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  • × theme_ss:"Retrievalalgorithmen"
  1. Voorhees, E.M.: Implementing agglomerative hierarchic clustering algorithms for use in document retrieval (1986) 0.01 
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    Source
    Information processing and management. 22(1986) no.6, S.465-476
  2. Effektive Information Retrieval Verfahren in Theorie und Praxis : ausgewählte und erweiterte Beiträge des Vierten Hildesheimer Evaluierungs- und Retrievalworkshop (HIER 2005), Hildesheim, 20.7.2005 (2006) 0.01 
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    Footnote
    Im ersten Kapitel "Retrieval-Systeme" werden verschiedene Information RetrievalSysteme präsentiert und Verfahren zu deren Gestaltung diskutiert. Jan-Hendrik Scheufen stellt das Meta-Framework RECOIN zur Information Retrieval Forschung vor, das sich durch eine flexible Handhabung unterschiedlichster Applikationen auszeichnet und dadurch eine zentrierte Protokollierung und Steuerung von Retrieval-Prozessen ermöglicht. Dieses Konzept eines offenen, komponentenbasierten Systems wurde in Form eines Plug-Ins für die javabasierte Open-Source-Plattform Eclipse realisiert. Markus Nick und Klaus-Dieter Althoff erläutern in ihrem Beitrag, der übrigens der einzige englischsprachige Text im Buch ist, das Verfahren DILLEBIS zur Erhaltung und Pflege (Maintenance) von erfahrungsbasierten Informationssystemen. Sie bezeichnen dieses Verfahren als Maintainable Experience-based Information System und plädieren für eine Ausrichtung von erfahrungsbasierten Systemen entsprechend diesem Modell. Gesine Quint und Steffen Weichert stellen dagegen in ihrem Beitrag die benutzerzentrierte Entwicklung des Produkt-Retrieval-Systems EIKON vor, das in Kooperation mit der Blaupunkt GmbH realisiert wurde. In einem iterativen Designzyklus erfolgte die Gestaltung von gruppenspezifischen Interaktionsmöglichkeiten für ein Car-Multimedia-Zubehör-System. Im zweiten Kapitel setzen sich mehrere Autoren dezidierter mit dem Anwendungsgebiet "Digitale Bibliothek" auseinander. Claus-Peter Klas, Sascha Kriewel, Andre Schaefer und Gudrun Fischer von der Universität Duisburg-Essen stellen das System DAFFODIL vor, das durch eine Vielzahl an Werkzeugen zur strategischen Unterstützung bei Literaturrecherchen in digitalen Bibliotheken dient. Zusätzlich ermöglicht die Protokollierung sämtlicher Ereignisse den Einsatz des Systems als Evaluationsplattform. Der Aufsatz von Matthias Meiert erläutert die Implementierung von elektronischen Publikationsprozessen an Hochschulen am Beispiel von Abschlussarbeiten des Studienganges Internationales Informationsmanagement der Universität Hildesheim. Neben Rahmenbedingungen werden sowohl der Ist-Zustand als auch der Soll-Zustand des wissenschaftlichen elektronischen Publizierens in Form von gruppenspezifischen Empfehlungen dargestellt. Daniel Harbig und Rene Schneider beschreiben in ihrem Aufsatz zwei Verfahrensweisen zum maschinellen Erlernen von Ontologien, angewandt am virtuellen Bibliotheksregal MyShelf. Nach der Evaluation dieser beiden Ansätze plädieren die Autoren für ein semi-automatisiertes Verfahren zur Erstellung von Ontologien.
  3. Smeaton, A.F.; Rijsbergen, C.J. van: ¬The retrieval effects of query expansion on a feedback document retrieval system (1983) 0.01 
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    Date
    30. 3.2001 13:32:22
  4. Back, J.: ¬An evaluation of relevancy ranking techniques used by Internet search engines (2000) 0.01 
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  5. Fuhr, N.: Ranking-Experimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.01 
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    14. 6.2015 22:12:44
  6. Fuhr, N.: Rankingexperimente mit gewichteter Indexierung (1986) 0.01 
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    Date
    14. 6.2015 22:12:56
  7. Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (IV) : Relevance Ranking nach "Popularität" von Webseiten: Google (2001) 0.01 
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    Abstract
    In unserem Retrievaltest von Suchwerkzeugen im World Wide Web (Password 11/2000) schnitt die Suchmaschine Google am besten ab. Im Vergleich zu anderen Search Engines setzt Google kaum auf Informationslinguistik, sondern auf Algorithmen, die sich aus den Besonderheiten der Web-Dokumente ableiten lassen. Kernstück der informationsstatistischen Technik ist das "PageRank"- Verfahren (benannt nach dem Entwickler Larry Page), das aus der Hypertextstruktur des Web die "Popularität" von Seiten anhand ihrer ein- und ausgehenden Links berechnet. Google besticht durch das Angebot intuitiv verstehbarer Suchbildschirme sowie durch einige sehr nützliche "Kleinigkeiten" wie die Angabe des Rangs einer Seite, Highlighting, Suchen in der Seite, Suchen innerhalb eines Suchergebnisses usw., alles verstaut in einer eigenen Befehlsleiste innerhalb des Browsers. Ähnlich wie RealNames bietet Google mit dem Produkt "AdWords" den Aufkauf von Suchtermen an. Nach einer Reihe von nunmehr vier Password-Artikeln über InternetSuchwerkzeugen im Vergleich wollen wir abschließend zu einer Bewertung kommen. Wie ist der Stand der Technik bei Directories und Search Engines aus informationswissenschaftlicher Sicht einzuschätzen? Werden die "typischen" Internetnutzer, die ja in der Regel keine Information Professionals sind, adäquat bedient? Und können auch Informationsfachleute von den Suchwerkzeugen profitieren?
