Search (7 results, page 1 of 1)

0.025493614 = product of:
  0.05098723 = sum of:
    0.05098723 = product of:
      0.10197446 = sum of:
        0.10197446 = weight(_text_:probleme in 5392) [ClassicSimilarity], result of:
          0.10197446 = score(doc=5392,freq=2.0), product of:
            0.24323422 = queryWeight, product of:
              4.743203 = idf(docFreq=1046, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.41924387 = fieldWeight in 5392, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.743203 = idf(docFreq=1046, maxDocs=44218)
              0.0625 = fieldNorm(doc=5392)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Abstract

Das von der DFG geförderte Projekt LibRank erforscht neue Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme, die aufbauend auf Erkenntnissen aus dem Bereich Websuche qualitätsinduzierende Faktoren wie z. B. Aktualität, Popularität und Verfügbarkeit von einzelnen Medien berücksichtigen. Die konzipierten Verfahren werden im Kontext eines in den Wirtschaftswissenschaften häufig genutzten Rechercheportals (EconBiz) entwickelt und in einem Testsystem systematisch evaluiert. Es werden Rankingfaktoren, die für den Bibliotheksbereich von besonderem Interesse sind, vorgestellt und exemplarisch Probleme und Herausforderungen aufgezeigt.

0.020843431 = product of:
  0.041686863 = sum of:
    0.041686863 = product of:
      0.083373725 = sum of:
        0.083373725 = weight(_text_:22 in 58) [ClassicSimilarity], result of:
          0.083373725 = score(doc=58,freq=2.0), product of:
            0.17957586 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.46428138 = fieldWeight in 58, 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=58)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Date

14. 6.2015 22:12:44

0.020843431 = product of:
  0.041686863 = sum of:
    0.041686863 = product of:
      0.083373725 = sum of:
        0.083373725 = weight(_text_:22 in 2051) [ClassicSimilarity], result of:
          0.083373725 = score(doc=2051,freq=2.0), product of:
            0.17957586 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.46428138 = fieldWeight in 2051, 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=2051)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Date

14. 6.2015 22:12:56

0.0138956215 = product of:
  0.027791243 = sum of:
    0.027791243 = product of:
      0.055582486 = sum of:
        0.055582486 = weight(_text_:22 in 1484) [ClassicSimilarity], result of:
          0.055582486 = score(doc=1484,freq=2.0), product of:
            0.17957586 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.30952093 = fieldWeight in 1484, 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=1484)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Date

13. 9.2014 14:45:22

0.012746807 = product of:
  0.025493614 = sum of:
    0.025493614 = product of:
      0.05098723 = sum of:
        0.05098723 = weight(_text_:probleme in 4302) [ClassicSimilarity], result of:
          0.05098723 = score(doc=4302,freq=2.0), product of:
            0.24323422 = queryWeight, product of:
              4.743203 = idf(docFreq=1046, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.20962194 = fieldWeight in 4302, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.743203 = idf(docFreq=1046, maxDocs=44218)
              0.03125 = fieldNorm(doc=4302)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Abstract

Trotz großer Dokumentmengen für datenbankübergreifende Literaturrecherchen erwarten akademische Nutzer einen möglichst hohen Anteil an relevanten und qualitativen Dokumenten in den Trefferergebnissen. Insbesondere die Reihenfolge und Struktur der gelisteten Ergebnisse (Ranking) spielt, neben dem direkten Volltextzugriff auf die Dokumente, inzwischen eine entscheidende Rolle beim Design von Suchsystemen. Nutzer erwarten weiterhin flexible Informationssysteme, die es unter anderem zulassen, Einfluss auf das Ranking der Dokumente zu nehmen bzw. alternative Rankingverfahren zu verwenden. In dieser Arbeit werden zwei Mehrwertverfahren für Suchsysteme vorgestellt, die die typischen Probleme bei der Recherche nach wissenschaftlicher Literatur behandeln und damit die Recherchesituation messbar verbessern können. Die beiden Mehrwertdienste semantische Heterogenitätsbehandlung am Beispiel Crosskonkordanzen und Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing, die in unterschiedlichen Phasen der Suche zum Einsatz kommen, werden hier ausführlich beschrieben und im empirischen Teil der Arbeit bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherchen evaluiert. Vorrangiges Ziel der Promotion ist es, zu untersuchen, ob das hier vorgestellte alternative Re-Rankingverfahren Bradfordizing im Anwendungsbereich bibliographischer Datenbanken zum einen operabel ist und zum anderen voraussichtlich gewinnbringend in Informationssystemen eingesetzt und dem Nutzer angeboten werden kann. Für die Tests wurden Fragestellungen und Daten aus zwei Evaluationsprojekten (CLEF und KoMoHe) verwendet. Die intellektuell bewerteten Dokumente stammen aus insgesamt sieben wissenschaftlichen Fachdatenbanken der Fächer Sozialwissenschaften, Politikwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin. Die Evaluation der Crosskonkordanzen (insgesamt 82 Fragestellungen) zeigt, dass sich die Retrievalergebnisse signifikant für alle Crosskonkordanzen verbessern; es zeigt sich zudem, dass interdisziplinäre Crosskonkordanzen den stärksten (positiven) Effekt auf die Suchergebnisse haben. Die Evaluation des Re-Ranking nach Bradfordizing (insgesamt 164 Fragestellungen) zeigt, dass die Dokumente der Kernzone (Kernzeitschriften) für die meisten Testreihen eine signifikant höhere Precision als Dokumente der Zone 2 und Zone 3 (Peripheriezeitschriften) ergeben. Sowohl für Zeitschriften als auch für Monographien kann dieser Relevanzvorteil nach Bradfordizing auf einer sehr breiten Basis von Themen und Fragestellungen an zwei unabhängigen Dokumentkorpora empirisch nachgewiesen werden.

