Search (41 results, page 1 of 3)

0.08166664 = product of:
  0.32666656 = sum of:
    0.09374267 = weight(_text_:informatik in 804) [ClassicSimilarity], result of:
      0.09374267 = score(doc=804,freq=8.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.563749 = fieldWeight in 804, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=804)
    0.16001654 = weight(_text_:monographien in 804) [ClassicSimilarity], result of:
      0.16001654 = score(doc=804,freq=8.0), product of:
        0.21725276 = queryWeight, product of:
          6.666449 = idf(docFreq=152, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.73654544 = fieldWeight in 804, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          6.666449 = idf(docFreq=152, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=804)
    0.07290736 = weight(_text_:systeme in 804) [ClassicSimilarity], result of:
      0.07290736 = score(doc=804,freq=4.0), product of:
        0.17439179 = queryWeight, product of:
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.41806644 = fieldWeight in 804, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=804)
  0.25 = coord(3/12)

Classification

ST 270 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme
ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme

RVK

ST 270 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme
ST 302 Informatik / Monographien / Künstliche Intelligenz / Expertensysteme; Wissensbasierte Systeme

0.022385534 = product of:
  0.1343132 = sum of:
    0.11665177 = weight(_text_:systeme in 4261) [ClassicSimilarity], result of:
      0.11665177 = score(doc=4261,freq=4.0), product of:
        0.17439179 = queryWeight, product of:
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.66890633 = fieldWeight in 4261, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=4261)
    0.017661426 = product of:
      0.035322852 = sum of:
        0.035322852 = weight(_text_:22 in 4261) [ClassicSimilarity], result of:
          0.035322852 = score(doc=4261,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 4261, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=4261)
      0.5 = coord(1/2)
  0.16666667 = coord(2/12)

Abstract

Im Mittelpunkt dieses anwendungsbezogenen Lehrbuchs stehen Architekturen, Methoden und Werkzeuge entscheidungsunterstützender Systeme. Beispiele und Aufgaben ermöglichen die Entwicklung von Anwendungen mit der Demonstrationssoftware der CD-ROM. Eine interaktive Foliensammlung veranschaulicht den Buchtext und verweist auf zusätzliches Lernmaterial

Date

17. 7.2002 19:22:06

0.014720133 = product of:
  0.05888053 = sum of:
    0.037497066 = weight(_text_:informatik in 5234) [ClassicSimilarity], result of:
      0.037497066 = score(doc=5234,freq=2.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.2254996 = fieldWeight in 5234, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=5234)
    0.012552753 = weight(_text_:internet in 5234) [ClassicSimilarity], result of:
      0.012552753 = score(doc=5234,freq=2.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.1304718 = fieldWeight in 5234, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=5234)
    0.008830713 = product of:
      0.017661426 = sum of:
        0.017661426 = weight(_text_:22 in 5234) [ClassicSimilarity], result of:
          0.017661426 = score(doc=5234,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.15476047 = fieldWeight in 5234, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=5234)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(3/12)

Abstract

1983 bewegte ein einziges Thema die gesamte Bundesrepublik: die geplante Volkszählung. Jeder Haushalt in Westdeutschland sollte Fragebögen mit 36 Fragen zur Wohnsituation, den im Haushalt lebenden Personen und über ihre Einkommensverhältnisse ausfüllen. Es regte sich massiver Widerstand, hunderte Bürgerinitiativen formierten sich im ganzen Land gegen die Befragung. Man wollte nicht "erfasst" werden, die Privatsphäre war heilig. Es bestand die (berechtigte) Sorge, dass die Antworten auf den eigentlich anonymisierten Fragebögen Rückschlüsse auf die Identität der Befragten zulassen. Das Bundesverfassungsgericht gab den Klägern gegen den Zensus Recht: Die geplante Volkszählung verstieß gegen den Datenschutz und damit auch gegen das Grundgesetz. Sie wurde gestoppt. Nur eine Generation später geben wir sorglos jedes Mal beim Einkaufen die Bonuskarte der Supermarktkette heraus, um ein paar Punkte für ein Geschenk oder Rabatte beim nächsten Einkauf zu sammeln. Und dabei wissen wir sehr wohl, dass der Supermarkt damit unser Konsumverhalten bis ins letzte Detail erfährt. Was wir nicht wissen, ist, wer noch Zugang zu diesen Daten erhält. Deren Käufer bekommen nicht nur Zugriff auf unsere Einkäufe, sondern können über sie auch unsere Gewohnheiten, persönlichen Vorlieben und Einkommen ermitteln. Genauso unbeschwert surfen wir im Internet, googeln und shoppen, mailen und chatten. Google, Facebook und Microsoft schauen bei all dem nicht nur zu, sondern speichern auf alle Zeiten alles, was wir von uns geben, was wir einkaufen, was wir suchen, und verwenden es für ihre eigenen Zwecke. Sie durchstöbern unsere E-Mails, kennen unser persönliches Zeitmanagement, verfolgen unseren momentanen Standort, wissen um unsere politischen, religiösen und sexuellen Präferenzen (wer kennt ihn nicht, den Button "an Männern interessiert" oder "an Frauen interessiert"?), unsere engsten Freunde, mit denen wir online verbunden sind, unseren Beziehungsstatus, welche Schule wir besuchen oder besucht haben und vieles mehr.

