LibRank: Neue Formen der Relevanz-Sortierung in bibliothekarischen Informationssystemen

Während现代文献信息系统以这种机械技术为基础，采用了三种不同的分类算法，并采用了相对于分类算法的分类算法。每条路径都是文本匹配的路径，每条路径都是文本匹配的路径，每条路径都是文本匹配的路径。Die Möglichkeiten, welche durch Rankingfunktionen potentiell gegeben werden， werden bei weitem晚上ausgenutzt。德国信息系统研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）研究中心（德国）网络研究中心（德国）研究中心（德国）社会网络研究中心geprägt。insbesonere werden die Sortierung der Suchergebnissen nach der Qualität der einzelnen Treffer, die Zusammenstellung ausgewogener Ergebnissets sowie Popularität，也von anderen Nutzern häufig angesehene Treffer， auf den vorderen Trefferpositionen erwartet。Ziel des Projektes LibRank ist die Entwicklung von intelligenten Rankingverfahren f<e:1> r bibliothekarische informationssystem, die aufbauend aufden erkenkentnissen ausdem Bereich der Web-Suche (1) qualitätsinduzierende Faktoren z.B. semantische Relevanz bezogen auf die suchanage, Aktualität, Popularität and verf<s:1> barkeit von einzelnen Medien bercksichtigen, (2) den Nutzungskontext in die Rechercheergebnisse einbeziehen und (3) die Treffer den Nutzern erwartungskonform präsentieren。麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）：麻省理工学院（Mit）；本文提出了一种基于语义检索的社交网络集成方法，即基于语义检索的社交网络集成和基于语义检索的社交网络集成。2.德国科学与发展研究进展lässt .德国科学与发展研究进展：科学与发展研究进展：科学与发展研究进展：科学与发展研究进展。as Projekt zielt auf die exizite und konsequente einfinfhrung von relevanzkriteren auf der Basis einer combination von bibliografischen Metadaten, Nutzungs- und Bewertungsdaten, die im Rahmen nutzungsbezogen Evaluierungen systematisch gewicet, in ihren Auswirkungen and Abhängigkeiten untersucht sowie algorithmisch verarbeitet werden。Dabei berber<s:1> cksichtigt das project jekt das durch die flächendeckende Nutzung von Internet-Suchmaschinen geprägte Such- und Bewertungsverhalten and überträgt dieses of bibliothekarische informationssystem。麻省理工学院der Offenlegung sowohl der Relevanzfaktoren als欧什des框架祖茂堂我Erhebung fordert das Projekt一张魏特gehende Transparenz和Nachnutzung毛皮安德利果汁Fachportale和毛皮死im Bibliotheksbereich zunehmend eingesetzten“发现”和死durchgangig努尔sehr schwach ausgepragte奥得河wenig dokumentierte Ranking-Verfahren aufweisen。德国高等学校与基础设施合作与发展können德国高等学校与基础设施合作与发展häufig德国高等学校与基础设施发展与发展häufig德国高等学校与基础设施建设与发展häufig德国高等学校与基础设施建设与发展häufig[1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1] [footnoteref: 1]。(2) der im Projekt aufgebauten Testkollektionen, sowie (3) des im Projekt entwickelten demonstrten。元素之源können von jder beliebigen Einrichtung nachgenutzt werden。毛死kontinuierliche Informationsvermittlung超级死Projektergebnisse欣祖茂堂potenziellen nachnutzenden Einrichtungen和港口Forschungsgemeinschaft死去,将neben Tagungsbesuchen伏尔艾伦Dingen der von der ZBW koordinierte multi-disziplinare Leibniz-Forschungsverbund科学2.0 V dienen diesem下来吧Inzwischen mehr als 30 universitare和非盟ßer-universitare Forschungseinrichtungen——davon mehr als死Halfte Informationsinfrastruktureinrichtungen——aktiv菩提树。中国<s:1>区域信息基础设施研究中心（区域信息基础设施研究中心）、项目研究中心（区域信息基础设施研究中心）、项目研究中心（区域信息基础设施研究中心）、项目研究中心（区域信息基础设施研究中心）、项目研究中心（区域信息基础设施研究中心）、项目研究中心（区域信息基础设施研究中心）

Während moderne bibliothekarische Informationssysteme bereits auf Suchmaschinentechnologie basieren, sortieren sie ihre Treffer bislang zumeist auf Grundlage relativ einfacher Algorithmen. Auch heute noch beschränken sie sich vielfach auf Text-Matching und die Gewichtung einzelner Felder aus den Metadaten. Die Möglichkeiten, welche durch Rankingfunktionen potentiell gegeben werden, werden bei weitem nicht ausgenutzt.Die Erwartungen von Benutzerinnen und Benutzern an diese Informationssysteme jedoch sind deutlich höher und auf vielfältige Weise durch den Umgang mit Web-Suchmaschinen und dem Social