Sizov, SergejMeier, KlausWeikum, GerhardDittrich, Klaus R.König, WolfgangOberweis, AndreasRannenberg, KaiWahlster, Wolfgang2019-11-142019-11-1420033-88579-364-4https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/29706Angesichts des exponentiell wachsenden Informationsangebots im World Wide Web hat sich die Suche nach relevanten Ressourcen und Datenquellen mit der Zeit zu einem eigenständigen Problem entwickelt. Allgemeine Web-Suchmaschinen verwenden für die Erstellung der Rangliste der Treffer Autoritätswerte, die durch Linkanalyseverfahren auf repräsentativen Web-Ausschnitten bestimmt werden (ggf. kombiniert mit textbasierter Dokument-Query Ähnlichkeit). Diese Vorgehensweise scheitert jedoch oft bei sehr spezifischen fachlichen Anfragen mit insgesamt kleinem Recall. Darüber hinaus bleiben zahlreiche 'Hidden Web' - Informationsquellen (z.B. die Datenbanken der Informationsportale) für konventionelle Crawler nicht zugänglich. Die Web-Suchmaschine des Projektes HIP (Handwerks-Informations-Portal), eines Kooperationsprojektes der Universität des Saarlandes, der saarländischen Handwerkskammer und der saarbrücker Hochschule für Technik und Wirtschaft) kombiniert die Vorteile eines fokussierten Crawlers mit automatischer Erweiterung der Trainingsbasis, eines Frameworks für automatisch erkannte, klassifizierte und als Web Services gekapselte 'Hidden Web'-Informationsquellen sowie einer Suchmaschine mit erweiterten Ranking-Möglichkeiten für Web-Expertensuche. Dieses Papier beschreibt die Architektur des HIP-Frameworks, einzelne Komponenten des Suchsystems sowie die ersten Ergebnisse der Evaluation des Prototyps.deText/Conference Paper1617-5468