Date

22. 1.2018 11:33:49

Field

Informatik

0.0120291 = product of:
  0.1443492 = sum of:
    0.1443492 = weight(_text_:systeme in 6106) [ClassicSimilarity], result of:
      0.1443492 = score(doc=6106,freq=2.0), product of:
        0.17439179 = queryWeight, product of:
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.82772934 = fieldWeight in 6106, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.109375 = fieldNorm(doc=6106)
  0.083333336 = coord(1/12)

0.011796856 = product of:
  0.070781134 = sum of:
    0.05302886 = weight(_text_:informatik in 5218) [ClassicSimilarity], result of:
      0.05302886 = score(doc=5218,freq=4.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.3189046 = fieldWeight in 5218, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=5218)
    0.017752273 = weight(_text_:internet in 5218) [ClassicSimilarity], result of:
      0.017752273 = score(doc=5218,freq=4.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.18451498 = fieldWeight in 5218, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=5218)
  0.16666667 = coord(2/12)

Abstract

Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das Forschungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Das erste deutsche Lehrbuch zu einer bahnbrechenden Technologie: Text Mining: Wissensrohstoff Text Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das For-schungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Was fällt Ihnen bei dem Wort "Stich" ein? Die einen denken an Tennis, die anderen an Skat. Die verschiedenen Zusammenhänge können durch Text Mining automatisch ermittelt und in Form von Wortnetzen dargestellt werden. Welche Begriffe stehen am häufigsten links und rechts vom Wort "Festplatte"? Welche Wortformen und Eigennamen treten seit 2001 neu in der deutschen Sprache auf? Text Mining beantwortet diese und viele weitere Fragen. Tauchen Sie mit diesem Lehrbuch ein in eine neue, faszinierende Wissenschaftsdisziplin und entdecken Sie neue, bisher unbekannte Zusammenhänge und Sichtweisen. Sehen Sie, wie aus dem Wissensrohstoff Text Wissen wird! Dieses Lehrbuch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker mit einem fachlichen Schwerpunkt in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und/oder Linguistik, die sich über die Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des Text Mining informieren möchten und Anregungen für die Implementierung eigener Anwendungen suchen. Es basiert auf Arbeiten, die während der letzten Jahre an der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität Leipzig unter Leitung von Prof. Dr. Heyer entstanden sind. Eine Fülle praktischer Beispiele von Text Mining-Konzepten und -Algorithmen verhelfen dem Leser zu einem umfassenden, aber auch detaillierten Verständnis der Grundlagen und Anwendungen des Text Mining. Folgende Themen werden behandelt: Wissen und Text Grundlagen der Bedeutungsanalyse Textdatenbanken Sprachstatistik Clustering Musteranalyse Hybride Verfahren Beispielanwendungen Anhänge: Statistik und linguistische Grundlagen 360 Seiten, 54 Abb., 58 Tabellen und 95 Glossarbegriffe Mit kostenlosen e-learning-Kurs "Schnelleinstieg: Sprachstatistik" Zusätzlich zum Buch gibt es in Kürze einen Online-Zertifikats-Kurs mit Mentor- und Tutorunterstützung.

