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  • × theme_ss:"Retrievalalgorithmen"
  1. 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) 0.03 
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    Date
    22. 3.2003 19:27:36
    Footnote
    Einführung zu den Beiträgen eines Themenheftes: Mathematical, logical, and formal methods in information retrieval
  2. Crestani, F.: Combination of similarity measures for effective spoken document retrieval (2003) 0.02 
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    Source
    Journal of information science. 29(2003) no.2, S.87-96
  3. Kanaeva, Z.: Ranking: Google und CiteSeer (2005) 0.02 
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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
  4. Mayr, P.: Bradfordizing als Re-Ranking-Ansatz in Literaturinformationssystemen (2011) 0.02 
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    Abstract
    In diesem Artikel wird ein Re-Ranking-Ansatz für Suchsysteme vorgestellt, der die Recherche nach wissenschaftlicher Literatur messbar verbessern kann. Das nichttextorientierte Rankingverfahren Bradfordizing wird eingeführt und anschließend im empirischen Teil des Artikels bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherche-Topics evaluiert. Dem Bradford Law of Scattering (BLS), auf dem Bradfordizing basiert, liegt zugrunde, dass sich die Literatur zu einem beliebigen Fachgebiet bzw. -thema in Zonen unterschiedlicher Dokumentenkonzentration verteilt. Dem Kernbereich mit hoher Konzentration der Literatur folgen Bereiche mit mittlerer und geringer Konzentration. Bradfordizing sortiert bzw. rankt eine Dokumentmenge damit nach den sogenannten Kernzeitschriften. Der Retrievaltest mit 164 intellektuell bewerteten Fragestellungen in Fachdatenbanken aus den Bereichen Sozial- und Politikwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin zeigt, dass die Dokumente der Kernzeitschriften signifikant häufiger relevant bewertet werden als Dokumente der zweiten Dokumentzone bzw. den Peripherie-Zeitschriften. Die Implementierung von Bradfordizing und weiteren Re-Rankingverfahren liefert unmittelbare Mehrwerte für den Nutzer.
    Date
    9. 2.2011 17:47:29
  5. 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) 0.02 
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    Date
    31.12.1996 19:29:41
  6. Maylein, L.; Langenstein, A.: Neues vom Relevanz-Ranking im HEIDI-Katalog der Universitätsbibliothek Heidelberg : Perspektiven für bibliothekarische Dienstleistungen (2013) 0.02 
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    Abstract
    Das Relevanz-Ranking im Katalog der Universitätsbibliothek Heidelberg HEIDI, bereits 2009 in einem Beitrag in dieser Zeitschrift beschrieben, wurde in den letzten Jahren durch neue Entwicklungen und Methoden stark verbessert. Der Aufsatz beschreibt die Realisierung der bisherigen Rankingmaßnahmen unter der neu eingesetzten Suchmaschinenplattform SOLR. Weiter werden verschiedene neue Möglichkeiten für Rankinganpassungen unter SOLR sowie deren Einsatz im HEIDI-Katalog dargestellt.
    Date
    29. 6.2013 18:06:23
  7. Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014) 0.02 
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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
  8. Marcus, S.: Textvergleich mit mehreren Mustern (2005) 0.01 
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    Abstract
    Das Gebiet des Pattern-Matching besitzt in vielen wissenschaftlichen Bereichen eine hohe Relevanz. Aufgrund unterschiedlicher Einsatzgebiete sind auch Umsetzung und Anwendung des Pattern-Matching sehr verschieden. Die allen Anwendungen des Pattern-Matching inhärente Aufgabe besteht darin, in einer Vielzahl von Eingabedaten bestimmte Muster wieder zu erkennen. Dies ist auch der deutschen Bezeichnung Mustererkennung zu entnehmen. In der Medizin findet Pattern-Matching zum Beispiel bei der Untersuchung von Chromosomensträngen auf bestimmte Folgen von Chromosomen Verwendung. Auf dem Gebiet der Bildverarbeitung können mit Hilfe des Pattern-Matching ganze Bilder verglichen oder einzelne Bildpunkte betrachtet werden, die durch ein Muster identifizierbar sind. Ein weiteres Einsatzgebiet des Pattern-Matching ist das Information-Retrieval, bei dem in gespeicherten Daten nach relevanten Informationen gesucht wird. Die Relevanz der zu suchenden Daten wird auch hier anhand eines Musters, zum Beispiel einem bestimmten Schlagwort, beurteilt. Ein vergleichbares Verfahren findet auch im Internet Anwendung. Internet-Benutzer, die mittels einer Suchmaschine nach bedeutsamen Informationen suchen, erhalten diese durch den Einsatz eines Pattern-Matching-Automaten. Die in diesem Zusammenhang an den Pattern-Matching-Automaten gestellten Anforderungen variieren mit der Suchanfrage, die an eine Suchmaschine gestellt wird. Eine solche Suchanfrage kann im einfachsten Fall aus genau einem Schlüsselwort bestehen. Im komplexeren Fall enthält die Anfrage mehrere Schlüsselwörter. Dabei muss für eine erfolgreiche Suche eine Konkatenation der in der Anfrage enthaltenen Wörter erfolgen. Zu Beginn dieser Arbeit wird in Kapitel 2 eine umfassende Einführung in die Thematik des Textvergleichs gegeben, wobei die Definition einiger grundlegender Begriffe vorgenommen wird. Anschließend werden in Kapitel 3 Verfahren zum Textvergleich mit mehreren Mustern vorgestellt. Dabei wird zunächst ein einfaches Vorgehen erläutert, um einen Einsteig in das Thema des Textvergleichs mit mehreren Mustern zu erleichtern. Danach wird eine komplexe Methode des Textvergleichs vorgestellt und anhand von Beispielen verdeutlicht.
