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ISBN: 9783486581720

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Von Händler/Antiquariat, BOOK-SERVICE Lars Lutzer - ANTIQUARIAN BOOKS - LITERATURE SEARCH *** BOOKSERVICE *** ANTIQUARIAN RESEARCH.
Oldenbourg Wissenschaftsverlag: Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2007. 2007. Softcover. 23,2 x 15,8 x 4,2 cm. Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1;Inhaltsübersicht;6 2;Inhalt;8 3;Kapitel 1 Ziel der Buchreihe;14 4;Kapitel 2 Informationswissenschaft;17 5;Kapitel 3 Information und Wissen;30 6;Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval;51 7;Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval;64 8;Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz;81 9;Kapitel 7 Dokumente;95 10;Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen;108 11;Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems;128 12;Kapitel 10 Boolesches Retrieval;154 13;Kapitel 11 Informetrische Analysen;181 14;Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval;198 15;Kapitel 13 n-Gramme;214 16;Kapitel 14 Worte;22917; Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita;261 18;Kapitel 16 Begriffe;283 19;Kapitel 17 Anaphora;307 20;Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval;318 21;Kapitel 19 Textstatistik;331 22;Kapitel 20 Vektorraummodell;347 23;Kapitel 21 Probabilistisches Modell;367 24;Kapitel 22 Linktopologie;382 25;Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten;405 26;Kapitel 24 Nutzer und Nutzung;418 27;Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung;438 28;Kapitel 26 Soziale Netzwerke und "small worlds";450 29;Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular;464 30; Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval;474 31;Kapitel 29 Anfragedialog;489 32;Kapitel 30 Retrieval von Textstellen;511 33;Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval;522 34;Kapitel 32 Ausblick;550 35;Glossar;560 36;Namensregister;575 37;Sachregister;590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen "Unzulänglichkeiten in der Praxis", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der "Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, S.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720 Suchmaschinen Search Engines E-commerce Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720 Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1;Inhaltsübersicht;6 2;Inhalt;8 3;Kapitel 1 Ziel der Buchreihe;14 4;Kapitel 2 Informationswissenschaft;17 5;Kapitel 3 Information und Wissen;30 6;Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval;51 7;Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval;64 8;Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz;81 9;Kapitel 7 Dokumente;95 10;Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen;108 11;Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems;128 12;Kapitel 10 Boolesches Retrieval;154 13;Kapitel 11 Informetrische Analysen;181 14;Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval;198 15;Kapitel 13 n-Gramme;214 16;Kapitel 14 Worte;22917; Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita;261 18;Kapitel 16 Begriffe;283 19;Kapitel 17 Anaphora;307 20;Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval;318 21;Kapitel 19 Textstatistik;331 22;Kapitel 20 Vektorraummodell;347 23;Kapitel 21 Probabilistisches Modell;367 24;Kapitel 22 Linktopologie;382 25;Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten;405 26;Kapitel 24 Nutzer und Nutzung;418 27;Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung;438 28;Kapitel 26 Soziale Netzwerke und "small worlds";450 29;Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular;464 30; Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval;474 31;Kapitel 29 Anfragedialog;489 32;Kapitel 30 Retrieval von Textstellen;511 33;Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval;522 34;Kapitel 32 Ausblick;550 35;Glossar;560 36;Namensregister;575 37;Sachregister;590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen "Unzulänglichkeiten in der Praxis", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der "Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, s.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval.

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Von Händler/Antiquariat, Lars Lutzer.
Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2007. 2007. Softcover. 23,2 x 15,8 x 4,2 cm. Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1;Inhaltsübersicht;6 2;Inhalt;8 3;Kapitel 1 Ziel der Buchreihe;14 4;Kapitel 2 Informationswissenschaft;17 5;Kapitel 3 Information und Wissen;30 6;Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval;51 7;Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval;64 8;Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz;81 9;Kapitel 7 Dokumente;95 10;Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen;108 11;Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems;128 12;Kapitel 10 Boolesches Retrieval;154 13;Kapitel 11 Informetrische Analysen;181 14;Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval;198 15;Kapitel 13 n-Gramme;214 16;Kapitel 14 Worte;22917; Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita;261 18;Kapitel 16 Begriffe;283 19;Kapitel 17 Anaphora;307 20;Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval;318 21;Kapitel 19 Textstatistik;331 22;Kapitel 20 Vektorraummodell;347 23;Kapitel 21 Probabilistisches Modell;367 24;Kapitel 22 Linktopologie;382 25;Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten;405 26;Kapitel 24 Nutzer und Nutzung;418 27;Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung;438 28;Kapitel 26 Soziale Netzwerke und "small worlds";450 29;Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular;464 30; Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval;474 31;Kapitel 29 Anfragedialog;489 32;Kapitel 30 Retrieval von Textstellen;511 33;Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval;522 34;Kapitel 32 Ausblick;550 35;Glossar;560 36;Namensregister;575 37;Sachregister;590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen "Unzulänglichkeiten in der Praxis", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der "Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, S.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720 Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1;Inhaltsübersicht;6 2;Inhalt;8 3;Kapitel 1 Ziel der Buchreihe;14 4;Kapitel 2 Informationswissenschaft;17 5;Kapitel 3 Information und Wissen;30 6;Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval;51 7;Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval;64 8;Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz;81 9;Kapitel 7 Dokumente;95 10;Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen;108 11;Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems;128 12;Kapitel 10 Boolesches Retrieval;154 13;Kapitel 11 Informetrische Analysen;181 14;Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval;198 15;Kapitel 13 n-Gramme;214 16;Kapitel 14 Worte;22917; Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita;261 18;Kapitel 16 Begriffe;283 19;Kapitel 17 Anaphora;307 20;Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval;318 21;Kapitel 19 Textstatistik;331 22;Kapitel 20 Vektorraummodell;347 23;Kapitel 21 Probabilistisches Modell;367 24;Kapitel 22 Linktopologie;382 25;Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten;405 26;Kapitel 24 Nutzer und Nutzung;418 27;Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung;438 28;Kapitel 26 Soziale Netzwerke und "small worlds";450 29;Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular;464 30; Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval;474 31;Kapitel 29 Anfragedialog;489 32;Kapitel 30 Retrieval von Textstellen;511 33;Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval;522 34;Kapitel 32 Ausblick;550 35;Glossar;560 36;Namensregister;575 37;Sachregister;590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen "Unzulänglichkeiten in der Praxis", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der "Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, s.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720.

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2007 Softcover 609 S. 23,2 x 15,8 x 4,2 cm Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1;Inhaltsübersicht;6 2;Inhalt;8 3;Kapitel 1 Ziel der Buchreihe;14 4;Kapitel 2 Informationswissenschaft;17 5;Kapitel 3 Information und Wissen;30 6;Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval;51 7;Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval;64 8;Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz;81 9;Kapitel 7 Dokumente;95 10;Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen;108 11;Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems;128 12;Kapitel 10 Boolesches Retrieval;154 13;Kapitel 11 Informetrische Analysen;181 14;Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval;198 15;Kapitel 13 n-Gramme;214 16;Kapitel 14 Worte;22917; Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita;261 18;Kapitel 16 Begriffe;283 19;Kapitel 17 Anaphora;307 20;Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval;318 21;Kapitel 19 Textstatistik;331 22;Kapitel 20 Vektorraummodell;347 23;Kapitel 21 Probabilistisches Modell;367 24;Kapitel 22 Linktopologie;382 25;Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten;405 26;Kapitel 24 Nutzer und Nutzung;418 27;Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung;438 28;Kapitel 26 Soziale Netzwerke und ""small worlds"";450 29;Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular;464 30; Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval;474 31;Kapitel 29 Anfragedialog;489 32;Kapitel 30 Retrieval von Textstellen;511 33;Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval;522 34;Kapitel 32 Ausblick;550 35;Glossar;560 36;Namensregister;575 37;Sachregister;590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen ""Unzulänglichkeiten in der Praxis"", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der ""Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen"" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, S.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720 Versand D: 6,95 EUR Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1;Inhaltsübersicht;6 2;Inhalt;8 3;Kapitel 1 Ziel der Buchreihe;14 4;Kapitel 2 Informationswissenschaft;17 5;Kapitel 3 Information und Wissen;30 6;Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval;51 7;Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval;64 8;Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz;81 9;Kapitel 7 Dokumente;95 10;Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen;108 11;Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems;128 12;Kapitel 10 Boolesches Retrieval;154 13;Kapitel 11 Informetrische Analysen;181 14;Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval;198 15;Kapitel 13 n-Gramme;214 16;Kapitel 14 Worte;22917; Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita;261 18;Kapitel 16 Begriffe;283 19;Kapitel 17 Anaphora;307 20;Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval;318 21;Kapitel 19 Textstatistik;331 22;Kapitel 20 Vektorraummodell;347 23;Kapitel 21 Probabilistisches Modell;367 24;Kapitel 22 Linktopologie;382 25;Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten;405 26;Kapitel 24 Nutzer und Nutzung;418 27;Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung;438 28;Kapitel 26 Soziale Netzwerke und ""small worlds"";450 29;Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular;464 30; Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval;474 31;Kapitel 29 Anfragedialog;489 32;Kapitel 30 Retrieval von Textstellen;511 33;Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval;522 34;Kapitel 32 Ausblick;550 35;Glossar;560 36;Namensregister;575 37;Sachregister;590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen ""Unzulänglichkeiten in der Praxis"", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der ""Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen"" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, s.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720.

