Verfügbarkeit: Information Retrieval

Information Retrieval: Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Ferber, Reginald (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Heidelberg dpunkt-Verl. 2003
Ausgabe:	1. Aufl.
Schlagworte:	Information Retrieval Bibliothekswesen Datenverarbeitung Dokumentationswesen Internet Data Mining World Wide Web Hochschulschrift Lehrbuch
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Literaturverz. S.323 - 331
Beschreibung:	XI, 340 S. Ill., graph. Darst.
ISBN:	3898642135

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ASSOZIATIVE REGELN UND DER WARENKORB . . 18 2 GRUNDLAGEN . 21 2.1 INFORMATIONSUEBERTRAGUNG . . 21 2.1.1 DATENUEBERTRAGUNG . . 21 2.1.2 KOMPLEXERE UEBERTRAGUNGSBEISPIELE . 22 2.2 DIALOGE,. . . 2.3 INFORMATION RETRIEVAL . . 26 2.3.1 DATEN, WISSEN, INFORMATION . . 26 2.3.2 STRUKTUR EINES INFORMATION-RETRIEVAL-SYSTEMS . 28 . 24 2.3.3 INFORMATION RETRIEVAL: DEFINITION UND ABGRENZUNG . . 29 3 KLASSISCHE INFORMATION-RETRIEVAL-VERFAHREN . 33 3.1 BOOLESCHES RETRIEVAL . . 33 . 34 3.1.1 3.1.2 BOOLESCHES RETRIEVAL FUER TEXTDOKUMENTE . . 34 3.1.3 IMPLEMENTIERUNG MIT INVERTIERTEN LISTEN . 36 3.1.4 ERWEITERUNGEN . . 38 3.2.1 REDUKTION VON WOERTERN AUF IHRE GRUNDFORMEN . 3.2.2 LEXIKOGRAFISCHE GRUNDFORMENREDUKTION NACH KUHLEN . 42 3.2.3 LEXIKONBASIERTE MORPHOLOGIE-ANALYSE . . 44 3.2.4 AUFLOESEN VON MEHRDEUTIGKEITEN . 46 LOGIK DES BOOLESCHEN RETRIEVAL . 3.2 ZEICHENKETTEN, WOERTER UND KONZEPTE . . . . . 47 3.3 KLASSIFIKATIONEN . E INHALTSVERZEICHNIS 3.3.1 INTERNATIONALE DEZIMALKLASSIFIKATION . 50 3.3.2 ERWEITERTE KLASSIFIKATIONSSYSTEME . 3.4 THESAUREN. . 3.5 SEMANTISCHE NETZE . 3.6 DAS VEKTORRAUMMODELL . . 61 3.6.1 DAS MODELL . 3.6.2 VEKTORRAUMMODELL UND BOOLESCHES RETRIEVAL . 64 3.6.3 GEWICHTUNGSMETHODEN. . . 66 3.6.4 GLOBALE GEWICHTUNGSEINFLUESSE . . . 67 3.6.7 AEHNLICHKEITSFUNKTIONEN . . 72 . 3.6.5 LOKALE GEWICHTUNGSEINFLUESSE . 70 3.6.6 RELEVANCE FEEDBACK. . 72 3.6.8 DAS RETRIEVAL-SYSTEM SMAR . 80 3.7 BEWERTUNG UND VERGLEICH VON I . 83 3.7.1 EINFLUSSFAKTOREN . 84 3.7.2 RELEVANZ . . . . 85 3.7.3 PRECISION UND RECALL . . 86 3.7.4 MITTELWERTBILDUNGEN . . 90 3.7.5 TESTKOLLEKTIONEN . 91 3.7.6 DIE TREC-EXPERIMENTE . 94 I I WISSENSGEWINNUNG MIT DATA-MINING-METHODEN 101 4 LERNEN . 103 4.1 LERNEN ALS LNFORMATIONSVERARBEITUNG . 106 4.2 AUTOMATISCHES LERNEN AUS BEISPIELEN . 108 4.2.1 FAKTENDATENBANKEN . 108 5 KATEGORISIEREN . 11 1 5.1 ATTRIBUTE UND KATEGORIEN . . 