    Date
    13. 2.2007 20:56:29
  9. Kelledy, F.; Smeaton, A.F.: Signature files and beyond (1996) 0.01 
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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
  10. Lanvent, A.: Praxis - Windows-Suche und Indexdienst : Auch Windows kann bei der Suche den Turbo einlegen: mit dem Indexdienst (2004) 0.01 
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    Content
    "Für eine 4-GByte-Festplatte mit mehreren Partitionen sucht Windows XP im Volltextmodus weit über zwei Stunden. Der Indexdienst verkürzt diese Recherchedauer drastisch um mehr als eine Stunde. Im Gegensatz zu den Indizes der kommerziellen Suchwerkzeuge erfasst der Windows-Indexdienst nur Text-, HTML- und OfficeDateien über entsprechend integrierte Dokumentfilter. Da er weder ZIP-Files noch PDFs erkennt und auch keine E-Mails scannt, ist er mit komplexen Anfragen schnell überfordert. Standardmäßig ist der Indexdienst zwar installiert, aber nicht aktiviert. Das erledigt der Anwender über Start/Arbeitsplatz und den Befehl Verwalten aus dem Kontextmenü. In der Computerverwaltung aktiviert der Benutzer den Eintrag Indexdienst und wählt Starten aus dem Kontextmenü. Die zu indizierenden Elemente verwaltet Windows über so genannte Kataloge, mit deren Hilfe der User bestimmt, welche Dateitypen aus welchen Ordnern indiziert werden sollen. Zwar kann der Anwender neben dem Katalog System weitere Kataloge einrichten. Ausreichend ist es aber in den meisten Fällen, dem Katalog System weitere Indizierungsordner über die Befehle Neu/Verzeichnis hinzuzufügen. Klickt der Benutzer dann einen der Indizierungsordner mit der rechten Maustaste an und wählt Alle Tasks/Erneut prüfen (Vollständig), beginnt der mitunter langwierige Indizierungsprozess. Über den Eigenschaften-Dialog lässt sich allerdings der Leistungsverbrauch drosseln. Eine inkrementelle Indizierung, bei der Windows nur neue Elemente im jeweiligen Verzeichnis unter die Lupe nimmt, erreicht der Nutzer über Alle Tasks/Erneut prüfen (inkrementell). Einschalten lässt sich der Indexdienst auch über die Eigenschaften eines Ordners und den Befehl Erweitert/ln-halt für schnelle Dateisuche indizieren. Auskunft über die dem Indexdienst zugeordneten Ordner und Laufwerke erhalten Sie, wenn Sie die WindowsSuche starten und Weitere Optionen/ Andere Suchoptionen/Bevorzugte Einstellungen ändern/Indexdienst verwenden anklicken."
