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  1. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.04 
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    Automatische Indexierung zwischen Forschung und Anwendung, Hrsg.: G. Lustig
  2. Behnert, C.; Borst, T.: Neue Formen der Relevanz-Sortierung in bibliothekarischen Informationssystemen : das DFG-Projekt LibRank (2015) 0.01 
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    Bibliothek: Forschung und Praxis. 39(2015) H.3, S.384-393
  3. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.00 
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    14. 6.2015 22:12:44
  4. Mandl, T.: Tolerantes Information Retrieval : Neuronale Netze zur Erhöhung der Adaptivität und Flexibilität bei der Informationssuche (2001) 0.00 
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    Footnote
    Im abschließenden Kapitel des Buchs berichtet der Autor über eine Reihe von Experimenten, die im Kontext unterschiedlicher Anwendungen durchgeführt wurden. Die Evaluationen wurden sehr sorgfältig durchgeführt und werden kompetent kommentiert, so dass der Leser sich ein Bild von der Komplexität der Untersuchungen machen kann. Inhaltlich sind die Ergebnisse unterschiedlich, die Verwendung des NN-Ansatzes ist sehr abhängig von der Menge und Qualität des Trainingsmaterials (so sind die Ergebnisse auf der Cranfield-Kollektion wegen der geringen Anzahl von zur Verfügung stehenden Relevanzurteilen schlechter als die der traditionellen Verfahren). Das Experiment mit Werkstoffinformationen im Projekt WING ist eine eher traditionelle NN-Applikation: Aus Merkmalsvektoren soll auf die "Anwendungsähnlichkeit" von Werkstoffen geschlossen werden, was offenbar gut gelingt. Hier sind die konkurrierenden Verfahren aber weniger im IR zu vermuten, sondern eher im Gebiet des Data Mining. Die Versuche mit Textdaten sind Anregung, hier weitere, systematischere Untersuchungen vorzunehmen. So sollte z.B. nicht nur ein Vergleich mit klassischen One-shot IR-Verfahren durchgeführt werden, viel interessanter und aussagekräftiger ist die Gegenüberstellung von NN-Systemen und lernfähigen IR-Systemen, die z.B. über Relevance Feedback Wissen akkumulieren (vergleichbar den NN in der Trainingsphase). Am Ende könnte dann nicht nur ein einheitliches Modell stehen, sondern auch Erkenntnisse darüber, welches Lernverfahren wann vorzuziehen ist. Fazit: Das Buch ist ein hervorragendes Beispiel der "Schriften zur Informationswissenschaft", mit denen der HI (Hochschulverband für Informationswissenschaft) die Ergebnisse der informationswissenschaftlichen Forschung seit etlichen Jahren einem größerem Publikum vorstellt. Es bietet einen umfassenden Überblick zum dynamisch sich entwickelnden Gebiet der Neuronalen Netze im IR, die sich anschicken, ein "tolerantes Information Retrieval" zu ermöglichen."
  5. Hüther, H.: Selix im DFG-Projekt Kascade (1998) 0.00 
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  6. 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) 0.00 
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    31.12.1996 19:29:41
  7. Maylein, L.; Langenstein, A.: Neues vom Relevanz-Ranking im HEIDI-Katalog der Universitätsbibliothek Heidelberg : Perspektiven für bibliothekarische Dienstleistungen (2013) 0.00 
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    29. 6.2013 18:06:23
  8. Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014) 0.00 
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  9. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.00 
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  10. Mayr, P.: Bradfordizing als Re-Ranking-Ansatz in Literaturinformationssystemen (2011) 0.00 
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  11. Agosti, M.; Pretto, L.: ¬A theoretical study of a generalized version of kleinberg's HITS algorithm (2005) 0.00 
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  12. Fuhr, N.: Modelle im Information Retrieval (2023) 0.00 
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  13. Marcus, S.: Textvergleich mit mehreren Mustern (2005) 0.00 
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