Allgemeines, Online Marketing und Performance Marketing Blog

SEO und Wissenschaft

Ein sehr interessante Präsentation zum Thema Information Retrieval. Vorgestellt werden unter anderem

  • Boolesche Modelle
  • Vektor Modelle
  • Wahrscheinlichkeits Modelle

Das Ziel ist immer zu einem gegebenen Zeitpunkt die relevantesten Dokumente für die Nutzer zur Verfügung zu stellen. Ich hatte letztes Jahr schon einmal einen Artikel zum Thema Information Retrieval und Bewertungskriterien für Suchmaschinen geschrieben.

Die ersten 60 Seiten dieser Präsentation sind sehr mathematisch und theorethisch – trotzdem, auch wenn ich vor der dieser Präsentation 10% von diesem Thema verstanden habe und nach dem Lesen dieser Präsentation 11%, freue ich mich über dieses 1% Erkenntniszugewinn. Ab Seite 60 beschäftigt sich das Dokument mit den Auswirkungen auf das Web und dem Information Retrieval für Suchmaschinen.

Zusammenfassung SEO und Wissenschaft

Auch wenn sicher sehr theoretisch, denke ich das für alle die SEO betreiben, die theoretischen Zusammenhänge von Suchmaschinen immer wieder von Interesse sind. Wer mehr zu SEO und Wissenschaft erfahren möchte, dem kann ich nur folgende Webseite nahelegen – Science for SEO, auf der ich auch diese Präsentation gefunden habe

Machine Learning and Data Mining: 19 Mining Text And Web Data

Verwandte Themen und andere Blogartikel

Artikel geschrieben von Alexander Holl+:
Alexander schreibt meist eher die strategisch orientierten Blogposts, zu SEO, Social Media, Online Marketing, liebt aber auch KPIs und Tools.

Deine Meinung zählt, schreibe uns einen Kommentar!

  • http://www.mario-fischer.de Mario Fischer

    Hallo Alexander,
    danke für den guten Tipp!
    Gibt´s die Slides auch irgendwo zum Download. Finde es immer etwas unschön, wenn man das direkt und am Stück am Bildschirm ansehen muss.. :-(
    Gruß,
    Mario

  • http://www.suchmaschinentricks.de Stefan

    Hallo Alexander,
    danke für die schönen Slides.

    Allerdings verstehe ich die Aussage auf Folie 4 nicht so ganz. Bei der Feature Extraction speichere ich natürlich die Positionen ab, bei denen die einzelnen Token im Dokument auftreten. Nur so kann ich ja eine Phrasensuche beantworten. Und damit habe ich die Information über die Reihenfolge sehr wohl verfügbar.

    Vermutlich wollte der gute Prof. Lanzi nur die unterschiedlichen Ansätze gegenüber stellen, aber so finde ich das etwas verwirrend. Zumal die verschiedenen Suchtechnologien, die ich bisher kennen lernen durfte, alle so funktionieren.

    Hallo Mario,
    Die Slides stammen von hier, leider geht der dortige PDF-Link ins Leere.
    http://www.pierlucalanzi.net/?p=77
    Aber vielleicht hilft ja ne E-Mail, so von Prof zu Prof. ;-)

    Hier hat Herr Lanzi noch ein paar weitere schöne Slides verfügbar:
    http://www.pierlucalanzi.net/?page_id=157
    http://www.pierlucalanzi.net/?cat=15

  • http://www.goya-interactive.de Alexander Holl

    Hallo wer Interesse an den Slides hat . Ich habe geschafft Sie mir runterzuladen. Also gerne mich einfach anpingen
    Alexander

  • Pingback: » Normaler Dienstäglicher Wahnsinn | seoFM - der erste deutsche PodCast für SEOs und Online-Marketer

  • http://www.ebusinesslab.com Kai

    Hi Stefan,

    Bei der auf Slide 4 angeführten Feature Extraction (Datenprojektion) wissen wir ja nicht, was der Autor damit gemeint hat bzw fehlen uns seine Kommentare. In der lexikalischen Analyse (das nimm ich mal an, das er davon plaudert) wäre das nur eine Abbildung der – nun ja nennen wir es mal Keyworddichte. Für Fall 1. In den anderen Fällen kann es sich sehr wohl um Positionsbestimmungen, Syonymgruppen, usw handeln. Das wird er dann wohl mit den Token Sets (Die verschiedenen Fälle) meinen.

    liebe Grüße
    /kai

  • Pingback: Suchmaschinen & SEO – Mai 2009 - Inhouse SEO

  • http://shibumi.de/ shibumi

    vielen dank für den link. das zeigt mir wieder, dass ich mich mit dieser materie beschäftigen muss. es erstaunt mich immer wieder, worauf man so achten muss.

Online Marketing Blog