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Mandl, T.: Web- und Multimedia-Dokumente : Neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen (2003)
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- Abstract
- Die Menge an Daten im Internet steigt weiter rapide an. Damit wächst auch der Bedarf an qualitativ hochwertigen Information Retrieval Diensten zur Orientierung und problemorientierten Suche. Die Entscheidung für die Benutzung oder Beschaffung von Information Retrieval Software erfordert aussagekräftige Evaluierungsergebnisse. Dieser Beitrag stellt neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen vor und zeigt den Trend zu Spezialisierung und Diversifizierung von Evaluierungsstudien, die den Realitätsgrad derErgebnisse erhöhen. DerSchwerpunkt liegt auf dem Retrieval von Fachtexten, Internet-Seiten und Multimedia-Objekten.
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Pauls, N.; Griesbaum, J.; Mandl, T.: Erfolgsfaktoren kirchlicher Community-Angebote im Social Web : eine Analyse des Wikis "Evangelisch in Niedersachsen" (2011)
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Mandl, T.: Tolerantes Information Retrieval : Neuronale Netze zur Erhöhung der Adaptivität und Flexibilität bei der Informationssuche (2001)
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- Abstract
- Ein wesentliches Bedürfnis im Rahmen der Mensch-Maschine-Interaktion ist die Suche nach Information. Um Information Retrieval (IR) Systeme kognitiv adäquat zu gestalten und sie an den Menschen anzupassen bieten sich Modelle des Soft Computing an. Ein umfassender state-of-the-art Bericht zu neuronalen Netzen im IR zeigt dass die meisten bestehenden Modelle das Potential neuronaler Netze nicht ausschöpfen. Das vorgestellte COSIMIR-Modell (Cognitive Similarity learning in Information Retrieval) basiert auf neuronalen Netzen und lernt, die Ähnlichkeit zwischen Anfrage und Dokument zu berechnen. Es trägt somit die kognitive Modellierung in den Kern eines IR Systems. Das Transformations-Netzwerk ist ein weiteres neuronales Netzwerk, das die Behandlung von Heterogenität anhand von Expertenurteilen lernt. Das COSIMIR-Modell und das Transformations-Netzwerk werden ausführlich diskutiert und anhand realer Datenmengen evaluiert
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Mandl, T.: Einsatz neuronaler Netze als Transferkomponenten beim Retrieval in heterogenen Dokumentbeständen (2000)
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- Abstract
- Die zunehmende weltweite Vernetzung und der aufbau von digitalen Bibliotheken führt zu neuen Möglichkeiten bei der Suche in mehreren Datenbeständen. Dabei entsteht das Problem der semantischen Heterogenität, da z.B. Begriffe in verschiedenen Kontexten verschiedene Bedeutung haben können. Die dafür notwendigen Transferkomponenten bilden eine neue Herausforderung, für die neuronale Netze gut geeignet sind
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Mandl, T.: Text Mining und Data Mining (2023)
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- Abstract
- Text und Data Mining sind ein Bündel von Technologien, die eng mit den Themenfeldern Statistik, Maschinelles Lernen und dem Erkennen von Mustern verbunden sind. Die üblichen Definitionen beziehen eine Vielzahl von verschiedenen Verfahren mit ein, ohne eine exakte Grenze zu ziehen. Data Mining bezeichnet die Suche nach Mustern, Regelmäßigkeiten oder Auffälligkeiten in stark strukturierten und vor allem numerischen Daten. "Any algorithm that enumerates patterns from, or fits models to, data is a data mining algorithm." Numerische Daten und Datenbankinhalte werden als strukturierte Daten bezeichnet. Dagegen gelten Textdokumente in natürlicher Sprache als unstrukturierte Daten.
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Mandl, T.: Qualität als neue Dimension im Information Retrieval : Das AQUAINT Projekt (2005)
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- Abstract
- Die Bewertung von Internet-Dokumenten nach ihrer Qualität wird im Zeitalter verteilten und in großen Mengen vorliegenden Wissens zunehmend an Software delegiert. Dies gilt besonders bei der Suche nach Informationen etwa mit Internet-Suchmaschinen, bei der Qualitätsbewertungssysteme als Filter einsetzbar sind. Die starke Heterogenität der Qua-lität von Internet-Dokumenten lässt hier einen besonderen Mehrwert erwarten. Experimentelle Systeme behandeln verschiedeneAspekte und nutzen unterschiedliche Definitionen von Oualität. Im Einsatz befindliche Systeme greifen zur Zeit auf einzelne und begrenzte Aspekte von Qualität zu. Insbesondere die Analyse der Verlinkungsstruktur des Internets bietet einen Ansatzpunkt für existierende Systeme. Die Komplexität des Qualitätskonzepts und der Dokumente erfordert jedoch auf mehreren Aspekten beruhende Definitionen. Im Projekt AQUAINT (Automatische Qualitätsabschätzung für Internet Ressourcen) werden Oualitätsdefinitionen aus menschlichen Urteilen abgeleitet. Formale Eigenschaften von Internet-Seiten werden automatisch extrahiert. Menschliche Oualitätsurteile unterschiedlichster Art bilden die Grundlage für Verfahren des maschinellen Lernens. So entstehen Klassifikationssysteme, welche die menschlichen Urteile so weit wie möglich simulieren. Diese werden in prototypischen Such- und Filtersystemen integriert.