0.009651622 = product of:
  0.057909727 = sum of:
    0.046871334 = weight(_text_:informatik in 5011) [ClassicSimilarity], result of:
      0.046871334 = score(doc=5011,freq=2.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.2818745 = fieldWeight in 5011, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=5011)
    0.011038392 = product of:
      0.022076784 = sum of:
        0.022076784 = weight(_text_:22 in 5011) [ClassicSimilarity], result of:
          0.022076784 = score(doc=5011,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.19345059 = fieldWeight in 5011, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=5011)
      0.5 = coord(1/2)
  0.16666667 = coord(2/12)

Date

7. 3.2019 16:32:22

Field

Informatik

0.006249511 = product of:
  0.07499413 = sum of:
    0.07499413 = weight(_text_:informatik in 1374) [ClassicSimilarity], result of:
      0.07499413 = score(doc=1374,freq=2.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.4509992 = fieldWeight in 1374, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1374)
  0.083333336 = coord(1/12)

Abstract

Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.

0.006249511 = product of:
  0.07499413 = sum of:
    0.07499413 = weight(_text_:informatik in 2568) [ClassicSimilarity], result of:
      0.07499413 = score(doc=2568,freq=2.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.4509992 = fieldWeight in 2568, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=2568)
  0.083333336 = coord(1/12)

Field

Informatik

0.00552384 = product of:
  0.06628608 = sum of:
    0.06628608 = weight(_text_:informatik in 126) [ClassicSimilarity], result of:
      0.06628608 = score(doc=126,freq=4.0), product of:
        0.1662844 = queryWeight, product of:
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.39863077 = fieldWeight in 126, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          5.1024737 = idf(docFreq=730, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=126)
  0.083333336 = coord(1/12)

Imprint

Leipzig : Universität / Fakultät für Mathematik und Informatik Institut für Informatik

0.0051553287 = product of:
  0.061863944 = sum of:
    0.061863944 = weight(_text_:systeme in 5668) [ClassicSimilarity], result of:
      0.061863944 = score(doc=5668,freq=2.0), product of:
        0.17439179 = queryWeight, product of:
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.35474116 = fieldWeight in 5668, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          5.3512506 = idf(docFreq=569, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=5668)
  0.083333336 = coord(1/12)

Abstract

Es liegt in der Natur des Menschen, Erfahrungen und Ideen in Wort und Schrift mit anderen teilen zu wollen. So produzieren wir jeden Tag gigantische Mengen an Texten, die in digitaler Form geteilt und abgelegt werden. The Radicati Group schätzt, dass 2017 täglich 269 Milliarden E-Mails versendet und empfangen werden. Hinzu kommen größtenteils unstrukturierte Daten wie Soziale Medien, Presse, Websites und firmeninterne Systeme, beispielsweise in Form von CRM-Software oder PDF-Dokumenten. Der weltweite Bestand an unstrukturierten Daten wächst so rasant, dass es kaum möglich ist, seinen Umfang zu quantifizieren. Der Versuch, eine belastbare Zahl zu recherchieren, führt unweigerlich zu diversen Artikeln, die den Anteil unstrukturierter Texte am gesamten Datenbestand auf 80% schätzen. Auch wenn nicht mehr einwandfrei nachvollziehbar ist, woher diese Zahl stammt, kann bei kritischer Reflexion unseres Tagesablaufs kaum bezweifelt werden, dass diese Daten von großer wirtschaftlicher Relevanz sind.