  11. Ackermann, J.: Knuth-Morris-Pratt (2005) 0.01 
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  0.4 = coord(2/5)
    Abstract
    Im Rahmen des Seminars Suchmaschinen und Suchalgorithmen beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Auffinden bestimmter Wörter oder Muster in Texten. Der Begriff "Text" wird hier in einem sehr allgemeinen Sinne als strukturierte Folge beliebiger Länge von Zeichen aus einem endlichen Alphabet verstanden. Somit fällt unter diesen Bereich ganz allgemein die Suche nach einem Muster in einer Sequenz von Zeichen. Beispiele hierfür sind neben der Suche von Wörtern in "literarischen" Texten, z.B. das Finden von Pixelfolgen in Bildern oder gar das Finden von Mustern in DNS-Strängen. Das Anwendungsgebiet für eine solche Suche ist weit gefächert. Man denke hier allein an Texteditoren, Literaturdatenbanken, digitale Lexika oder die besagte DNADatenbank. Betrachtet man allein das 1989 publizierte Oxford English Dictionary mit seinen etwa 616500 definierten Stichworten auf gedruckten 21728 Seiten, so gilt es, einen möglichst effizienten Algorithmus für die Suche in Texten zu nutzen. Der in der Arbeit zugrunde liegende Datentyp ist vom Typ String (Zeichenkette), wobei hier offen gelassen wird, wie der Datentyp programmtechnisch realisiert wird. Algorithmen zur Verarbeitung von Zeichenketten (string processing) umfassen ein bestimmtes Spektrum an Anwendungsgebieten [Ot96, S.617 f.], wie z.B. das Komprimieren, das Verschlüssen, das Analysieren (parsen), das Übersetzen von Texten sowie das Suchen in Texten, welches Thema dieses Seminars ist. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus vorgestellt, der wie der ebenfalls in diesem Seminar vorgestellte Boyer-Moore Algorithmus einen effizienten Suchalgorithmus darstellt. Dabei soll ein gegebenes Suchwort oder Muster (pattern) in einer gegeben Zeichenkette erkannt werden (pattern matching). Gesucht werden dabei ein oder mehrere Vorkommen eines bestimmten Suchwortes (exact pattern matching). Der Knuth-Morris-Pratt Algorithmus wurde erstmals 1974 als Institutbericht der Stanford University beschrieben und erschien 1977 in der Fachzeitschrift Journal of Computing unter dem Titel "Fast Pattern Matching in Strings" [Kn77]. Der Algorithmus beschreibt eine Suche in Zeichenketten mit linearer Laufzeit. Der Name des Algorithmus setzt sich aus den Entwicklern des Algorithmus Donald E. Knuth, James H. Morris und Vaughan R. Pratt zusammen.
  12. Behnert, C.; Plassmeier, K.; Borst, T.; Lewandowski, D.: Evaluierung von Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme (2019) 0.01 
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  0.2 = coord(1/5)
    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.
  13. Mandl, T.: Web- und Multimedia-Dokumente : Neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen (2003) 0.01 
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    Abstract
    Die Menge an Daten im Internet steigt weiter rapide an. Damit wächst auch der Bedarf an qualitativ hochwertigen Information Retrieval Diensten zur Orientierung und problemorientierten Suche. Die Entscheidung für die Benutzung oder Beschaffung von Information Retrieval Software erfordert aussagekräftige Evaluierungsergebnisse. Dieser Beitrag stellt neuere Entwicklungen bei der Evaluierung von Information Retrieval Systemen vor und zeigt den Trend zu Spezialisierung und Diversifizierung von Evaluierungsstudien, die den Realitätsgrad derErgebnisse erhöhen. DerSchwerpunkt liegt auf dem Retrieval von Fachtexten, Internet-Seiten und Multimedia-Objekten.
  14. Behnert, C.; Borst, T.: Neue Formen der Relevanz-Sortierung in bibliothekarischen Informationssystemen : das DFG-Projekt LibRank (2015) 0.01 
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  0.2 = coord(1/5)
    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.
  15. Wilhelmy, A.: Phonetische Ähnlichkeitssuche in Datenbanken (1991) 0.01 
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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
  16. 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?
  17. Mayr, P.: Bradfordizing mit Katalogdaten : Alternative Sicht auf Suchergebnisse und Publikationsquellen durch Re-Ranking (2010) 0.01 
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  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Nutzer erwarten für Literaturrecherchen in wissenschaftlichen Suchsystemen 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, für viele Nutzer inzwischen eine entscheidende Rolle. Abgegrenzt wird Ranking oder Relevance Ranking von sogenannten Sortierungen zum Beispiel nach dem Erscheinungsjahr der Publikation, obwohl hier die Grenze zu »nach inhaltlicher Relevanz« gerankten Listen konzeptuell nicht sauber zu ziehen ist. Das Ranking von Dokumenten führt letztlich dazu, dass sich die Benutzer fokussiert mit den oberen Treffermengen eines Suchergebnisses beschäftigen. Der mittlere und untere Bereich eines Suchergebnisses wird häufig nicht mehr in Betracht gezogen. Aufgrund der Vielzahl an relevanten und verfügbaren Informationsquellen ist es daher notwendig, Kernbereiche in den Suchräumen zu identifizieren und diese anschließend dem Nutzer hervorgehoben zu präsentieren. Phillipp Mayr fasst hier die Ergebnisse seiner Dissertation zum Thema »Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing für die verteilte Suche in Digitalen Bibliotheken« zusammen.
