Ein adaptives Information-Retrieval-Modell für Digitale Bibliotheken
| Main Authors: | Mandl, Thomas, Womser-Hacker, Christa |
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| Format: | Proceeding eJournal |
| Terbitan: |
, 2020
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| Online Access: |
https://zenodo.org/record/4136709 |
Daftar Isi:
- In diesem Beitrag wird ein adaptives Information-Retrieval-Modell im Kontext Digitaler Bibliotheken vorgestellt, das während des Informationsprozesses lernt, Beziehungen zwischen Repräsentationsformen und Informations-Objekten herzustellen. Die aus großen Evaluierungsstudien abgeleiteten Erkenntnisse, dass Relevance Feedback und Polyrepräsentation echte Mehrwerte darstellen und zu besserer Retrievalqualität führen, dienen dabei als Grundlage. Um eine stärkere Adaption zu leisten, wird das Modell um Strategien erweitert, die Benutzer-, Dokument- und Anfrageeigenschaften einbeziehen. Im Rahmen Digitaler Bibliotheken spielen insbesondere Transformationen unterschiedlich erschlossener Objekte eine. wichtige Rolle zur Kompensation semantischer Heterogenität. Auch in diesem Rahmen kann das adaptive Information-Retrieval-Modell eingesetzt werden.