111 5.2 TRAININGS- UND TESTMENGE. . . 113 5.3 LERNPARADIGMEN . 5.4 DER ID3-ALGORITHMUS . FORMALE BESCHREIBUNG DES ID3-ALGORITHMUS . 5.4.1 5.4.2 KATEGORISIEREN MIT DEM ID3-ALGORITHMUS . 119 5.5 RAHMENBEDINGUNGEN FUER LERNALGORITHMEN . . 119 5.5.1 KONSISTENZ. . . 119 5.5.2 GROESSE VON ENTS SBAEUMEN . 120 5.5.3 WERTEBEREICHE DER ATTRIBUTE . 121 5.5.4 BEWERTUNG VON KATEGORISIERUNGSERGEBNISSEN . 5.5.5 INKONSISTENTE TRAININGSDATEN . 5.5.6 UNVOLLSTAENDIGE BEISPIELE . 5.5.7 GROESSE UND REPRAESENTATIVITAET DER TRAININGSMENGE . 127 5.5.8 LNKREMENTELLES LERNEN . . 128 INHALTSVERZEICHNIS 7 5.5.9 OVERFITTING . 129 5.5.10 SUCHSTRATEGIEN . 129 5.6 EINFACHE REGELSYSTEME . 5.6.1 ENTSCHEIDUNGSLISTEN . 5.6.2 RIPPLE-DOWN-REGELMENGEN . 5.6.3 TOP-DOWN- UND BOTTOM-UP-METHODEN . 5.7 DER AQ-ALGORITHMUS . 5.7.1 GENERALISIERUNGSOPERATIONEN . 5.8 REGELSYSTEME MIT ZUSAMMENGESETZTEN ATTRIBUTEN . 5.9 MULTIVARIATE ENTSCHEIDUNGSBAEUME . 5.9.1 ATTRIBUTAUSWAHL . 5.9.2 SEQUENZIELLE ELIMINATION UND AUSWAHL . 5.9.3 VERTEILUNGSBASIERTES ELIMINATIONSVERFAHREN . 5.9.4 DAS CART-VERFAHREN . 5.9.5 KOEFFIZIENTENBESTIMMUNG . 5.9.6 EVALUIERUNG . 6 CLUSTER UND UNSCHARFE MENGEN . 153 6.1 CLUSTER . 153 6.2 UNSCHARFE MENGEN . 155 7 ASSOZIATIVE REGELN . 163 7.1 WARENKORBMODELL . 164 7.2 DBLEARN/DBMINER . 166 8 EIN KOMPLEXERES BEISPIEL . 173 8.1 PROBLEMSTELLUNG . 173 8.2 LOESUNGSANSAETZE . 174 DURCHFUEHRUNG UND BEWERTUNG . 176 8.3 VERFAHREN . 174 8.4 I II ERWEITERTE RETRIEVAL-ANSAETZE 179 9 DAS VEKTORRAUMRNODELL ALS FUZZY-SET-ANSATZ . 181 9.1 VERALLGEMEINERTE BOOLESCHE VERFAHREN . 181 9.1.1 DAS MMM-MODELL . 182 9.1.2 DAS PAICE-MODELL . 183 9.1.3 DAS P-NORM-MODELL . 184 10 DER PROBABILISTISCHE RETRIEVAL-ANSATZ . 185 10.1 WAHRSCHEINLICHKEITEN IN ENDLICHEN MENGEN . 185 10.2 ABSCHAETZUNG DES RETRIEVAL-STATUS-WERTS . 188 10.3 DIE ROBERTSON-SPARCK-JONES-FORMEL . 192 10.1.1 BEISPIEL: WUERFEL . 186 IX- INHALTSVERZEICHNIS 11 LOGIKBASIERTE MODELLE DES INFORMATION RETRIEVAL . 195 11.1 LMAGING . 197 11.2 BAYESSCHE LNFERENZNETZE . 200 11.3 ABDUKTIVE ANFRAGEOPTIMIERUNG . 205 12 ERFOLGREICHE TREC-SYSTEME . 207 DIE TREC-3-ERGEBNISSE VON SMART . 208 DIE TREC-CERGEBNISSE VON SMART . 210 12.3 EIN SPREADING-ACTIVATION-MODELL . 215 INQUERY IN TREC-4 . 217 12.5 DAS OKAPI-SYSTEM . 219 SPEZIALAUFGABEN (TREC TRACKS) . 221 12.1 12.2 12.4 12.6 13 KORPUSBASIERTE VERFAHREN . 223 13.1 DER ASSOZIATIVE ANSATZ IM IR . . 223 13.2 KOOKURRENZVERFAHREN . 226 13.2.1 EIN MACH I NE- LEARNI NG-A . 