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  • × theme_ss:"Retrievalalgorithmen"
  1. Qi, Q.; Hessen, D.J.; Heijden, P.G.M. van der: Improving information retrieval through correspondenceanalysis instead of latent semantic analysis (2023) 0.01 
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    Source
    Journal of intelligent information systems [https://doi.org/10.1007/s10844-023-00815-y]
  2. Lanvent, A.: Licht im Daten Chaos (2004) 0.01 
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    Content
    "Bitte suchen Sie alle Unterlagen, die im PC zum Ibelshäuser-Vertrag in Sprockhövel gespeichert sind. Finden Sie alles, was wir haben - Dokumente, Tabellen, Präsentationen, Scans, E-Mails. Und erledigen Sie das gleich! « Wer diese Aufgabe an das Windows-eigene Suchmodul vergibt, wird zwangsläufig enttäuscht. Denn das Betriebssystem beherrscht weder die formatübergreifende Recherche noch die Kontextsuche, die für solche komplexen Aufträge nötig sind. Professionelle Desktop-Suchmaschinen erledigen Aufgaben dieser Art jedoch im Handumdrehen - genauer gesagt in einer einzigen Sekunde. Spitzenprogramme wie Global Brain benötigen dafür nicht einmal umfangreiche Abfrageformulare. Es genügt, einen Satz im Eingabefeld zu formulieren, der das Thema der gewünschten Dokumente eingrenzt. Dabei suchen die Programme über alle Laufwerke, die sich auf dem System einbinden lassen - also auch im Netzwerk-Ordner (Shared Folder), sofern dieser freigegeben wurde. Allen Testkandidaten - mit Ausnahme von Search 32 - gemeinsam ist, dass sie weitaus bessere Rechercheergebnisse abliefern als Windows, deutlich schneller arbeiten und meist auch in den Online-Postfächern stöbern. Wer schon öfter vergeblich über die Windows-Suche nach wichtigen Dokumenten gefahndet hat, kommt angesichts der Qualität der Search-Engines kaum mehr um die Anschaffung eines Desktop-Suchtools herum. Aber Microsoft will nachbessern. Für den Windows-XP-Nachfolger Longhorn wirbt der Hersteller vor allem mit dem Hinweis auf das neue Dateisystem WinFS, das sämtliche Files auf der Festplatte über Meta-Tags indiziert und dem Anwender damit lange Suchläufe erspart. So sollen sich anders als bei Windows XP alle Dateien zu bestimmten Themen in wenigen Sekunden auflisten lassen - unabhängig vom Format und vom physikalischen Speicherort der Files. Für die Recherche selbst ist dann weder der Dateiname noch das Erstelldatum ausschlaggebend. Anhand der kontextsensitiven Suche von WinFS kann der Anwender einfach einen Suchbefehl wie »Vertragsabschluss mit Firma XYZ, Neunkirchen/Saar« eingeben, der dann ohne Umwege zum Ziel führt."
    Footnote
    Darin auch 2 Teilbeiträge: (1) Know-how - Suchverfahren; (2) Praxis - Windows-Suche und Indexdienst
  3. Berry, M.W.; Browne, M.: Understanding search engines : mathematical modeling and text retrieval (1999) 0.01 
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    Classification
    ST 230 [Informatik # Monographien # Software und -entwicklung # Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge]
    RVK
    ST 230 [Informatik # Monographien # Software und -entwicklung # Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge]
  4. Oberhauser, O.: Relevance Ranking in den Online-Katalogen der "nächsten Generation" (2010) 0.01 
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    Abstract
    Relevance Ranking in Online-Katalogen ist zwar kein neues Thema, doch liegt dazu nicht allzu viel Literatur vor, die das Prädikat "ernstzunehmen" verdient. Dies ist zum einen darin begründet, dass das Interesse an der Ausgabe ranggereihter Ergebnislisten auf Seiten aller Beteiligter (Bibliothekare, Softwarehersteller, Benutzer) traditionell gering war. Zum anderen ging die seit einigen Jahren populär gewordene Kritik an den bestehenden OPACs vielfach von einer unzureichenden Wissensbasis aus und produzierte oft nur polemische oder emotional gefärbte Beiträge, die zum Thema Ranking wenig beitrugen. ... Der hier beschriebene Test ist natürlich in keiner Weise erschöpfend oder repräsentativ. Dennoch gibt er, wie ich glaube, Anlass zu einiger Hoffnung. Er lässt vermuten, dass die "neuen" OPACs - zumindest was das Relevance Ranking betrifft - auf dem Weg in die richtige Richtung sind. Wie gut es wirklich gelingen wird, die Rankingleistung von Suchmaschinen wie Google, die unter völlig anderen Voraussetzungen arbeiten, einzuholen, wird aber erst die Zukunft zeigen.
    Source
    Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 63(2010) H.1/2, S.25-37
  5. Pfeifer, U.; Pennekamp, S.: Incremental processing of vague queries in interactive retrieval systems (1997) 0.01 
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    Source
    Hypertext - Information Retrieval - Multimedia '97: Theorien, Modelle und Implementierungen integrierter elektronischer Informationssysteme. Proceedings HIM '97. Hrsg.: N. Fuhr u.a
  6. 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) 0.01 
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    Content
    Ausnutzen der Hyperlinks für verbesserte Such- und Findeverfahren; Darstellung des HITS-Algorithmus
  7. Maylein, L.; Langenstein, A.: Neues vom Relevanz-Ranking im HEIDI-Katalog der Universitätsbibliothek Heidelberg : Perspektiven für bibliothekarische Dienstleistungen (2013) 0.01 
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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.
  8. Keen, E.M.: Designing and testing an interactive ranked retrieval system for professional searchers (1994) 0.01 
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    Source
    Journal of information science. 20(1994) no.6, S.389-398
  9. Burgin, R.: ¬The retrieval effectiveness of 5 clustering algorithms as a function of indexing exhaustivity (1995) 0.01 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science. 46(1995) no.8, S.562-572
  10. Maron, M.E.; Kuhns, I.L.: On relevance, probabilistic indexing and information retrieval (1960) 0.01 
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    Source
    Journal of the Association for Computing Machinery. 7(1960) no.3, S.216-244
  11. Abu-Salem, H.; Al-Omari, M.; Evens, M.W.: Stemming methodologies over individual query words for an Arabic information retrieval system (1999) 0.01 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science. 50(1999) no.6, S.524-529
  12. Carpineto, C.; Romano, G.: Order-theoretical ranking (2000) 0.01 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science. 51(2000) no.7, S.587-601
  13. Meghabghab, G.: Google's Web page ranking applied to different topological Web graph structures (2001) 0.01 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science and technology. 52(2001) no.9, S.736-747
  14. Picard, J.; Savoy, J.: Enhancing retrieval with hyperlinks : a general model based on propositional argumentation systems (2003) 0.01 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science and technology. 54(2003) no.4, S.347-355
  15. Song, D.; Bruza, P.D.: Towards context sensitive information inference (2003) 0.01 
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    Source
    Journal of the American Society for Information Science and technology. 54(2003) no.4, S.321-334
  16. Chen, H.; Lally, A.M.; Zhu, B.; Chau, M.: HelpfulMed : Intelligent searching for medical information over the Internet (2003) 0.01 
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    Source
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    Source
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  0.25 = coord(1/4)
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  0.25 = coord(1/4)
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          0.0390625 = fieldNorm(doc=152)
  0.25 = coord(1/4)
    Source
    Journal of the American Society for Information Science and technology. 54(2003) no.2, S.140-151

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