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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Wissenschaftliche Publikationen im World Wide Web ausfindig zu machen, ist nicht immer einfach. Viele Dokumente lassen sich nicht über herkömmliche Suchmaschinen finden, da diese aufgrund der Größe des Webs nicht alle Webseiten und Dokumente in ihren Index aufnehmen können. Zudem kann ein Dokument, welches heute noch unter einer bestimmten URL zu finden ist, morgen schon nicht mehr dort abrufbar sein kann. Ein weiteres Problem bei der Suche im Web ist der Einsatz von Keyword-basierten Suchmaschinen. Zum finden von Publikationen zu einem bestimmten Thema wäre…mehr

Produktbeschreibung
Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Wissenschaftliche Publikationen im World Wide Web ausfindig zu machen, ist nicht immer einfach. Viele Dokumente lassen sich nicht über herkömmliche Suchmaschinen finden, da diese aufgrund der Größe des Webs nicht alle Webseiten und Dokumente in ihren Index aufnehmen können. Zudem kann ein Dokument, welches heute noch unter einer bestimmten URL zu finden ist, morgen schon nicht mehr dort abrufbar sein kann. Ein weiteres Problem bei der Suche im Web ist der Einsatz von Keyword-basierten Suchmaschinen. Zum finden von Publikationen zu einem bestimmten Thema wäre eine auf Dokumentenähnlichkeit basierende Suche, die ausgehend von einem bereits vorhandenen Dokument andere ähnliche Dokumente findet, einfacher. In diesem Buch wird das System DocAssistant entwickelt, welches eine Population von autonomen Agenten zur Suche und Klassifizierung von Dokumenten im WWW einsetzt. Durch den Einsatz dieser Techniken kann die Suche nach wissenschaftlichen Publikationen im Web unterstützt und verbessert werden. Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Softwareentwickler aus den Bereichen Information Retrieval und Künstliche Intelligenz.
Autorenporträt
Dipl.-Informatikerin: Studium der Informatik, Schwerpunkt Verteilte Systeme und Informationssysteme an der Universität Hamburg. Software Engineer bei der CoreMedia AG, Hamburg.