Ranking und Clustering Linked Data
| dc.contributor.author | Franz, Thomas | |
| dc.contributor.author | Staab, Steffen | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-10T13:17:29Z | |
| dc.date.available | 2018-01-10T13:17:29Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description.abstract | Populäre Ranking-Verfahren für das World Wide Web betrachten strukturelle Eigenschaften von Graphen für die Bewertung von Ressourcen, z.B. Webseiten. Diese Betrachtungsweise entspricht einer 2-dimensionalen Sicht in der Webseiten und deren Verknüpfungen modelliert sind. Wir stellen TripleRank vor, ein Verfahren, dass auf einer 3-dimensionalen Sicht basiert. Die dritte Dimension modelliert dabei unterschiedliche Formen der Verknüpfung, z.B. unterschiedliche semantische Verknüpfungen. In einer Benutzerstudie haben wir festgestellt, dass die Betrachtung der dritten Dimension eine Steigerung der Qualität der Ranking-Ergebnisse zur Folge hat und darüber hinaus zusätzliche Anwendungsszenarien eröffnet. | |
| dc.identifier.pissn | 1610-1995 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11587 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 2 | |
| dc.relation.ispartofseries | Datenbank-Spektrum | |
| dc.title | Ranking und Clustering Linked Data | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 72 | |
| gi.citation.startPage | 67 |