  18. Weinstein, A.: Hochprozentig : Tipps and tricks für ein Top-Ranking (2002) 0.01 
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    Abstract
    Die Suchmaschinen haben in den letzten Monaten an ihren Ranking-Algorithmen gefeilt, um Spamern das Handwerk zu erschweren. Internet Pro beleuchtet die Trends im Suchmaschinen-Marketing
  19. Lanvent, A.: Know-how - Suchverfahren : Intelligente Suchmaschinen erzielen mit assoziativen und linguistischen Verfahren beste Ergebnisse. (2004) 0.01 
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    Content
    "Die einfachste Form der Volltextsuche ist die Phrasensuche. Hierbei gilt es, den eingegebenen Text in der exakten Schreibweise in sämtlichen relevanten Dokumenten zu finden. Anhand von Joker-Zeichen wie Stern und Fragezeichen kann der Anwender diese Art der Suche erweitern. Boole'sche Parameter verknüpfen einen, zwei oder mehrere Begriffe zu einem Suchstring. Die häufigsten Parameter lauten UND, ODER und NICHT. So lassen sich auch komplexe Anfragen starten, etwa sollen alle Dokumente gefunden werden, die die Begriffe »Schröder« oder »Schroeder«, aber nicht »Bundeskanzler« enthalten. Kennt der Anwender nicht die exakte Schreibweise oder kommen unterschiedliche Ausprägungen eines Wortes in den gesuchten Dokumenten vor, wie Deklinationen, muss er auf fehlertolerante oder linguistische Verfahren zurückgreifen. Einige Tools wie etwa Dt Search und Findword arbeiten mit Wörterbüchern, die auch Flexionen enthalten. Sucht der Nutzer etwa nach »Baum«, findet das Tool auch »Bäume« oder etwa »Baumstamm«. Bei der phonetischen Suche setzen Programme wie Documind Pro und Findword auf einen Algorithmus, der nach dem ähnlichen Klang der Wörter recherchiert. Solche Verfahren sind demnach sprachenabhängig. Sie nehmen den Suchstring »Meier« zum Anlass, auch »Mayer« oder »Meier« nachzuschlagen. Fuzzy Logic ist ein verwandtes Verfahren, das alternative Schreibweisen oder Tippfehler verzeiht. Dieses Verfahren berücksichtigt auch Abweichungen und stellt dabei fest, dass ein bestimmter Begriff zu einem Wortstamm gehört. Eine solche Methode liefert eine größere Trefferliste und findet bei Eingabe von »Microsoft« auch Dokumente mit »Mircosoft« und »Microaoft«. Die Königsdisziplin ist die Assoziative Suche, die die Recherche nach Eingabe eines beliebigen Satzes in der natürlichen Sprache startet. Das Suchkommando »Die Meistertitel von Borussia Mönchengladbach« findet im Idealfall Texte zu den Themen Fußball, Bundesliga und Netzer."
  20. Mutschke, P.: Autorennetzwerke : Verfahren zur Netzwerkanalyse als Mehrwertdienste für Informationssysteme (2004) 0.01 
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    Abstract
    Virtuelle Bibliotheken enthalten eine Fülle an Informationen, die in ihrer Vielfalt und Tiefe von Standardsuchmaschinen nicht erschöpfend erfasst wird. Der Arbeitsbericht informiert über Entwicklungen am IZ, die darauf abzielen, Wissen über das Interaktionsgeschehen in wissenschaftlichen Communities und den sozialen Status ihrer Akteure für das Retrieval auszunutzen. Grundlage hierfür sind soziale Netzwerke, die sich durch Kooperation der wissenschaftlichen Akteure konstituieren und in den Dokumenten der Datenbasis z.B. als Koautorbeziehungen repräsentiert sind (Autorennetzwerke). Die in dem Bericht beschriebenen Studien zur Small-World-Topologie von Autorennetzwerken zeigen, dass diese Netzwerke ein erhebliches Potential für Informationssysteme haben. Der Bericht diskutiert Szenarios, die beschreiben, wie Autorennetzwerke und hier insbesondere das Konzept der Akteurszentralität für die Informationssuche in Datenbanken sinnvoll genutzt werden können. Kernansatz dieser Retrievalmodelle ist die Suche nach Experten und das Ranking von Dokumenten auf der Basis der Zentralität von Autoren in Autorennetzwerken.

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