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Aus der Amazon.de-Redaktion
Information Retrieval. Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web behandelt ein Thema, das wir, spätestens seitdem das WWW zur allgemeinen Suchen- und Finden-Maschine geworden ist, alle gut kennen: das Suchen nach Texten zu einem bestimmten Thema. Die eigentliche wissenschaftliche Disziplin des Information Retrieval (IR) dahinter geht jedoch weit über die Eingabe in eine Suchmaschine hinaus.
Reginald Ferber gibt eine integrierte Darstellung des IR, die sich an Informatiker, Informationswissenschaftler, Bibliothekare, Dokumentare und Studenten richtet und dabei von den klassischen Methoden wie Klassifikation und Thesaurus bis hin zur Suche im WWW reicht, immer mit den Methoden und Modellen der Suche nach Textdokumenten im Auge. Bei Reginald Ferbers Betrachtungsweise herrscht die konzeptionelle Sicht vor den technischen Details und Implementierungen vor: Es geht um ein Verständnis und Einschätzungs- und Beurteilungswissen, das sich auch für beratende Funktionen eignet.
Das in vier Teile gegliederte Buch beginnt mit der zu Grunde liegenden Theorie und Beispielen sowie der Vorstellung der klassischen Methoden und Hilfsmittel des IR. Der zweite Teil behandelt dann die Wissensgewinnung: Data-Mining-Methoden, verschiedene Ansätze und Techniken. Nach diesen beiden einführenden Kapiteln, die die zum grundlegenden Verständnis notwendigen Themenbereiche und Methoden vorstellen, beschäftigt sich das dritte Kapitel mit dem aktuellen Stand der IR-Forschung, modernen Techniken und neuen Ansätzen der letzten Jahre. Das letzte Kapitel schließlich widmet sich ganz dem World Wide Web: Vorgestellt und erklärt werden die Auszeichnungs- und Repräsentationsmethoden HTML, XML und RDF sowie die dazugehörigen Metadaten-Systeme, mit denen die Suche im Web gestaltet werden kann.
Information Retrieval ist ein wissenschaftliches, darüber hinaus aber auch ein für Interessierte informatives Buch über das Suchen und Finden von Textdokumenten unter anderem in Datenbanken und dem Web. Die hier erklärten Grundlagen erlauben ein tiefes Verständnis des täglichen Suchens und Findens von Textinformationen, das weit über die oberflächliche Mechanik von Suchmaschinen hinausgeht. Ein Buch, dass seine gesellschaftliche Relevanz angesichts einer textbasierten Wissensgesellschaft gar nicht erst beweisen muss. --Wolfgang Treß
Kurzbeschreibung
Die inhaltliche Suche nach Textdokumenten - das Information Retrieval - spielte sich bis vor einigen Jahren vornehmlich in Bibliotheken und Archiven ab. Durch das WWW sind zunehmend auch Privatpersonen und Firmen mit dieser Aufgabe konfrontiert. Dieses Buch vermittelt die grundlegenden Modelle und Methoden des Information Retrieval, beschreibt an Beispielen aktuelle Entwicklungen - insbesondere im Bereich der Websuche - und stellt sie in einen theoretischen Zusammenhang. Einführend werden klassische Ansätze wie hierarchische Klassifikationen, boolesche Suche, das Vektorraummodell und Bewertungsmethoden für Suchverfahren erläutert. Es folgt eine Einführung in Methoden des Data Mining, die zur Unterstützung der Suche dienen können. Anschließend werden unterschiedliche Retrieval-Modelle und konkrete Systeme vorgestellt. In einem eigenen Schwerpunkt widmet sich das Buch dem WWW und behandelt aus der Perspektive des Information Retrieval die Web-Auszeichnungssprachen XML und HTML, Metadatensysteme wie Dublin Core sowie die Beschreibungssprache RDF. Schließlich werden die Rahmenbedingungen der Web-Suche und verschiedene Verfahren wie der PageRank-Algorithmus von Google und die ODP-Klassifikation beschrieben. Das Buch richtet sich an Studierende und Praktiker, die sich die Grundlagen des modernen Information Retrieval aneignen wollen.
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10 von 13 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Wie funktionieren Programme, die im www oder in Datenbanken Texte und Dokumente suchen?
Im ersten Teil des Buches beschreibt Ferber die klassischen Ansätze, die in den 60-er und 70-er Jahren für die Suche in wissenschaftlichen Literaturdatenbanken entwickelt wurden und die auch heute noch von Suchmaschinen verwendet werden. Der zweite Teil beschreibt neue Verfahren des Data Mining, durch die aus gespeicherten Texten automatisch neue Informationen erschlossen werden können. Im dritten Teil werden neuere Entwicklungen (HTML, XML) sowie Rahmenbedingungen, Methoden und Perspektiven der Suche im web dargestellt.
Der Text ist präzise und meist gut verständlich. Er ist nützlich und lehrreich für Studierende und Praktiker der Informatik, der Bibliotheks- und der Dokumentationswissenschaft, aber auch für alle potentiellen Leser, die von dem gängigen Geschwätz über neue Medien die Nase voll haben und endlich lernen möchten, wie diese Dinge tatsächlich funktionieren.
Eingestreut in den Text sind Definitionen im Mathematikerjargon von der Art: Sei D = {d1, d1, ... , Dm} eine Menge ... Aber die kann man überspringen ohne dass deswegen das weitere Verständtnis beeinträchtigt wird.
