatsächlich verwenden, angesprochen und mit Beispielanfragen erläutert. In dieser Diplomarbeit wurden wegen dem großen Einsatzpotential von Topic Maps, viele Gebiete angesprochen, angefangen bei den Webkatalogen über Suchmaschinen bis hin zum E-Learning. Mit XML Topic Maps gibt man den Beziehungen zwischen den verschiedenen Topics die Chance sich auszuzeichnen. Damit erreicht die Suche eine neue, bis dahin unmögliche Qualität. Mit einer Topic Map lassen sich beispielsweise die klassischen Navigationselemente technischer Dokumentation (Inhalt, Index, Glossar etc.) in einheitlicher Weise beschreiben; eine andere Topic Map könnte die inhaltliche Vernetzung von Artikeln in einem Lexikon ausdrücken (z.B. Person A wurde geboren in Stadt B, B liegt in Land C, Oper D wurde komponiert von A, Person E war Zeitgenosse von A) und für "siehe auch"-Verweise sorgen (andere Werke dieses Komponisten, andere Städte in diesem Land etc.). Es klingt wie die Lösung aller Suchprobleme. Allerdings nur in der Theorie. Denn Tools, die in der Lage sind, das Wissen oder die Riesendaten in Topicmaps automatisch zu generieren, sind noch Mangelware, was die Ausbreitung von Topic Maps hemmt. Der Aufbau solcher Netze erfordert sehr viel Zeit und sehr viel "Handarbeit" - und damit auch viel Geld, was viele Firmen davon abhält Topic Maps zu benutzen.
  16. Leyh, M.: ¬Das Google File System (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/MichaelLeyh.pdf
    Theme
    Suchmaschinen
  17. 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
  18. Carlin, S.A.: Schlagwortvergabe durch Nutzende (Tagging) als Hilfsmittel zur Suche im Web : Ansatz, Modelle, Realisierungen (2006) 0.01
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    Abstract
    Nach dem zu Beginn der Ära des World Wide Web von Hand gepflegte Linklisten und -Verzeichnisse und an Freunde und Kollegen per E-Mail verschickte Links genügten, um die Informationen zu finden, nach denen man suchte, waren schon bald Volltextsuchmaschinen und halbautomatisch betriebene Kataloge notwendig, um den mehr und mehr anschwellenden Informationsfluten des Web Herr zu werden. Heute bereits sind diese Dämme gebrochen und viele Millionen Websites halten Billionen an Einzelseiten mit Informationen vor, von Datenbanken und anderweitig versteckten Informationen ganz zu schweigen. Mit Volltextsuchmaschinen erreicht man bei dieser Masse keine befriedigenden Ergebnisse mehr. Entweder man erzeugt lange Suchterme mit vielen Ausschließungen und ebenso vielen nicht-exklusiven ODER-Verknüpfungen um verschiedene Schreibweisen für den gleichen Term abzudecken oder man wählt von vornherein die Daten-Quelle, an die man seine Fragen stellt, genau aus. Doch oft bleiben nur klassische Web-Suchmaschinen übrig, zumal wenn der Fragende kein Informationsspezialist mit Kenntnissen von Spezialdatenbanken ist, sondern, von dieser Warte aus gesehenen, ein Laie. Und nicht nur im Web selbst, auch in unternehmensinternen Intranets steht man vor diesem Problem. Tausende von indizierten Dokumente mögen ein Eckdatum sein, nach dem sich der Erfolg der Einführung eines Intranets bemessen lässt, aber eine Aussage über die Nützlichkeit ist damit nicht getroffen. Und die bleibt meist hinter den Erwartungen zurück, vor allem bei denen Mitarbeitern, die tatsächlich mit dem Intranet arbeiten müssen. Entscheidend ist für die Informationsauffindung in Inter- und Intranet eine einfach zu nutzende und leicht anpassbare Möglichkeit, neue interessante Inhalte zu entdecken. Mit Tags steht eine mögliche Lösung bereit.
  19. Nix, M.: ¬Die praktische Einsetzbarkeit des CIDOC CRM in Informationssystemen im Bereich des Kulturerbes (2004) 0.01
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    Abstract
    Es steht uns eine praktisch unbegrenzte Menge an Informationen über das World Wide Web zur Verfügung. Das Problem, das daraus erwächst, ist, diese Menge zu bewältigen und an die Information zu gelangen, die im Augenblick benötigt wird. Das überwältigende Angebot zwingt sowohl professionelle Anwender als auch Laien zu suchen, ungeachtet ihrer Ansprüche an die gewünschten Informationen. Um dieses Suchen effizienter zu gestalten, gibt es einerseits die Möglichkeit, leistungsstärkere Suchmaschinen zu entwickeln. Eine andere Möglichkeit ist, Daten besser zu strukturieren, um an die darin enthaltenen Informationen zu gelangen. Hoch strukturierte Daten sind maschinell verarbeitbar, sodass ein Teil der Sucharbeit automatisiert werden kann. Das Semantic Web ist die Vision eines weiterentwickelten World Wide Web, in dem derart strukturierten Daten von so genannten Softwareagenten verarbeitet werden. Die fortschreitende inhaltliche Strukturierung von Daten wird Semantisierung genannt. Im ersten Teil der Arbeit sollen einige wichtige Methoden der inhaltlichen Strukturierung von Daten skizziert werden, um die Stellung von Ontologien innerhalb der Semantisierung zu klären. Im dritten Kapitel wird der Aufbau und die Aufgabe des CIDOC Conceptual Reference Model (CRM), einer Domain Ontologie im Bereich des Kulturerbes dargestellt. Im darauf folgenden praktischen Teil werden verschiedene Ansätze zur Verwendung des CRM diskutiert und umgesetzt. Es wird ein Vorschlag zur Implementierung des Modells in XML erarbeitet. Das ist eine Möglichkeit, die dem Datentransport dient. Außerdem wird der Entwurf einer Klassenbibliothek in Java dargelegt, auf die die Verarbeitung und Nutzung des Modells innerhalb eines Informationssystems aufbauen kann.
  20. Parsian, D.: Überlegungen zur Aufstellungssystematik und Reklassifikation an der Fachbereichsbibliothek Afrikawissenschaften und Orientalistik (2007) 0.01
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          0.2 = coord(1/5)
      0.16666667 = coord(1/6)
    
    Footnote
    Vgl. unter: http://othes.univie.ac.at/3016/1/Parsian_%C3%9Cberlegungen_zur_Aufstellungssystematik_und_Reklassifikation_an_der_AFOR.pdf.

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