0.004430498 = product of:
  0.026582986 = sum of:
    0.017752273 = weight(_text_:internet in 2403) [ClassicSimilarity], result of:
      0.017752273 = score(doc=2403,freq=4.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.18451498 = fieldWeight in 2403, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=2403)
    0.008830713 = product of:
      0.017661426 = sum of:
        0.017661426 = weight(_text_:22 in 2403) [ClassicSimilarity], result of:
          0.017661426 = score(doc=2403,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.15476047 = fieldWeight in 2403, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=2403)
      0.5 = coord(1/2)
  0.16666667 = coord(2/12)

Content

"Vor Google gibt es kein Entrinnen. Nun macht sich die größte Internetsuchmaschine daran, auch gefährliche Grippewellen in den USA vorauszusagen - und das schneller als die US-Gesundheitsbehörde. In den Regionen, in denen die Influenza grassiert, häufen sich erfahrungsgemäß auch die Online-Anfragen im Internet speziell zu diesem Thema. "Wir haben einen engen Zusammenhang feststellen können zwischen Personen, die nach themenbezogenen Informationen suchen, und Personen, die tatsächlich an der Grippe erkrankt sind", schreibt Google. Ein Webtool namens "Google Flu Trends" errechnet aus den Anfragen die Ausbreitung von Grippeviren. Auch wenn nicht jeder Nutzer erkrankt sei, spiegele die Zahl der Anfragen doch ziemlich genau die Entwicklung einer Grippewelle wider. Das belege ein Vergleich mit den Daten der US-Seuchenkontrollbehörde CDC, die in den meisten Fällen nahezu identisch seien. Die Internet-Suchmaschine könne anders als die Gesundheitsbehörde täglich auf aktuelle Daten zurückgreifen. Dadurch sei Google in der Lage, die Grippesaison ein bis zwei Wochen früher vorherzusagen. Und Zeit bedeutet Leben, wie Lyn Finelli sagt, Leiter der Abteilung Influenza der USSeuchenkontrollbehörde: "Je früher wir gewarnt werden, desto früher können wir handeln. Dies kann die Anzahl der Erkrankten erheblich minimieren." "Google Flu Trends" ist das erste Projekt, das Datenbanken einer Suchmaschine nutzt, um einen auftretenden Grippevirus zu lokalisieren - zurzeit nur in den USA, aber weltweite Prognosen wären ein folgerichtiger nächster Schritt. Philip M. Polgreen von der Universität von Iowa verspricht sich noch viel mehr: "Theoretisch können wir diese Flut an Informationen dazu nutzen, auch den Verlauf anderer Krankheiten besser zu studieren." Um das Grippe-Ausbreitungsmodell zu erstellen, hat Google mehrere hundert Milliarden Suchanfragen aus den vergangenen Jahren analysiert. Datenschützer haben den Internetgiganten bereits mehrfach als "datenschutzfeindlich" eingestuft. Die Anwender wüssten weder, was mit den gesammelten Daten passiere, noch wie lange gespeicherte Informationen verfügbar seien. Google versichert jedoch, dass "Flu Trends" die Privatsphäre wahre. Das Tool könne niemals dazu genutzt werden, einzelne Nutzer zu identifizieren, da wir bei der Erstellung der Statistiken lediglich anonyme Datenmaterialien nutzen. Die Muster, die wir in den Daten analysieren, ergeben erst in einem größeren Kontext Sinn." An einer echten Virus-Grippe - nicht zu verwechseln mit einer Erkältung - erkranken weltweit mehrere Millionen Menschen, mehr als 500 000 sterben daran."

Date

3. 5.1997 8:44:22

0.0033228733 = product of:
  0.01993724 = sum of:
    0.013314205 = weight(_text_:internet in 1833) [ClassicSimilarity], result of:
      0.013314205 = score(doc=1833,freq=4.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.13838623 = fieldWeight in 1833, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0234375 = fieldNorm(doc=1833)
    0.006623035 = product of:
      0.01324607 = sum of:
        0.01324607 = weight(_text_:22 in 1833) [ClassicSimilarity], result of:
          0.01324607 = score(doc=1833,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.116070345 = fieldWeight in 1833, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=1833)
      0.5 = coord(1/2)
  0.16666667 = coord(2/12)

