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  1. Haveliwala, T.; Kamvar, S.: ¬The second eigenvalue of the Google matrix (2003) 0.02
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      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    We determine analytically the modulus of the second eigenvalue for the web hyperlink matrix used by Google for computing PageRank. Specifically, we prove the following statement: "For any matrix A=(cP + (1-c)E)**T, where P is an nxn row-stochasticmatrix, E is a nonnegative nxn rank-one row-stochastic matrix, and 0<=c<=1, the second eigenvalue of A has modulus Betrag (Lambda_sub2)<=c. Furthermore, if P has at least two irreducible closed subsets, the second eigenvalue Lambda_sub2 = c." This statement has implications for the convergence rate of the standard PageRank algorithm as the web scales, for the stability of PageRank to perturbations to the link structure of the web, for the detection of Google spammers, and for the design of algorithms to speed up PageRank.
  2. Horch, A.; Kett, H.; Weisbecker, A.: Semantische Suchsysteme für das Internet : Architekturen und Komponenten semantischer Suchmaschinen (2013) 0.02
    0.015326426 = product of:
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        0.030652853 = product of:
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                0.17002425 = queryWeight, product of:
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                    8.0 = termFreq=8.0
                  3.2635105 = idf(docFreq=4597, maxDocs=44218)
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          0.5 = coord(1/2)
      0.5 = coord(1/2)
    
    Abstract
    In der heutigen Zeit nimmt die Flut an Informationen exponentiell zu. In dieser »Informationsexplosion« entsteht täglich eine unüberschaubare Menge an neuen Informationen im Web: Beispielsweise 430 deutschsprachige Artikel bei Wikipedia, 2,4 Mio. Tweets bei Twitter und 12,2 Mio. Kommentare bei Facebook. Während in Deutschland vor einigen Jahren noch Google als nahezu einzige Suchmaschine beim Zugriff auf Informationen im Web genutzt wurde, nehmen heute die u.a. in Social Media veröffentlichten Meinungen und damit die Vorauswahl sowie Bewertung von Informationen einzelner Experten und Meinungsführer an Bedeutung zu. Aber wie können themenspezifische Informationen nun effizient für konkrete Fragestellungen identifiziert und bedarfsgerecht aufbereitet und visualisiert werden? Diese Studie gibt einen Überblick über semantische Standards und Formate, die Prozesse der semantischen Suche, Methoden und Techniken semantischer Suchsysteme, Komponenten zur Entwicklung semantischer Suchmaschinen sowie den Aufbau bestehender Anwendungen. Die Studie erläutert den prinzipiellen Aufbau semantischer Suchsysteme und stellt Methoden der semantischen Suche vor. Zudem werden Softwarewerkzeuge vorgestellt, mithilfe derer einzelne Funktionalitäten von semantischen Suchmaschinen realisiert werden können. Abschließend erfolgt die Betrachtung bestehender semantischer Suchmaschinen zur Veranschaulichung der Unterschiede der Systeme im Aufbau sowie in der Funktionalität.
    RSWK
    Suchmaschine / Semantic Web / Information Retrieval
    Subject
    Suchmaschine / Semantic Web / Information Retrieval
  3. Tober, M.; Hennig, L.; Furch, D.: SEO Ranking-Faktoren und Rang-Korrelationen 2014 : Google Deutschland (2014) 0.01
    0.014117276 = product of:
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        0.028234553 = product of:
          0.056469105 = sum of:
            0.056469105 = weight(_text_:22 in 1484) [ClassicSimilarity], result of:
              0.056469105 = score(doc=1484,freq=2.0), product of:
                0.18244034 = queryWeight, product of:
                  3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
                  0.052098576 = 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