Smarte Annotationen: Ein Beitrag zur Evaluation von Empfehlungen für Annotationen
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Von Händler/Antiquariat, The Book Depository EURO [60485773], Slough, United Kingdom.
Language: German Brand New Book ***** Print on Demand *****.Annotationen stellen ein Mittel dar, um Texte, Dokumente und audiovisuelle Materialien im Web und in unternehmensinternen Informationssystemen mit zus tzlichen Informationen oder Schlagw rtern anzureichern. Die Anbieter von Medienarchiven und Informationssystemen unterst tzen und nutzen Annotationen zur Verbesserung der Recherche der Materialien oder auch, um die Materialien intelligent mit externen Daten und Ressourcen zu verkn pfen (z. B. mit dem Linked-Media-Ansatz). Da der Annotions-Prozess ohne Unterst tzung m hsam und zeitaufw ndig ist, geben immer mehr Systeme Empfehlungen f r Annotationen. Dabei ergeben sich aus der Sicht der Betreiber/innen und Systemanbieter folgende Fragen: Wie l sst sich die Qualit t von Empfehlungen f r Annotationen feststellen und messen? Wie k nnen unterschiedliche, leicht variierte Empfehlungsalgorithmen f r Annotationen verglichen werden? In diesem vierten Band der Linked Media Lab Reports des Salzburg NewMediaLab - The Next Generation werden Ans tze zusammengetragen und vorgestellt, wie man die Qualit t dieser Empfehlungen bewerten und messen kann. Damit kann ein wesentlicher Beitrag zur Qualit tssicherung der Annotationen geleistet werden: Je besser die Empfehlungen f r Annotationen, desto besser sind schlie lich die Annotationen. Autoren: Sandra Sch n und Thomas Kurz unter Mitwirkung von Christoph Bauer, Jean-Christoph B rner, Peter M. Hofer, Katalin Lejtovicz, Marius Schebella, Michael Springer, Andrea Wolfinger und Edgar Zwischenbrugger Band 4 der Reihe Linked Media Lab Reports, herausgegeben von Christoph Bauer, Georg G ntner und Sebastian Schaffert.

Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Annotationen stellen ein Mittel dar, um Texte, Dokumente und audiovisuelle Materialien im Web und in unternehmensinternen Informationssystemen mit zusätzlichen Informationen oder Schlagwörtern anzureichern. Die Anbieter von Medienarchiven und Informationssystemen unterstützen und nutzen Annotationen zur Verbesserung der Recherche der Materialien oder auch, um die Materialien intelligent mit externen Daten und Ressourcen zu verknüpfen (z. B. mit dem Linked-Media-Ansatz). Da der Annotions-Prozess ohne Unterstützung mühsam und zeitaufwändig ist, geben immer mehr Systeme Empfehlungen für Annotationen. Dabei ergeben sich aus der Sicht der Betreiber/innen und Systemanbieter folgende Fragen: Wie lässt sich die Qualität von Empfehlungen für Annotationen feststellen und messen Wie können unterschiedliche, leicht variierte Empfehlungsalgorithmen für Annotationen verglichen werden In diesem vierten Band der Linked Media Lab Reports des 'Salzburg NewMediaLab - The Next Generation' werden Ansätze zusammengetragen und vorgestellt, wie man die Qualität dieser Empfehlungen bewerten und messen kann. Damit kann ein wesentlicher Beitrag zur Qualitätssicherung der Annotationen geleistet werden: Je besser die Empfehlungen für Annotationen, desto besser sind schließlich die Annotationen. Autoren: Sandra Schön und Thomas Kurz unter Mitwirkung von Christoph Bauer, Jean-Christoph Börner, Peter M. Hofer, Katalin Lejtovicz, Marius Schebella, Michael Springer, Andrea Wolfinger und Edgar Zwischenbrugger Band 4 der Reihe 'Linked Media Lab Reports', herausgegeben von Christoph Bauer, Georg Güntner und Sebastian Schaffert 56 pp. Deutsch.

Von Händler/Antiquariat, BuySomeBooks [52360437], Las Vegas, NV, U.S.A.
Paperback. 56 pages. Dimensions: 10.0in. x 7.0in. x 0.1in.Annotationen stellen ein Mittel dar, um Texte, Dokumente und audiovisuelle Materialien im Web und in unternehmensinternen Informationssystemen mit zustzlichen Informationen oder Schlagwrtern anzureichern. Die Anbieter von Medienarchiven und Informationssystemen untersttzen und nutzen Annotationen zur Verbesserung der Recherche der Materialien oder auch, um die Materialien intelligent mit externen Daten und Ressourcen zu verknpfen (z. B. mit dem Linked-Media-Ansatz). Da der Annotions-Prozess ohne Untersttzung mhsam und zeitaufwndig ist, geben immer mehr Systeme Empfehlungen fr Annotationen. Dabei ergeben sich aus der Sicht der Betreiberinnen und Systemanbieter folgende Fragen: Wie lsst sich die Qualitt von Empfehlungen fr Annotationen feststellen und messen Wie knnen unterschiedliche, leicht variierte Empfehlungsalgorithmen fr Annotationen verglichen werden In diesem vierten Band der Linked Media Lab Reports des Salzburg NewMediaLab - The Next Generation werden Anstze zusammengetragen und vorgestellt, wie man die Qualitt dieser Empfehlungen bewerten und messen kann. Damit kann ein wesentlicher Beitrag zur Qualittssicherung der Annotationen geleistet werden: Je besser die Empfehlungen fr Annotationen, desto besser sind schlielich die Annotationen. Autoren: Sandra Schn und Thomas Kurz unter Mitwirkung von Christoph Bauer, Jean-Christoph Brner, Peter M. Hofer, Katalin Lejtovicz, Marius Schebella, Michael Springer, Andrea Wolfinger und Edgar Zwischenbrugger Band 4 der Reihe Linked Media Lab Reports, herausgegeben von Christoph Bauer, Georg Gntner und Sebastian Schaffert This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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