Abstract

Als in den siebziger Jahren des vergangenen Jahrhunderts immer häufiger die Bezeichnung Informationsmanager für Leute propagiert wurde, die bis dahin als Dokumentare firmierten, wurde dies in den etablierten Kreisen der Archivare und Bibliothekare gelegentlich belächelt und als Zeichen einer Identitätskrise oder jedenfalls einer Verunsicherung des damit überschriebenen Berufsbilds gewertet. Für den Berufsstand der Medienarchivare/Mediendokumentare, die sich seit 1960 in der Fachgruppe 7 des Vereins, später Verbands deutscher Archivare (VdA) organisieren, gehörte diese Verortung im Zeichen neuer inhaltlicher Herausforderungen (Informationsflut) und Technologien (EDV) allerdings schon früh zu den Selbstverständlichkeiten des Berufsalltags. "Halt, ohne uns geht es nicht!" lautete die Überschrift eines Artikels im Verbandsorgan "Info 7", der sich mit der Einrichtung von immer mächtigeren Leitungsnetzen und immer schnelleren Datenautobahnen beschäftigte. Information, Informationsgesellschaft: diese Begriffe wurden damals fast nur im technischen Sinne verstanden. Die informatisierte, nicht die informierte Gesellschaft stand im Vordergrund - was wiederum Kritiker auf den Plan rief, von Joseph Weizenbaum in den USA bis hin zu den Informations-Ökologen in Bremen. Bei den nationalen, manchmal auch nur regionalen Projekten und Modellversuchen mit Datenautobahnen - auch beim frühen Btx - war nie so recht deutlich geworden, welche Inhalte in welcher Gestalt durch diese Netze und Straßen gejagt werden sollten und wer diese Inhalte eigentlich selektieren, portionieren, positionieren, kurz: managen sollte. Spätestens mit dem World Wide Web sind diese Projekte denn auch obsolet geworden, jedenfalls was die Hardware und Software anging. Geblieben ist das Thema Inhalte (neudeutsch: Content). Und - immer drängender im nicht nur technischen Verständnis - das Thema Informationsmanagement. MedienInformationsManagement war die Frühjahrstagung der Fachgruppe 7 im Jahr 2000 in Weimar überschrieben, und auch die Folgetagung 2001 in Köln, die der multimedialen Produktion einen dokumentarischen Pragmatismus gegenüber stellte, handelte vom Geschäftsfeld Content und von Content-Management-Systemen. Die in diesem 6. Band der Reihe Beiträge zur Mediendokumentation versammelten Vorträge und Diskussionsbeiträge auf diesen beiden Tagungen beleuchten das Titel-Thema aus den verschiedensten Blickwinkeln: archivarischen, dokumentarischen, kaufmännischen, berufsständischen und juristischen. Deutlich wird dabei, daß die Berufsbezeichnung Medienarchivarln/Mediendokumentarln ziemlich genau für all das steht, was heute mit sog. alten wie neuen Medien im organisatorischen, d.h. ordnenden und vermittelnden Sinne geschieht. Im besonderen Maße trifft dies auf das Internet und die aus ihm geborenen Intranets zu. Beide bedürfen genauso der ordnenden Hand, die sich an den alten Medien, an Buch, Zeitung, Tonträger, Film etc. geschult hat, denn sie leben zu großen Teilen davon. Daß das Internet gleichwohl ein Medium sui generis ist und die alten Informationsberufe vor ganz neue Herausforderungen stellt - auch das durchzieht die Beiträge von Weimar und Köln.

Date

11. 5.2008 19:49:22

0.0025888733 = product of:
  0.03106648 = sum of:
    0.03106648 = weight(_text_:internet in 3834) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03106648 = score(doc=3834,freq=4.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.32290122 = fieldWeight in 3834, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=3834)
  0.083333336 = coord(1/12)

Abstract

Offers brief accounts of Internet search tools. Covers the Lycos revamp; the new navigation service produced jointly by Excite and Netscape, delivering a language specific, locally relevant Web guide for Japan, Germany, France, the UK and Australia; InfoWatcher, a combination offline browser, search engine and push product from Carvelle Inc., USA; Alexa by Alexa Internet and WBI from IBM which are free and provide users with information on how others have used the Web sites which they are visiting; and Concept Explorer from Knowledge Discovery Systems, Inc., California which performs data mining from the Web, Usenet groups, MEDLINE and the US Patent and Trademark Office patent abstracts

0.0025756247 = product of:
  0.030907497 = sum of:
    0.030907497 = product of:
      0.061814994 = sum of:
        0.061814994 = weight(_text_:22 in 4577) [ClassicSimilarity], result of:
          0.061814994 = score(doc=4577,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.5416616 = fieldWeight in 4577, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.109375 = fieldNorm(doc=4577)
      0.5 = coord(1/2)
  0.083333336 = coord(1/12)