Besonders gefallen haben mir Querverweise auf psychologische Aspekte der Informationssuche und des Data Mining und Hinweise auf die gesellschaftlichen Randbedingungen, welche Entwicklungen des www und der Suchmaschinen einschränken.
Im ersten Teil des Buches beschreibt Ferber die klassischen Ansätze, die in den 60-er und 70-er Jahren für die Suche in wissenschaftlichen Literaturdatenbanken entwickelt wurden und die auch heute noch von Suchmaschinen verwendet werden. Der zweite Teil beschreibt neue Verfahren des Data Mining, durch die aus gespeicherten Texten automatisch neue Informationen erschlossen werden können. Im dritten Teil werden neuere Entwicklungen (HTML, XML) sowie Rahmenbedingungen, Methoden und Perspektiven der Suche im web dargestellt.
Der Text ist präzise und meist gut verständlich. Er ist nützlich und lehrreich für Studierende und Praktiker der Informatik, der Bibliotheks- und der Dokumentationswissenschaft, aber auch für alle potentiellen Leser, die von dem gängigen Geschwätz über neue Medien die Nase voll haben und endlich lernen möchten, wie diese Dinge tatsächlich funktionieren.
Eingestreut in den Text sind Definitionen im Mathematikerjargon von der Art: Sei D = {d1, d1, ... , Dm} eine Menge ... Aber die kann man überspringen ohne dass deswegen das weitere Verständtnis beeinträchtigt wird.
Besonders gefallen haben mir Querverweise auf psychologische Aspekte der Informationssuche und des Data Mining und Hinweise auf die gesellschaftlichen Randbedingungen, welche Entwicklungen des www und der Suchmaschinen einschränken.
3 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
In dem Buch bekommt man einen guten theoretischen Überblick über Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren. Das Buch gliedert sich in folgende Teile: klassische IR-Methoden, Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden, erweiterte Retrieval-Ansätze, IR und das Web.
Man sollte gleich sagen, daß das Buch aus einem Vorlesungsskript entstanden ist und damit eigentlich schon klar ist, daß es kein Buch für Praktiker ist. Es ist teilweise etwas trocken geschrieben und der Praxisbezug wird erst im letzten Teil über Information-Retrieval im Web deutlich.
Dennoch bietet dieses Buch einen guten Einstieg in die Grundlagen des Information-Retrieval. Es gibt eine Reihe von Verweisen auf weiterführende Literatur, die es einem ermöglicht das Wissen zu vertiefen.
Man sollte gleich sagen, daß das Buch aus einem Vorlesungsskript entstanden ist und damit eigentlich schon klar ist, daß es kein Buch für Praktiker ist. Es ist teilweise etwas trocken geschrieben und der Praxisbezug wird erst im letzten Teil über Information-Retrieval im Web deutlich.
Dennoch bietet dieses Buch einen guten Einstieg in die Grundlagen des Information-Retrieval. Es gibt eine Reihe von Verweisen auf weiterführende Literatur, die es einem ermöglicht das Wissen zu vertiefen.
5 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Ich habe dieses Buch zur Vorbereitung auf eine Prüfung genutzt, wobei es mir darum ging die Materie einigermaßen oberflächlich zu verstehen, ohne mir detailliertes Wissen über Formeln, etc. aneignen zu wollen.
Der Autor formuliert leider einfachste Sachverhalte so kompliziert, dass einem die Lust am Lesen vergeht, wenn man nicht gerade Vollblut-Informatiker bzw. Mathematiker ist.
Die mathematischen Formeln kann man zwar manchmal überlesen, sind jedoch teilweise über mehrere Seiten gestreut, so dass man keinen Zugang dazu findet, wenn man nicht mathematisch versiert ist.
Ein Teil der wirklich gut zu lesen ist, ist die Einführung zum Thema SGML, den der Autor, wie er selbst schreibt, aus einer sehr gute lesbaren Einführung eines anderen Autors übernommen hat.
An dieser Stelle hab ich mich nur gefragt warum Herr Ferber das nicht des öfteren mal getan hat.
Kurz gesagt: Wer Informatik/Informationswissenschaft studiert und sich auch gerne mal mit seinen Freunden in Assembler unterhält, der wird mit diesem Buch keine Probleme haben.
Wer hingegen einen Einblick in die Materie haben möchte und nicht zu sehr ins Detail zu gehen braucht, dem sei doch eher das ein oder andere Werk ans Herz zu legen.
Der Autor formuliert leider einfachste Sachverhalte so kompliziert, dass einem die Lust am Lesen vergeht, wenn man nicht gerade Vollblut-Informatiker bzw. Mathematiker ist.
Die mathematischen Formeln kann man zwar manchmal überlesen, sind jedoch teilweise über mehrere Seiten gestreut, so dass man keinen Zugang dazu findet, wenn man nicht mathematisch versiert ist.
Ein Teil der wirklich gut zu lesen ist, ist die Einführung zum Thema SGML, den der Autor, wie er selbst schreibt, aus einer sehr gute lesbaren Einführung eines anderen Autors übernommen hat.
An dieser Stelle hab ich mich nur gefragt warum Herr Ferber das nicht des öfteren mal getan hat.
Kurz gesagt: Wer Informatik/Informationswissenschaft studiert und sich auch gerne mal mit seinen Freunden in Assembler unterhält, der wird mit diesem Buch keine Probleme haben.
Wer hingegen einen Einblick in die Materie haben möchte und nicht zu sehr ins Detail zu gehen braucht, dem sei doch eher das ein oder andere Werk ans Herz zu legen.
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