226 13.2.2 TERM-TERM-MATRIZEN . 227 13.2.4 HAEUFIGKEIT DER TERME . 228 13.2.5 EXPANSION VON TERMEN ODER ANFRAGEN . 231 . 231 13.2.7 EINE UNTERSUCHUNG ZUR BESTIMMUNG VON SUCHTERMEN . 231 13.3 ANWENDUNG IM MEHRSPRACHIGEN RETRIEVAL . 233 13.4 DECKRIPTOREN BESTIMMEN . . 235 13.2.3 ANWENDUNG IM IR . . 228 13.2.6 GROESSE DER DOKUMENTENSAMMLUNG . 13.2.8 KOMPLEXERE KOOKURRENZVERFAHREN . 232 13.5 LATENT SEMANTIC LNDEXING . . 239 13.6 GEWICHTUNGSMETHODEN LERNEN . 239 13.7 SOCIAL ODER COLLABORATIVE FILTERING . . 241 IV INFORMATION RETRIEVAL UND DAS WEB 245 14 EXPLIZIT STRUKTURIERTE DOKUMENTE . 247 14.1 STANDARD GENERALIZED MARKUP LANGUAGE (SGML) . . 248 14.1.1 SGML-ELEMENTE . 248 14.1.2 ELEMENTATTRIBUTE . . 250 14.1.3 SGML-ENTITIES . 252 14.2 HTML . . . 253 . 254 . 255 14.3.2 XML SCHEMA . 255 14.3.3 XPATH, X . 256 14.4 SUCHE NACH UND IN XML-DOKUMENTEN . 258 14.4.1 ANWENDUNGEN VON XML BEI DER SUCHE . . 258 14.4.2 LNDEXIERUNGSMETHODEN . 259 INHALTSVERZEICHNIS XI I 14.4.3 MODELLE FUER DIE SUCHE IN XML-DOKUMENTEN . 261 14.4.4 EIN VEKTORRAUMMODELL FUER STRUKTURIERTE ANFRAGEN AN SAMMLUNGEN VON XML-DOKUMENTEN . 262 14.4.5 SUCHE BEI UNTERSCHIEDLICHEN DTDS . 265 15 METADATEN . 267 15.1 DUBLIN-CORE-METADATEN . 268 15.2 HIERARCHISCH STRUKTURIERTE METADATEN . 272 15.3 PLCS . 275 15.4 RDF UND DAS SEMANTISCHE WEB. . 276 15.4.1 RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK . 276 15.4.2 PLAENE FUER EIN SEMANTISCHES WEB. . 281 16 SUCHE IM WORLD WIDE WEB. . 285 16.1 DAS WEB ALS DOKUMENTENSAMMLUNG . 285 16.1.1 MEDIENARTEN . . . 286 16.1.2 SPRACHE . . 287 16.1.3 LAENGE UN ULARITAET . . . 287 16.1.4 DYNAMIK UND ALTER VON WEB-SEITEN. . 288 16.1.5 ANBIETER UND IHRE ZIELE . . 289 16.1.6 ZIELGRUPPEN. . . 290 16.1.7 INHALTE. . . 291 16.1.8 SPAMMING . . 16.2 SUCHMECHANISMEN DER WEB-PROTOKOLLE . 292 16.3 HIERARCHISCHE VERZEICHNISSE ODER WEB DIRECTORIES . 295 16.3.1 KLASSIFIKATION DES OPEN DIRECTORY PROJECT . 296 16.4 WEB-SUCHMASCHINEN . 16.4.1 WEB-ROBOTER, CRAWLER ODER SPIDER. . 300 16.4.2 RANKING-STRATEGIEN . . 302 16.4.3 RANKING NACH EXTERNEN DATEN . 303 16.4.4 METASUCHDIENSTE. . . 306 SPEZIALISIERTE UND VERTEILTE SAMMLUNGEN . 308 16.5.1 DER Z39.50-STANDARD . 16.5.2 BEISPIELE VERTEILTER SAMMLUNGEN . 16.5.3 PEER-TO-PEER-NETZE . 16.6 DIGITALE BIBLIOTHEKEN . 16.6.1 16.6.2 DIENSTE . . 16.5 INHALTE EINER DIGITALEN BIBLIOTHEK . . 318 16.6.3 ARCHIVIERUNG . . 320 LITERATURVERZEICHNIS. . 323 INDEX . 333
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