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  • × author_ss:"Stock, W.G."
  1. Stock, W.G.: Themenentdeckung und -verfolgung und ihr Einsatz bei Informationsdiensten für Nachrichten (2007) 0.04 
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    Abstract
    Themenentdeckung und -verfolgung (topic detection and tracking; TDT) fasst unterschiedliche Dokumente zu einem Thema zusammen und bietet dem Nutzer zunächst das Thema und erst in einem zweiten Schritt die einzelnen Dokumente zur Anzeige an. TDT ist nützlich bei Nachrichten sowie bei Blog-Einträgen. Ein bekanntes Beispiel ist Google News. Der Artikel bespricht den Forschungsstand zu TDT und diskutiert den Einsatz von TDT bei News-Informationsdiensten wie z.B. Factiva oder LexisNexis. Dort ist TDT zweifach wichtig: Erstens ist es (analog zu Google News) bei Profildiensten einsetzbar, zweitens ist es möglich, Dokumente zum gleichen Thema in einen Ordner zu klassieren, um bei einer retrospektiven Recherche die Treffermenge geordnet nach unterschiedlichen Themen anzubieten (und dies ohne Nutzung einer Dokumentationssprache).
  2. Peters, I.; Stock, W.G.: Folksonomies in Wissensrepräsentation und Information Retrieval (2008) 0.03 
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    Abstract
    Die populären Web 2.0-Dienste werden von Prosumern - Produzenten und gleichsam Konsumenten - nicht nur dazu genutzt, Inhalte zu produzieren, sondern auch, um sie inhaltlich zu erschließen. Folksonomies erlauben es dem Nutzer, Dokumente mit eigenen Schlagworten, sog. Tags, zu beschreiben, ohne dabei auf gewisse Regeln oder Vorgaben achten zu müssen. Neben einigen Vorteilen zeigen Folksonomies aber auch zahlreiche Schwächen (u. a. einen Mangel an Präzision). Um diesen Nachteilen größtenteils entgegenzuwirken, schlagen wir eine Interpretation der Tags als natürlichsprachige Wörter vor. Dadurch ist es uns möglich, Methoden des Natural Language Processing (NLP) auf die Tags anzuwenden und so linguistische Probleme der Tags zu beseitigen. Darüber hinaus diskutieren wir Ansätze und weitere Vorschläge (Tagverteilungen, Kollaboration und akteurspezifische Aspekte) hinsichtlich eines Relevance Rankings von getaggten Dokumenten. Neben Vorschlägen auf ähnliche Dokumente ("more like this!") erlauben Folksonomies auch Hinweise auf verwandte Nutzer und damit auf Communities ("more like me!").
  3. Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (III) : Informationslinguistik und -statistik: AltaVista, FAST und Northern Light (2001) 0.03 
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    Abstract
    Suchmaschinen im World Wide Web arbeiten automatisch: Sie spüren Dokumente auf, indexieren sie, halten die Datenbank (mehr oder minder) aktuell und bieten den Kunden Retrievaloberflächen an. In unserem Known-Item-Retrievaltest (Password 11/2000) schnitten - in dieser Reihenfolge - Google, Alta Vista, Northern Light und FAST (All the Web) am besten ab. Die letzten drei Systeme arbeiten mit einer Kombination aus informationslinguistischen und informationsstatistischen Algorithmen, weshalb wir sie hier gemeinsam besprechen wollen. Im Zentrum unserer informationswissenschaftlichen Analysen stehen die "Highlights" der jeweiligen Suchwerkzeuge
  4. Stock, W.G.: Wissenschaftsinformatik : Fundierung, Gegenstand und Methoden (1980) 0.03 
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    Source
    Ratio. 22(1980), S.155-164
  5. Stock, W.G.: Informationsmangel trotz Überfluß : Informationsgesellschaft verlangt neue Berufe und Berufsbilder (1995) 0.03 
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    Source
    Insider. 1995, Nr.4, Juli, S.19-22
  6. Stock, M.; Stock, W.G.: Recherchieren im Internet (2004) 0.03 
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    Date
    27.11.2005 18:04:22
  7. Stock, W.G.: ¬Die Wichtigkeit wissenschaftlicher Dokumente relativ zu gegebenen Thematiken (1981) 0.03 
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  8. Stock, W.G.: Endnutzersystem für internationale Geschäftsinformationen (1998) 0.02 
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    Source
    Password. 1998, H.10, S.22-28
  9. Stock, M.; Stock, W.G.: Internet-Suchwerkzeuge im Vergleich (IV) : Relevance Ranking nach "Popularität" von Webseiten: Google (2001) 0.02 
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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?
  10. Garfield, E.; Stock, W.G.: Citation Consciousness : Interview with Eugene Garfiels, chairman emeritus of ISI; Philadelphia (2002) 0.02 
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    Source
    Password. 2002, H.6, S.22-25
  11. Linde, F.; Stock, W.G.: Informationsmarkt : Informationen im I-Commerce anbieten und nachfragen (2011) 0.01 
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    23. 9.2010 11:15:22
  12. Schumann, L.; Stock, W.G.: ¬Ein umfassendes ganzheitliches Modell für Evaluation und Akzeptanzanalysen von Informationsdiensten : Das Information Service Evaluation (ISE) Modell (2014) 0.01 
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    Date
    22. 9.2014 18:56:46
  13. Stock, W.G.: Information Retrieval : Informationen suchen und finden (2007) 0.01 
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    Content
    Enthält die Kapitel: - Grundlagen der Informationswissenschaft Ziel der Buchreihe - Informationswissenschaft - Information und Wissen - Propädeutik des Information Retrieval Geschichte des Information Retrieval - Grundbegriffe des Information Retrieval - Relevanz und Pertinenz - Dokumente - Typologie von Retrievalsystemen - Architektur eines Retrievalsystems - Boolesche Retrievalsysteme Boolesches Retrieval - Informetrische Analysen - Erweitertes Boolesches Retrieval - Informationslinguistik - Natural Language Processing n-Gramme - Worte - Phrasen, Eigennamen, Komposita - Begriffe - Anaphora - Fehlertolerantes Retrieval - Klassische Retrievalmodelle Textstatistik - Vektorraummodell - Probabilistisches Modell - Web Information Retrieval Linktopologie - Strukturinformationen in Dokumenten - Nutzer und Nutzung - Themenentdeckung und -verfolgung - Spezialprobleme des Information Retrieval Soziale Netzwerke und "small worlds" - Kontrolliertes Vokabular - Sprachübergreifendes Retrieval - Anfragedialog - Retrieval von Textstellen - Bild- und Tonretrieval
  14. Stock, W.G.: Qualitätskriterien von Suchmaschinen : Checkliste für Retrievalsysteme (2000) 0.01 
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  16. Stock, W.G.: Informational cities : analysis and construction of cities in the knowledge society (2011) 0.01 
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    Date
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Years

Languages

  • d 14
  • e 2

Types

  • a 13
  • m 3

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