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BINGO! Ein thematisch fokussierender Crawler zur Generierung personalisierter Ontologien

dc.contributor.authorTheobald, Martin
dc.contributor.authorSiersdorfer, Stefan
dc.contributor.authorSizov, Sergej
dc.contributor.editorSchubert, Sigrid E.
dc.contributor.editorReusch, Bernd
dc.contributor.editorJesse, Norbert
dc.date.accessioned2019-11-28T09:31:27Z
dc.date.available2019-11-28T09:31:27Z
dc.date.issued2002
dc.description.abstractFokussierendes Crawling ist ein viel versprechender Ansatz zur Verbesserung der Ausbeute einer Expertensuche über einem spezifischen Themenbereich des Webs. Dieses Verfahren beinhaltet die automatische Klassifikation von Dokumenten in eine benutzerspezifische Hierarchie von Themen, die wir auch als Ontologie bezeichnen. Die Qualität der Trainingsdaten des Klassifikators ist der kritischste Punkt für die Effektivität eines fokussierenden Crawlers. Der BINGO!-Ansatz versucht die Grenzen einer Trainingsbasis mit nur wenigen intellektuell kategorisierten Dokumenten zu überwinden und in einer automatisierten Wachstumsphase selbständig eine breite Trainingsbasis durch die Identifikation themenspezifischer "Archetypen" zu generieren. Die anschließende Erntephase vervollständigt dann die Ontologie nach iterativem Neutrainieren des Klassifikators mit einer verbesserten Ausbeute und Präzision.de
dc.identifier.isbn3-88579-348-2
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/30322
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik bewegt: Informatik 2002 - 32. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.v. (GI)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-19
dc.titleBINGO! Ein thematisch fokussierender Crawler zur Generierung personalisierter Ontologiende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage150
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage146
gi.conference.date30. September - 3. Oktober 2002
gi.conference.locationDortmund
gi.conference.sessiontitleRegular Research Papers

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