Information Retrieval für eine Web Suchmaschine mithilfe von neuronalen Netzen und klassischen Methoden

Abstract

Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit dem Information Retrieval für eine Web Suchmaschine. Die Qualität, der durch das Information Retrieval gesammelten Daten, bestimmt maßgeblich die Effizienz der Suchmaschine, die mithilfe dieser Daten einem Anwender Suchergebnisse liefern soll. Qualität bedeutet, dass ein Anwender ein Ergebnis erhält, welches für seine aktuelle Aufgabe zielführend ist. Zielführend bedeutet in diesem Zusammenhang, dass der Anwender ein Ergebnis erhält, welches aus Daten besteht, die sowohl thematisch wie auch inhaltlich zu seiner Suchanfrage passen. Dabei ist es auch zwingend erforderlich darauf zu achten, die gefunden Ergebnisse abhängig von verschiedenen Faktoren, die in dieser Arbeit auch besprochen werden, korrekt zu priorisieren. Eine besondere Herausforderung stellt dabei die Bildersuche dar, da bei dieser nicht einfach nach Schlagworten gesucht werden kann, sondern der Inhalt des Bildes zunächst vom Information Retrieval-System analysiert und kategorisiert werden muss. Parallel zu dieser schriftlichen Arbeit ist ein Prototyp für eine Suchmaschine entstanden. Dieser Prototyp besteht aus einem Crawler Netzwerk, welches Informationen von Webseiten, Bildern oder auch Dokumenten extrahiert und diese mithilfe eines Servers in einer Datenbank abspeichert. Zu dem besteht der Prototyp aus einer Suchmaschine, mithilfe dessen man nach Textfragmenten und Bildern suchen kann, die von dem Crawler Netzwerk gefunden wurden.