-
Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014)
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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
-
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)
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- Content
- Ausnutzen der Hyperlinks für verbesserte Such- und Findeverfahren; Darstellung des HITS-Algorithmus
- Date
- 31.12.1996 19:29:41
- Source
- Spektrum der Wissenschaft. 1999, H.8, S.44-49
-
Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005)
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- Abstract
- Im Rahmen des klassischen Information Retrieval wurden verschiedene Verfahren für das Ranking sowie die Suche in einer homogenen strukturlosen Dokumentenmenge entwickelt. Die Erfolge der Suchmaschine Google haben gezeigt dass die Suche in einer zwar inhomogenen aber zusammenhängenden Dokumentenmenge wie dem Internet unter Berücksichtigung der Dokumentenverbindungen (Links) sehr effektiv sein kann. Unter den von der Suchmaschine Google realisierten Konzepten ist ein Verfahren zum Ranking von Suchergebnissen (PageRank), das in diesem Artikel kurz erklärt wird. Darüber hinaus wird auf die Konzepte eines Systems namens CiteSeer eingegangen, welches automatisch bibliographische Angaben indexiert (engl. Autonomous Citation Indexing, ACI). Letzteres erzeugt aus einer Menge von nicht vernetzten wissenschaftlichen Dokumenten eine zusammenhängende Dokumentenmenge und ermöglicht den Einsatz von Banking-Verfahren, die auf den von Google genutzten Verfahren basieren.
- Date
- 20. 3.2005 16:23:22
- Source
- Information - Wissenschaft und Praxis. 56(2005) H.2, S.87-92
-
Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (IV) : Relevance Ranking nach "Popularität" von Webseiten: Google (2001)
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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?
-
Weiß, B.: Verwandte Seiten finden : "Ähnliche Seiten" oder "What's Related" (2005)
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- Abstract
- Die Link-Struktur-Analyse (LSA) ist nicht nur beim Crawling, dem Webseitenranking, der Abgrenzung geographischer Bereiche, der Vorhersage von Linkverwendungen, dem Auffinden von "Mirror"-Seiten, dem Kategorisieren von Webseiten und beim Generieren von Webseitenstatistiken eines der wichtigsten Analyseverfahren, sondern auch bei der Suche nach verwandten Seiten. Um qualitativ hochwertige verwandte Seiten zu finden, bildet sie nach herrschender Meinung den Hauptbestandteil bei der Identifizierung von ähnlichen Seiten innerhalb themenspezifischer Graphen vernetzter Dokumente. Dabei wird stets von zwei Annahmen ausgegangen: Links zwischen zwei Dokumenten implizieren einen verwandten Inhalt beider Dokumente und wenn die Dokumente aus unterschiedlichen Quellen (von unterschiedlichen Autoren, Hosts, Domänen, .) stammen, so bedeutet dies das eine Quelle die andere über einen Link empfiehlt. Aufbauend auf dieser Idee entwickelte Kleinberg 1998 den HITS Algorithmus um verwandte Seiten über die Link-Struktur-Analyse zu bestimmen. Dieser Ansatz wurde von Bharat und Henzinger weiterentwickelt und später auch in Algorithmen wie dem Companion und Cocitation Algorithmus zur Suche von verwandten Seiten basierend auf nur einer Anfrage-URL weiter verfolgt. In der vorliegenden Seminararbeit sollen dabei die Algorithmen, die hinter diesen Überlegungen stehen, näher erläutert werden und im Anschluss jeweils neuere Forschungsansätze auf diesem Themengebiet aufgezeigt werden.
- 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
- Imprint
- Münster : Institut für Wirtschaftsinformatik der Westfälische Wilhelms-Universität Münster
-
Behnert, C.; Plassmeier, K.; Borst, T.; Lewandowski, D.: Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme (2019)
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- Abstract
- Dieser Beitrag beschreibt eine Studie zur Entwicklung und Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme. Dazu wurden mögliche Faktoren für das Relevanzranking ausgehend von den Verfahren in Websuchmaschinen identifiziert, auf den Bibliothekskontext übertragen und systematisch evaluiert. Mithilfe eines Testsystems, das auf dem ZBW-Informationsportal EconBiz und einer web-basierten Software zur Evaluierung von Suchsystemen aufsetzt, wurden verschiedene Relevanzfaktoren (z. B. Popularität in Verbindung mit Aktualität) getestet. Obwohl die getesteten Rankingverfahren auf einer theoretischen Ebene divers sind, konnten keine einheitlichen Verbesserungen gegenüber den Baseline-Rankings gemessen werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Adaptierung des Rankings auf individuelle Nutzer bzw. Nutzungskontexte notwendig sein könnte, um eine höhere Performance zu erzielen.