  8. MacFarlane, A.; Robertson, S.E.; McCann, J.A.: Parallel computing for passage retrieval (2004) 0.00 
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    Date
    20. 1.2007 18:30:22
  9. Faloutsos, C.: Signature files (1992) 0.00 
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    Date
    7. 5.1999 15:22:48
  10. Losada, D.E.; Barreiro, A.: Emebedding term similarity and inverse document frequency into a logical model of information retrieval (2003) 0.00 
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    Date
    22. 3.2003 19:27:23
  11. Bornmann, L.; Mutz, R.: From P100 to P100' : a new citation-rank approach (2014) 0.00 
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    Date
    22. 8.2014 17:05:18
  12. Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014) 0.00 
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    Date
    13. 9.2014 14:45:22
  13. Wilhelmy, A.: Phonetische Ähnlichkeitssuche in Datenbanken (1991) 0.00 
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    Abstract
    In dialoggesteuerten Systemen zur Informationswiedergewinnung (Information Retrieval Systems, IRS) kann man - vergröbernd - das Wechselspiel zwischen Mensch und Computer als iterativen Prozess zur Erhöhung von Genauigkeit (Precision) auf der einen und Vollständigkeit (Recall) der Nachweise auf der anderen Seite verstehen. Vorgestellt wird ein maschinell anwendbares Verfahren, das auf phonologische Untersuchungen des Sprachwissenschaftlers Nikolaj S. Trubetzkoy (1890-1938) zurückgeht. In den Grundzügen kann es erheblich zur Verbesserung der Nachweisvollständigkeit beitragen. Dadurch, daß es die 'Ähnlichkeitsumgebungen' von Suchbegriffen in die Recherche mit einbezieht, zeigt es sich vor allem für Systeme mit koordinativer maschineller Indexierung als vorteilhaft. Bei alphabetischen Begriffen erweist sich die Einführung eines solchen zunächst nur auf den Benutzer hin orientierten Verfahrens auch aus technischer Sicht als günstig, da damit die Anzahl der Zugriffe bei den Suchvorgängen auch für große Datenvolumina niedrig gehalten werden kann
  14. Fichtner, K.: Boyer-Moore Suchalgorithmus (2005) 0.00 
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    Abstract
    Die Masse der Suchalgorithmen lässt sich in zwei grundlegend verschiedene Teilbereiche untergliedern. Auf der einen Seite stehen Algorithmen, die auf komplexen Datenstrukturen (häufig baumartig) ganze Datensätze unter Verwendung eines Indizes finden. Als geläufiger Vertreter sei hier die binäre Suche auf sortierten Arrays oder in binären Bäumen genannt. Die andere Gruppe, der sich diese Ausarbeitung widmet, dient dazu, Entsprechungen von Mustern in gegebenen Zeichenketten zu finden. Auf den folgenden Seiten werden nun zunächst einige Begriffe eingeführt, die für das weitere Verständnis und einen Vergleich verschiedener Suchalgorithmen nötig sind. Weiterhin wird ein naiver Suchalgorithmus dargestellt und mit der Idee von Boyer und Moore verglichen. Hierzu wird ihr Algorithmus zunächst informal beschrieben, dann mit Blick auf eine Implementation näher erläutert und anschließend einer Effizienzanalyse - sowohl empirisch als auch theoretisch - unterzogen. Abschließend findet eine kurze Bewertung mit Bezug auf Schwachstellen, Vorzüge und Verbesserungsmöglichkeiten statt, im Zuge derer einige prominente Modifikationen des Boyer-Moore Algorithmus vorgestellt werden.
  15. Ravana, S.D.; Rajagopal, P.; Balakrishnan, V.: Ranking retrieval systems using pseudo relevance judgments (2015) 0.00 
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    Date
    20. 1.2015 18:30:22
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  16. Chang, C.-H.; Hsu, C.-C.: Integrating query expansion and conceptual relevance feedback for personalized Web information retrieval (1998) 0.00 
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    Date
    1. 8.1996 22:08:06
  17. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.00 
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    Date
    20. 3.2005 16:23:22
  18. Joss, M.W.; Wszola, S.: ¬The engines that can : text search and retrieval software, their strategies, and vendors (1996) 0.00 
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    Date
    12. 9.1996 13:56:22
  19. Kelledy, F.; Smeaton, A.F.: Signature files and beyond (1996) 0.00 
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    Source
    Information retrieval: new systems and current research. Proceedings of the 16th Research Colloquium of the British Computer Society Information Retrieval Specialist Group, Drymen, Scotland, 22-23 Mar 94. Ed.: R. Leon
  20. Crestani, F.; Dominich, S.; Lalmas, M.; Rijsbergen, C.J.K. van: Mathematical, logical, and formal methods in information retrieval : an introduction to the special issue (2003) 0.00 
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    Date
    22. 3.2003 19:27:36

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