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Braschler, M.; Heuwing, B.; Mandl, T.; Womser-Hacker, C.; Herget, J.; Schäuble, P.; Stuker, J.: Evaluation der Suchfunktion deutscher Unternehmenswebsites (2013)
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- Abstract
- Der Beitrag stellt eine umfangreiche Evaluation der Suchfunktionen von 35 deutschen Unternehmenswebsites vor. In der Studie soll die vom Nutzer wahrgenommene Qualität einer Website-Suche erfasst werden, und nicht die technische Funktionalität der jeweiligen Systeme. In leitfaden-basierten Evaluationen werden die Bereiche Suchindex, Anfrage- / Dokumentenvergleich, Benutzerinteraktion und Suchergebnisse untersucht. Die Zusammenfassung der Ergebnisse der Einzeltests in diesen Kategorien ermöglicht eine qualitative Beurteilung und Aussagen über die Positionierung von Ergebnissen relativ zum Gesamtfeld. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Internetauftritten die Suchfunktion auf Websites oft zum Problem werden kann. Die Benutzer haben häufig Anlass, die Website zu verlassen, ohne ihr Ziel erreicht zu haben. Probleme zeigten sich bei der Vollständigkeit und Aktualität des Suchindexes sowie bei der Pflege und Präsentation ergänzender .Metadaten. Zum Vergleich werden die Untersuchungen auch anhand der Google-Sitesearch durchgeführt. Dabei zeigt sich, dass eine genaue Kenntnis der eigenen Daten zu besseren Ergebnissen führen kann, dies nutzen Unternehmen aber nicht immer aus.
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Mandl, T.; Diem, S.: Bild- und Video-Retrieval (2023)
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- Abstract
- Digitale Bildverarbeitung hat längst den Alltag erreicht: Automatisierte Passkontrollen, Gesichtserkennung auf dem Mobiltelefon und Apps zum Bestimmen von Pflanzen anhand von Fotos sind nur einige Beispiele für den Einsatz dieser Technologie. Digitale Bildverarbeitung zur Analyse der Inhalte von Bildern kann den Zugang zu Wissen verbessern und ist somit relevant für die Informationswissenschaft. Häufig greifen Systeme bei der Suche nach visueller Information nach wie vor auf beschreibende Metadaten zu, weil diese sprachbasierten Methoden für Massendaten meist robust funktionieren. Der Fokus liegt in diesem Beitrag auf automatischer Inhaltsanalyse von Bildern (content based image retrieval) und nicht auf reinen Metadaten-Systemen, welche Wörter für die Beschreibung von Bildern nutzen (s. Kapitel B 9 Metadaten) und somit letztlich Text-Retrieval ausführen (concept based image retrieval) (s. Kapitel C 1 Informationswissenschaftliche Perspektiven des Information Retrieval).
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Hellweg, H.; Krause, J.; Mandl, T.; Marx, J.; Müller, M.N.O.; Mutschke, P.; Strötgen, R.: Treatment of semantic heterogeneity in information retrieval (2001)
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- Abstract
- Nowadays, users of information services are faced with highly decentralised, heterogeneous document sources with different content analysis. Semantic heterogeneity occurs e.g. when resources using different systems for content description are searched using a simple query system. This report describes several approaches of handling semantic heterogeneity used in projects of the German Social Science Information Centre
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Mandl, T.; Stempfhuber, M.: Softwareergonomische Gestaltung von Wirtschaftsinformationssystemen am Beispiel von ELVIRA (1998)
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- Source
- Information und Märkte: 50. Deutscher Dokumentartag 1998, Kongreß der Deutschen Gesellschaft für Dokumentation e.V. (DGD), Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, 22.-24. September 1998. Hrsg. von Marlies Ockenfeld u. Gerhard J. Mantwill