- Source
- Information - Wissenschaft und Praxis. 70(2019) H.1, S.14-23
-
Lanvent, A.: Licht im Daten Chaos (2004)
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- Abstract
- Spätestens bei der Suche nach E-Mails, PDF-Dokumenten oder Bildern mit Texten kapituliert die Windows-Suche. Vier von neun Desktop-Suchtools finden dagegen beinahe jede verborgene Datei.
- 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."
- Footnote
- Darin auch 2 Teilbeiträge: (1) Know-how - Suchverfahren; (2) Praxis - Windows-Suche und Indexdienst
-
Berry, M.W.; Browne, M.: Understanding search engines : mathematical modeling and text retrieval (1999)
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- Classification
- ST 230 [Informatik # Monographien # Software und -entwicklung # Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge]
- RVK
- ST 230 [Informatik # Monographien # Software und -entwicklung # Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge]
-
Notess, G.R.: Search engine relevance : the never-ending quest (2000)
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- Abstract
- Bericht über verschiedene Relevanzverfahren der Suchdienste des Internet
-
Back, J.: ¬An evaluation of relevancy ranking techniques used by Internet search engines (2000)
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- Date
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-
Courtois, M.P.; Berry, M.W.: Results ranking in Web search engines (1999)
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- Abstract
- Comparaison des méthodes de classement de 5 moteurs de recherche (AltaVista, HotBot, Excie, Infoseek et Lycos). Sont testées la présence de tous les mots, la proximité et la localisation
-
Bilal, D.: Ranking, relevance judgment, and precision of information retrieval on children's queries : evaluation of Google, Yahoo!, Bing, Yahoo! Kids, and ask Kids (2012)
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- Abstract
- This study employed benchmarking and intellectual relevance judgment in evaluating Google, Yahoo!, Bing, Yahoo! Kids, and Ask Kids on 30 queries that children formulated to find information for specific tasks. Retrieved hits on given queries were benchmarked to Google's and Yahoo! Kids' top-five ranked hits retrieved. Relevancy of hits was judged on a graded scale; precision was calculated using the precision-at-ten metric (P@10). Yahoo! and Bing produced a similar percentage in hit overlap with Google (nearly 30%), but differed in the ranking of hits. Ask Kids retrieved 11% in hit overlap with Google versus 3% by Yahoo! Kids. The engines retrieved 26 hits across query clusters that overlapped with Yahoo! Kids' top-five ranked hits. Precision (P) that the engines produced across the queries was P = 0.48 for relevant hits, and P = 0.28 for partially relevant hits. Precision by Ask Kids was P = 0.44 for relevant hits versus P = 0.21 by Yahoo! Kids. Bing produced the highest total precision (TP) of relevant hits (TP = 0.86) across the queries, and Yahoo! Kids yielded the lowest (TP = 0.47). Average precision (AP) of relevant hits was AP = 0.56 by leading engines versus AP = 0.29 by small engines. In contrast, average precision of partially relevant hits was AP = 0.83 by small engines versus AP = 0.33 by leading engines. Average precision of relevant hits across the engines was highest on two-word queries and lowest on one-word queries. Google performed best on natural language queries; Bing did the same (P = 0.69) on two-word queries. The findings have implications for search engine ranking algorithms, relevance theory, search engine design, research design, and information literacy.
-
Furner, J.: ¬A unifying model of document relatedness for hybrid search engines (2003)
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- Date
- 11. 9.2004 17:32:22
-
Agosti, M.; Pretto, L.: ¬A theoretical study of a generalized version of kleinberg's HITS algorithm (2005)
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