Search (3 results, page 1 of 1)

0.013873191 = product of:
  0.055492762 = sum of:
    0.055492762 = weight(_text_:und in 399) [ClassicSimilarity], result of:
      0.055492762 = score(doc=399,freq=14.0), product of:
        0.12236088 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05520786 = queryNorm
        0.4535172 = fieldWeight in 399, product of:
          3.7416575 = tf(freq=14.0), with freq of:
            14.0 = termFreq=14.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=399)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Bei webbasierten Suchmaschinen werden zunehmend auch Systeme mit Visualisierungskomponenten für die Ergebnisrepräsentation angeboten. Die Ansätze der Visualisierungen unterscheiden sich hierbei in der Zielsetzung und Ausführung deutlich voneinander. Der folgende Beitrag beschreibt die verwendeten Visualisierungsmethoden, systematisiert diese anhand einer Klassifikation, stellt die führenden frei zugänglichen Systeme vor und vergleicht diese anhand der Kriterien aus der Systematisierung. Die typischen Problemfelder werden identifiziert und die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede der untersuchten Systeme herausgearbeitet. Die Vorstellung zweier innovativer Visualisierungskonzepte im Bereich der Relationenvisualisierung innerhalb von Treffermengen und der Visualisierung von Relationen bei der Suche nach Musik schließen den Beitrag ab.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 58(2007) H.3, S.149-158

0.009174342 = product of:
  0.03669737 = sum of:
    0.03669737 = weight(_text_:und in 4257) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03669737 = score(doc=4257,freq=12.0), product of:
        0.12236088 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05520786 = queryNorm
        0.29991096 = fieldWeight in 4257, product of:
          3.4641016 = tf(freq=12.0), with freq of:
            12.0 = termFreq=12.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=4257)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Der Einsatz von semantischen Technologien ist mittlerweile ein etabliertes Mittel zur Optimierung von Information-Retrieval-Systemen. Obwohl der Einsatz von Ontologien für verschiedene Anwendungsbereiche wie beispielsweise zur Query-Expansion (Bhogal et al. 2007), zur Strukturierung von Benutzeroberflächen bzw. zur Dialoggestaltung (z. B. Garcia & Sicilia 2003; Liu et al. 2005; Lopez et al. 2006; Paulheim 2009; Paulheim & Probst 2010), in Recommendersystemen (z. B. Taehee et al. 2006; Cantador et al. 2008; Middleton et al. 2001; Middleton et al. 2009) usw. rege erforscht wird, gibt es noch kaum Bestrebungen, die einzelnen Abfragemethodiken für Ontologien systematisch zu untersuchen. Bei der Abfrage von Ontologien geht es in erster Linie darum, Zusammenhänge zwischen Begriffen zu ermitteln, indem hierarchische (Classes und Individuals), semantische (Object Properties) und ergänzende (Datatype Properties) Beziehungen abgefragt oder logische Verknüpfungen abgeleitet werden. Hierbei werden sogenannte Reasoner für die Ableitungen und als Abfragesprache SPARQL (seltener auch XPath) eingesetzt. Ein weiterer, weniger oft eingesetzter, vielversprechender Ansatz findet sich bei Hoser et al. (2006) und Weng & Chang (2008), die Techniken der Sozialen Netzwerkanalyse zur Auswertung von Ontologien miteinsetzen (Semantic Network Analysis). Um die Abfrage von Ontologien sowie Kombinationen der unterschiedlichen Abfragemöglichkeiten systematisch untersuchen zu können, wurde am SII eine entsprechende Testumgebung entwickelt, die in diesem Beitrag genauer vorgestellt werden soll.

Series

Tagungen der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis ; Bd. 14) (DGI-Konferenz ; 1

Source

Semantic web & linked data: Elemente zukünftiger Informationsinfrastrukturen ; 1. DGI-Konferenz ; 62. Jahrestagung der DGI ; Frankfurt am Main, 7. - 9. Oktober 2010 ; Proceedings / Deutsche Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis. Hrsg.: M. Ockenfeld

0.00837499 = product of:
  0.03349996 = sum of:
    0.03349996 = weight(_text_:und in 4303) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03349996 = score(doc=4303,freq=10.0), product of:
        0.12236088 = queryWeight, product of:
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.05520786 = queryNorm
        0.27378 = fieldWeight in 4303, product of:
          3.1622777 = tf(freq=10.0), with freq of:
            10.0 = termFreq=10.0
          2.216367 = idf(docFreq=13101, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=4303)
  0.25 = coord(1/4)

Abstract

Heuristiken sind ein häufig genutztes Mittel zur Usability-Evaluation von Bibliothekswebsites, wobei ihr Einsatz in der Regel ein hohes Maß an fachspezifischem Knowhow erfordert. Ohne fundierte Usability-Kenntnisse ist es daher kaum möglich, auf der Basis von Heuristiken oder auch anderer Normen und Guidelines detaillierte Hinweise zur Optimierung bibliotheksspezifischer Online-Angebote abzuleiten. Das Schweizerische Institut für Informationswissenschaft (SII) hat daher im Rahmen des Innovationsprojektes "E-lib.ch: Elektronische Bibliothek Schweiz" einen speziell auf die Bedürfnisse von Bibliotheken zugeschnittenen Kriterienkatalog ("BibEval") entwickelt, mit dessen Hilfe Bibliotheken selbstständig eine Usability-Evaluation ihres Webauftrittes vornehmen können und der auch von Usability-Experten als Leitfaden genutzt werden kann, um Bibliothekswebseiten effizient auf Schwachstellen überprüfen zu können. Der Leitfaden BibEval ist modular aufgebaut und ermöglicht dadurch sowohl umfassende Analysen aller Online-Angebote einer Bibliothek als auch die gezielte Evaluation ausgewählter Komponenten bzw. Bereiche der Website. Umgesetzt wurde er in Form einer interaktiven Webanwendung, welche auf den Webseiten der Churer Evaluationslabors zur freien Verwendung zur Verfügung steht. BibEval erlaubt es interessierten Institutionen, sich einen auf ihre Bedürfnisse angepassten Fragenkatalog für Evaluationen zusammenstellen und die Resultate einer Evaluation wahlweise in Form einer CSV-Datei oder eines PDF-Dokumentes exportierten zu können.

Source

Information - Wissenschaft und Praxis. 62(2011) H.1, S.11-18