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Information Retrieval Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. Autor: Prof. Dr. Wolfgang Stock leitet an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf die Abteilung Informationswissenschaft. Nach der Promotion in Düsseldorf und der Habilitation an der Karl-Franzens-Universität Graz arbeitete er als Univ.-Lektor in Graz, als Leiter des Informationszentrums beim ifo Institut für Wirtschaftsforschung in München sowie als Professor an der Fachhochschule Köln. Seine Forschungen bewegen sich vornehmlich auf den Gebieten Information Retrieval, Wissensrepräsentation, Informetrie und Informationsmarkt. 1Inhaltsübersicht6 2Inhalt8 3Kapitel 1 Ziel der Buchreihe14 4Kapitel 2 Informationswissenschaft17 5Kapitel 3 Information und Wissen30 6Kapitel 4 Geschichte des Information Retrieval51 7Kapitel 5 Grundbegriffe des Information Retrieval64 8Kapitel 6 Relevanz und Pertinenz81 9Kapitel 7 Dokumente95 10Kapitel 8 Typologie von Retrievalsystemen108 11Kapitel 9 Architektur eines Retrievalsystems128 12Kapitel 10 Boolesches Retrieval154 13Kapitel 11 Informetrische Analysen181 14Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval198 15Kapitel 13 n-Gramme214 16Kapitel 14 Worte22917 Kapitel 15 Phrasen, Eigennamen, Komposita261 18Kapitel 16 Begriffe283 19Kapitel 17 Anaphora307 20Kapitel 18 Fehlertolerantes Retrieval318 21Kapitel 19 Textstatistik331 22Kapitel 20 Vektorraummodell347 23Kapitel 21 Probabilistisches Modell367 24Kapitel 22 Linktopologie382 25Kapitel 23 Strukturinformationen in Dokumenten405 26Kapitel 24 Nutzer und Nutzung418 27Kapitel 25 Themenentdeckung und -verfolgung438 28Kapitel 26 Soziale Netzwerke und "small worlds"450 29Kapitel 27 Kontrolliertes Vokabular464 30 Kapitel 28 Sprachübergreifendes Retrieval474 31Kapitel 29 Anfragedialog489 32Kapitel 30 Retrieval von Textstellen511 33Kapitel 31 Bild- und Tonretrieval522 34Kapitel 32 Ausblick550 35Glossar560 36Namensregister575 37Sachregister590 Kapitel 12 Erweitertes Boolesches Retrieval (S. 185-186) Boolesche Anfragen und Gewichtung Das Boolesche Modell kennt bei der Zugehörigkeit eines Dokuments zu einem Suchargument nur zwei Ausprägungen: 0 und 1. Mit dieser Vorgabe sind dem Booleschen Information Retrieval enge Grenzen gesetzt. Insbesondere bei bibliographischen Datenbanken ist das Boolesche Modell vorherrschend. Dessen "Unzulänglichkeiten in der Praxis", so Ingo R. Homann und Wolfgang Binder (2004, 98), basieren auf der impliziten Prämisse, dass Suchbegriffe entweder gar nicht, oder aber zu 100% relevant sind, und dass es zu diesen Suchbegriffen nur zu 100% relevante Dokumente (exakte Treffer) oder überhaupt nicht relevante Dokumente gibt. Für einige Suchanfragen arbeitet das Modell gegen die Intuition (Fox et al. 1992). Wenn wir die Suchfrage A UND B UND C UND D UND E betrachten, so werden ausschließlich Dokumente gefunden, die alle fünf Suchatome enthalten. Ein Nutzer könnte aber durchaus auch zufrieden sein, wenn nur vier (oder weniger) seiner Suchatome vorkämen. Ein Boolesches System gibt bei der Anfrage A ODER B ODER C ODER D ODER E Dokumente aus, wenn mindestens ein Suchatom im Dokument zu finden ist. Hier könnte der Nutzer intuitiv vermuten, dass Dokumente um so wichtiger für ihn sind, je mehr der fünf Suchterme in ihnen