CARSA
CARSA - A Context Adaptive Retrieval System Architecture
Existierende Suchmaschinen berücksichtigen weder die Interessen noch das (Vor-)Wissen des Nutzers bei der Suche, d.h. sie liefern für jeden Benutzer bei gleicher Wahl der Suchbegriffe immer die gleichen Ergebnisse. Durch sogenannte Kontext-adaptive Retrieval Systeme soll erreicht werden, dass z.B. bei der Suche nach Informationen zu einer Krankheit ein Arzt fachspezifische Dokumente und ein Patient für einen Laien verständliche Dokumente erhält. Außerdem sollen die gefundenen Dokumente für jeden Benutzer und Kontext möglichst individuell sortiert und klassifiziert werden. Um dies zu erreichen können neben Verfahren aus der Datenanalyse und des Data Mining auch linguistische Ressourcen wie z.B. Ontologien herangezogen werden.
CARSA ist eine Suchmaschinenarchitektur die speziell für diese Aufgabe entwickelt wird. Eine flexible Daten- und Programmstruktur basierend auf Web-Services erlaubt das Einbinden und Kombinieren verschiedenster Methoden zur Datensuche, Ergebnisaufbereitung und Darstellung. Dies ermöglicht den Einsatz des Systems insbesondere auch zur Evaluierung des Zusammenspiels verschiedener Komponenten im Rahmen von Nutzerstudien. Außerdem wird CARSA durch eine Testumgebung ergänzt, die es ermöglicht, einzelne Methoden sowie mehrere in Kombination mit Standardmaßen zu evaluieren.
Zugehörige Veröffentlichungen
- Korinna Bade und Andreas Nürnberger, Personalized Structuring of Retrieved Items, In: Proc. of the Workshop on Personal Information Management, 2006.
- Korinna Bade, Ernesto W. De Luca, Andreas Nürnberger und Sebastian Stober, CARSA - An Architecture for the Development of Context Adaptive Retrieval Systems, In: Proceedings of the 3rd International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval, 2005.
- Korinna Bade und Andreas Nürnberger, Supporting Web Search by User Specific Document Categorization: Intelligent Bookmarks, In: Proceedings of LIT2005, 2005.
- Ernesto William De Luca und Andreas Nürnberger, A Meta Search Engine for User Adaptive Information Retrieval Interfaces for Desktop and Mobile Devices, In: Proc. of the PIA 2005 - Workshop on New Technologies for Personalized Information Access, Edinburgh, Scotland, UK, 2005.
- Ernesto William De Luca und Andreas Nürnberger, Supporting Mobile Web Search by Ontology-based Categorization, In: Sprachtechnologie, mobile Kommunikation und linguistische Ressourcen. Beiträge der GLDV Tagung 2005 in Bonn, S. 28 - 41, 2005.
- Ernesto William De Luca und Andreas Nürnberger, Improving Ontology-Based Sense Folder Classification of Document Collections with Clustering Methods, In: Proc. of the 2nd Int. Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval (AMR 2004), pp 72-86, Valencia 2004.
Öffentliche Präsentationen
- CeBIT 2005, 2007 und 2008
- Web Intelligence Konferenz 2006 in Hong Kong
Wenn Sie Interesse haben, unser System zu nutzen, als Endanwender oder Entwickler im Bereich Information Retrieval, dann schicken Sie eine Email an carsa@iti.cs.uni-magdeburg.de.