Date

2. 4.2000 18:01:22

0.0022076783 = product of:
  0.02649214 = sum of:
    0.02649214 = product of:
      0.05298428 = sum of:
        0.05298428 = weight(_text_:22 in 6783) [ClassicSimilarity], result of:
          0.05298428 = score(doc=6783,freq=2.0), product of:
            0.11412105 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.032588977 = queryNorm
            0.46428138 = fieldWeight in 6783, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.09375 = fieldNorm(doc=6783)
      0.5 = coord(1/2)
  0.083333336 = coord(1/12)

Footnote

A special issue of selected papers from the Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD'97), held Singapore, 22-23 Feb 1997

0.0020921256 = product of:
  0.025105506 = sum of:
    0.025105506 = weight(_text_:internet in 996) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025105506 = score(doc=996,freq=2.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.2609436 = fieldWeight in 996, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=996)
  0.083333336 = coord(1/12)

Abstract

Ein Einkauf im Supermarkt, ein Telefongespräch, ein Klick im Internet: Die Spuren solcher Allerweltsaktionen häufen sich zu Datengebirgen ungeheuren Ausmaßes. Darin noch das Wesentlich - was immer das sein mag - zu finden, ist die Aufgabe des noch jungen Wissenschaftszweiges Data Mining, der mit offiziellem Namen "Wissensentdeckung in Datenbanken" heißt

0.0020921256 = product of:
  0.025105506 = sum of:
    0.025105506 = weight(_text_:internet in 505) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025105506 = score(doc=505,freq=2.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.2609436 = fieldWeight in 505, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=505)
  0.083333336 = coord(1/12)

Theme

Internet

0.0020921256 = product of:
  0.025105506 = sum of:
    0.025105506 = weight(_text_:internet in 4076) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025105506 = score(doc=4076,freq=2.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.2609436 = fieldWeight in 4076, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=4076)
  0.083333336 = coord(1/12)

Source

JurPC: Internet-Zeitschrift für Rechtsinformatik und Informationsrecht, [http://www.jurpc.de/jurpc/show?id=20170111]

0.0018491952 = product of:
  0.022190342 = sum of:
    0.022190342 = weight(_text_:internet in 1046) [ClassicSimilarity], result of:
      0.022190342 = score(doc=1046,freq=4.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.23064373 = fieldWeight in 1046, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=1046)
  0.083333336 = coord(1/12)

Abstract

The dynamic nature and size of the Internet can result in difficulty finding relevant information. Most users typically express their information need via short queries to search engines and they often have to physically sift through the search results based on relevance ranking set by the search engines, making the process of relevance judgement time-consuming. In this paper, we describe a novel representation technique which makes use of the Web structure together with summarisation techniques to better represent knowledge in actual Web Documents. We named the proposed technique as Semantic Virtual Document (SVD). We will discuss how the proposed SVD can be used together with a suitable clustering algorithm to achieve an automatic content-based categorization of similar Web Documents. The auto-categorization facility as well as a "Tree-like" Graphical User Interface (GUI) for post-retrieval document browsing enhances the relevance judgement process for Internet users. Furthermore, we will introduce how our cluster-biased automatic query expansion technique can be used to overcome the ambiguity of short queries typically given by users. We will outline our experimental design to evaluate the effectiveness of the proposed SVD for representation and present a prototype called iSEARCH (Intelligent SEarch And Review of Cluster Hierarchy) for Web content mining. Our results confirm, quantify and extend previous research using Web structure and summarisation techniques, introducing novel techniques for knowledge representation to enhance Web content mining.

0.0018306099 = product of:
  0.021967318 = sum of:
    0.021967318 = weight(_text_:internet in 4676) [ClassicSimilarity], result of:
      0.021967318 = score(doc=4676,freq=2.0), product of:
        0.09621047 = queryWeight, product of:
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.032588977 = queryNorm
        0.22832564 = fieldWeight in 4676, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.9522398 = idf(docFreq=6276, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=4676)
  0.083333336 = coord(1/12)

Theme

Internet