0.012158669 = product of:
  0.024317337 = sum of:
    0.024317337 = product of:
      0.048634674 = sum of:
        0.048634674 = weight(_text_:22 in 3276) [ClassicSimilarity], result of:
          0.048634674 = score(doc=3276,freq=2.0), product of:
            0.17957586 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.2708308 = fieldWeight in 3276, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=3276)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Date

20. 3.2005 16:23:22

0.0063734036 = product of:
  0.012746807 = sum of:
    0.012746807 = product of:
      0.025493614 = sum of:
        0.025493614 = weight(_text_:probleme in 5965) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025493614 = score(doc=5965,freq=2.0), product of:
            0.24323422 = queryWeight, product of:
              4.743203 = idf(docFreq=1046, maxDocs=44218)
              0.05128058 = queryNorm
            0.10481097 = fieldWeight in 5965, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              4.743203 = idf(docFreq=1046, maxDocs=44218)
              0.015625 = fieldNorm(doc=5965)
      0.5 = coord(1/2)
  0.5 = coord(1/2)

Footnote

Rez. in: nfd - Information 54(2003) H.6, S.379-380 (U. Thiel): "Kannte G. Salton bei der Entwicklung des Vektorraummodells die kybernetisch orientierten Versuche mit assoziativen Speicherstrukturen? An diese und ähnliche Vermutungen, die ich vor einigen Jahren mit Reginald Ferber und anderen Kollegen diskutierte, erinnerte mich die Thematik des vorliegenden Buches. Immerhin lässt sich feststellen, dass die Vektorrepräsentation eine genial einfache Darstellung sowohl der im Information Retrieval (IR) als grundlegende Datenstruktur benutzten "inverted files" als auch der assoziativen Speichermatrizen darstellt, die sich im Laufe der Zeit Über Perzeptrons zu Neuronalen Netzen (NN) weiterentwickelten. Dieser formale Zusammenhang stimulierte in der Folge eine Reihe von Ansätzen, die Netzwerke im Retrieval zu verwenden, wobei sich, wie auch im vorliegenden Band, hybride Ansätze, die Methoden aus beiden Disziplinen kombinieren, als sehr geeignet erweisen. Aber der Reihe nach... Das Buch wurde vom Autor als Dissertation beim Fachbereich IV "Sprachen und Technik" der Universität Hildesheim eingereicht und resultiert aus einer Folge von Forschungsbeiträgen zu mehreren Projekten, an denen der Autor in der Zeit von 1995 bis 2000 an verschiedenen Standorten beteiligt war. Dies erklärt die ungewohnte Breite der Anwendungen, Szenarien und Domänen, in denen die Ergebnisse gewonnen wurden. So wird das in der Arbeit entwickelte COSIMIR Modell (COgnitive SIMilarity learning in Information Retrieval) nicht nur anhand der klassischen Cranfield-Kollektion evaluiert, sondern auch im WING-Projekt der Universität Regensburg im Faktenretrieval aus einer Werkstoffdatenbank eingesetzt. Weitere Versuche mit der als "Transformations-Netzwerk" bezeichneten Komponente, deren Aufgabe die Abbildung von Gewichtungsfunktionen zwischen zwei Termräumen ist, runden das Spektrum der Experimente ab. Aber nicht nur die vorgestellten Resultate sind vielfältig, auch der dem Leser angebotene "State-of-the-Art"-Überblick fasst in hoch informativer Breite Wesentliches aus den Gebieten IR und NN zusammen und beleuchtet die Schnittpunkte der beiden Bereiche. So werden neben den Grundlagen des Text- und Faktenretrieval die Ansätze zur Verbesserung der Adaptivität und zur Beherrschung von Heterogenität vorgestellt, während als Grundlagen Neuronaler Netze neben einer allgemeinen Einführung in die Grundbegriffe u.a. das Backpropagation-Modell, KohonenNetze und die Adaptive Resonance Theory (ART) geschildert werden. Einweiteres Kapitel stellt die bisherigen NN-orientierten Ansätze im IR vor und rundet den Abriss der relevanten Forschungslandschaft ab. Als Vorbereitung der Präsentation des COSIMIR-Modells schiebt der Autor an dieser Stelle ein diskursives Kapitel zum Thema Heterogenität im IR ein, wodurch die Ziele und Grundannahmen der Arbeit noch einmal reflektiert werden. Als Dimensionen der Heterogenität werden der Objekttyp, die Qualität der Objekte und ihrer Erschließung und die Mehrsprachigkeit genannt. Wenn auch diese Systematik im Wesentlichen die Akzente auf Probleme aus den hier tangierten Projekten legt, und weniger eine umfassende Aufbereitung z.B. der Literatur zum Problem der Relevanz anstrebt, ist sie dennoch hilfreich zum Verständnis der in den nachfolgenden Kapitel oft nur implizit angesprochenen Designentscheidungen bei der Konzeption der entwickelten Prototypen. Der Ansatz, Heterogenität durch Transformationen zu behandeln, wird im speziellen Kontext der NN konkretisiert, wobei andere Möglichkeiten, die z.B. Instrumente der Logik und Probabilistik einzusetzen, nur kurz diskutiert werden. Eine weitergehende Analyse hätte wohl auch den Rahmen der Arbeit zu weit gespannt,