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Information Linking and Retrieval

Information Linking umfasst die Entwicklung von Modellen für die Verknüpfung von heterogenen Informationstypen mit Semantic-Web-Technologien. Information Retrieval befasst sich mit der Entwicklung von Modellen, welche die Informationssuche optimieren. Schwerpunkte in diesem Teilbereich sind:

  • Nutzerstudien und Logdatenanalysen zum Informationsverhalten von SozialwissenschaftlerInnen
  • Verlinkung unterschiedlicher Informationsobjekte und Verknüpfung von Umfragedaten mit Forschungsdaten aus anderen wissenschaftlichen Domänen
  • Vereinfachung und Personalisierung von Informationssuchen
  • Fachspezifische Recommender- und Rankingdienste
  • Integrierte Informationszugriffe durch Berücksichtigung verlinkter Information (“Link Retrieval”)
  • Neuartige Metriken zur Evaluation interaktiver Retrievalsysteme auf der Basis von Logdaten
  • Ghavimi, Behnam, Philipp Mayr, Sahar Vahdati, and Christoph Lange. 2016 (Forthcoming). "Identifying and Improving Dataset References in Social Sciences Full Text." In In Proceedings of the 20th International Conference on Electronic Publishing. IOS Press, 105-114.
  • Ghavimi, Behnam. 2017. "EXCITE Projekt: Statusbericht." First Linked Open Citation Database (LOC-DB) Workshop, 07.11.2017.
  • Ghavimi, Behnam. 2017. "Evaluating Reference String Extraction Using Line-Based Conditional Random Fields: A Case Study with German Language Publications." ADBIS 2017, 24.09.2017.
  • Zielinski, Andrea, and Peter Mutschke. 2018. "Towards a Gold Standard Corpus for Variable Detection and Linking in Social Science Publications." In Proceedings of LREC 2018, 6-8.
  • Kinder-Kurlanda, Katharina E.. 2017. "Review für Eurosymposium 2017." Anzahl: 3.