Web geprägt. Insbesondere werden die Sortierung der Suchergebnissen nach der Qualität der einzelnen Treffer, die Zusammenstellung ausgewogener Ergebnissets sowie Popularität, also von anderen Nutzern häufig angesehene Treffer, auf den vorderen Trefferpositionen erwartet.Ziel des Projektes LibRank ist die Entwicklung von intelligenten Rankingverfahren für bibliothekarische Informationssysteme, die aufbauend auf den Erkenntnissen aus dem Bereich der Web-Suche (1) qualitätsinduzierende Faktoren wie z.B. semantische Relevanz bezogen auf die Suchanfrage, Aktualität, Popularität und Verfügbarkeit von einzelnen Medien berücksichtigen, (2) den Nutzungskontext in die Rechercheergebnisse einbeziehen und (3) die Treffer den Nutzern erwartungskonform präsentieren.Mit dem Fokus auf eine Vielzahl von Rankingfaktoren, die empirisch auf ihre Eignung und hinsichtlich ihrer Gewichtung überprüft werden, und auf konkrete Nutzermodelle geht LibRank weit über aktuelle Ansätze hinaus, die sich auf einzelne Faktoren konzentrieren und zudem eine weitgehend systemseitige Sicht auf die Qualität der Treffer verfolgen. LibRank leistet damit einen innovativen und neuartigen Beitrag zu dem noch recht jungen und unerforschten Themenfeld des Social Semantic Retrieval, das sowohl semantische Aspekte als auch Aspekte des Social Web miteinander integriert. Dieses wiederum lässt sich dem in Deutschland gerade im Aufbau befindlichen und für wissenschaftliche Forschungs- und Publikationsprozesse hochrelevante Forschungsfeld Science 2.0 zuordnen. Das Projekt zielt auf die explizite und konsequente Einführung von Relevanzkriterien auf der Basis einer Kombination von bibliografischen Metadaten, Nutzungs- und Bewertungsdaten, die im Rahmen nutzungsbezogener Evaluierungen systematisch gewichtet, in ihren Auswirkungen und Abhängigkeiten untersucht sowie algorithmisch verarbeitet werden. Dabei berücksichtigt das Projekt das durch die flächendeckende Nutzung von Internet-Suchmaschinen geprägte Such- und Bewertungsverhalten und überträgt dieses auf bibliothekarische Informationssysteme. Mit der Offenlegung sowohl der Relevanzfaktoren als auch des Frameworks zu ihrer Erhebung fördert das Projekt eine weitest gehende Transparenz und Nachnutzung für andere Fachportale sowie für die im Bibliotheksbereich zunehmend eingesetzten "Discovery Systeme", die durchgängig nur sehr schwach ausgeprägte oder wenig dokumentierte Ranking-Verfahren aufweisen.Durch die Kooperation zwischen Hochschule und Infrastruktureinrichtung können die Verfahren direkt im Kontext einer häufig genutzten Suchanwendung (EconBiz der ZBW) entwickelt und evaluiert werden. Der Transfer in den gesamten Bereich der Wissenschaft wird gewährleistet durch die Offenlegung (1) der entwickelten Rankingfaktoren. (2) der im Projekt aufgebauten Testkollektionen, sowie (3) des im Projekt entwickelten Demonstrators. Alle drei Elemente können von jeder beliebigen Einrichtung nachgenutzt werden. Für die kontinuierliche Informationsvermittlung über die Projektergebnisse hin zu potenziellen nachnutzenden Einrichtungen sowie in die Forschungsgemeinschaft, wird neben Tagungsbesuchen vor allen Dingen der von der ZBW koordinierte multi-disziplinäre Leibniz-Forschungsverbund Science 2.0 dienen V An diesem nehmen Inzwischen mehr als 30 universitäre und außer-universitäre Forschungseinrichtungen - davon mehr als die Hälfte Informationsinfrastruktureinrichtungen - aktiv teil. Darüber hinaus haben speziell vier überregionale Informationsinfrastrukturanbieter ihr Interesse an der Begleitung des Projekts sowie der Integration der Projektergebnisse in ihre bibliografischen Suchanwendungen zum Ausdruck gebracht