Social & Semantic Search – verbesserte Wiederauffindbarkeit

Der Ausspruch: „Wer Ordnung hält, ist zu faul zum Suchen!“ muss aus Sicht einer Suchmaschine genau umgekehrt lauten: „Wer erfolgreich suchen will, braucht Ordnung!“ Jedes Metadatum entspricht einem Ordnungskriterium, das z. B. als Suchfilter (Facette) verwendet werden kann. Je mehr Ordnungskriterien vorhanden sind, desto flexibler kann eine Suche relevante Ergebnisse liefern. Dabei sind wichtige Metadaten oft schon mit den Inhalten verbunden – z.B. das Datum der Erstellung eines Dokuments. Aus den vorhanden Metadaten und den Inhalten der Dokumente können automatisiert weitere Metadaten abgeleitet werden. Mit Hilfe maschineller Lernverfahren und hinterlegten Regeln wird aus der Indexierung eine Klassifizierung.

Klassifikation und Verschlagwortung lassen sich nicht nur durch algorithmische Verfahren erzielen. Neben der Dokumentpflege durch Redakteure, Registratoren oder Archivare hat die Qualifikation von Inhalten durch die Nutzer einen höheren Stellenwert erhalten (Social Search). In der Analyse von Suchanfragen, Suchergebnissen und den aus ihnen erfolgten Zugriffen auf Dokumente lassen sich wertvolle Rückschlüsse für die Optimierung einer Suchlösung ziehen. Das betrifft nicht nur das Ranking von Suchergebnissen, sondern auch die Generierung von Suchvorschlägen und den Hinweis auf semantisch verwandte Informationen zu einem Suchtreffer. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Identifikation von Experten durch die Analyse der Themen der durch sie erstellten Dokumente.

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