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Einführung in die Informationswissenschaft

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L<strong>in</strong>k-Topologie<br />

L<strong>in</strong>k-Topologie (Relevance Rank<strong>in</strong>g II). Fazit<br />

• Theoretische Basis der L<strong>in</strong>k-Topologie ist <strong>die</strong> Zitationsanalyse<br />

(mit ihren Zitationsraten, Co-Citations usw.)<br />

• Kle<strong>in</strong>berg-Algorithmus (HITS): Hubs und Authorities. Diese bilden<br />

Community. Trefferliste zeigt Communities und für jede<br />

Community <strong>die</strong> „besten“ Hubs und Authorities (E<strong>in</strong>satz bei<br />

Teoma)<br />

• HITS im Zusammenspiel mit Vektorraummodell und<br />

probabilistischem Modell: AltaVista<br />

• PageRank: objektiver (d.h. von e<strong>in</strong>er Suchfrage unabhängiger)<br />

Gewichtungswert e<strong>in</strong>er Webseite: abhängig von den e<strong>in</strong>gehenden<br />

L<strong>in</strong>ks (Backl<strong>in</strong>ks) und der Gewichtung der l<strong>in</strong>kenden Seiten<br />

(E<strong>in</strong>satz bei Google)<br />

• Problem: PageRank e<strong>in</strong>er Seite hat mit der Suchfrage nichts zu<br />

tun. Ergänzende Methoden: Re-Rank<strong>in</strong>g <strong>in</strong>nerhalb erster Treffermenge<br />

/ E<strong>in</strong>beziehen von Nutzungs<strong>in</strong>formationen<br />

HHU Düsseldorf, WS 2004/05 <strong>E<strong>in</strong>führung</strong> <strong>in</strong> <strong>die</strong> <strong>Informationswissenschaft</strong> 322

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