vorkommen. Boolesche Modelle lassen es aber nicht zu, dass Treffer nach Relevanz sortiert werden. Indexer können den dokumentarischen Bezugseinheiten beim Input bestimmte Schlagworte zuteilen oder eben nicht, sie können keine Abstufungen nach Wichtigkeit vornehmen. Ebenso wenig kann der Nutzer bei der Formulierung seiner Anfrage den Suchatomen Gewichtungen zuordnen. Diese engen Grenzen zu sprengen, ist Programm der erweiterten Booleschen Systeme oder der "Datenabfrage mit Unschärfe in Information Retrievalsystemen" (Fühles-Ubach 1997, Kap. 6). Solche Systeme arbeiten mit Gewichtungswerten, die den Termen in den Dokumenten zugeordnet werden. Die jeweiligen Gewichtungswerte resultieren aus Methoden der Textstatistik (Kapitel 19) sowie weitergehender Ansätze (Kapitel 27, S.u. S. 452 ff.). Teilweise lassen die Systeme auch zu, dass die Nutzer ihre Anfrageterme gewichten. In Abbildung 12.1 sehen wir eine Dokumentationseinheit mit Gewichtungsangaben bei den Schlagworten. Uns interessieren hier ausschließlich die Ziffern in runden Klammern hinter den thematisierten Namen (unter H) sowie hinter den Sachthemen. So hat z.B. das Namensthema Titarenko, A.I. eine Gewichtung von 0,31, während Wilson ,E.O. nur auf einen Wert von 0,04 kommt. Bei den Sachthemen erhält Entscheidung, moralische (mit 0,59) eine moderat hohe Gewichtung, Themen wie Moral, gesellschaftliche oder Moral, individuelle (mit jeweils 0,03) werden in der dokumentarischen Bezugseinheit nur am Rande abgehandelt. Wirtschaft Lexika Informationen finden Informationen suchen Information Retrieval Internet Medienmanagement Retrievalforschung Spezielle Betriebswirtschaftslehre Wirtschaftsinformatik Wirtschaftswissenschaften ISBN-10 3-486-58172-4 / 3486581724 ISBN-13 978-3-486-58172-0 / 9783486581720, Softcover, leichte Gebrauchsspuren, 23,2 x 15,8 x 4,2 cm, 2000g, 2007.

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Information Retrieval: Das ist die Wissenschaft, die Technik und Praxis des Suchens und Findens von Informationen. Die Teildisziplin der Informationswissenschaft und Informatik ist heute relevanter denn je. Sie findet bei Suchmaschinen im Internet, Recherchewerkzeugen in unternehmensinternen Netzwerken und elektronischen Informationsdiensten Anwendung. Das Lehrbuch vermittelt umfassend und auf leicht verständliche Weise grundlegende Kenntnisse über Theorien, Modelle und Anwendungen des Information Retrieval. Der Autor stellt die Retrievalforschung als einheitliche Wissenschaftsdisziplin dar, die klassische Modelle sowie aktuelle Ansätze des Web Information Retrieval gleichermaßen umfasst. Boolesches Retrieval, informetrische Analysen, Vektorraum und statistische Modelle werden genauso besprochen wie die Informationslinguistik, linktopologische Verfahren und sprachübergreifendes Recherchieren. Neben dem Retrieval nach Texten behandelt das Buch weitere Medien wie Bilder, Videos, gesprochene Sprache und Musik. Zielgruppen sind Studierende der Informationswissenschaft, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Dokumentation bzw. Informationswirtschaft, Computerlinguistik und des Bibliothekswesens. von Stock, Wolfgang G. Akzeptabel.

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3486581724 Information Retrieval: Informationen suchen und finden [Jan 01, 2007] Stock, ...