Kosmix…

ist die Alpha Version der Geschäftsmodell-Inkarnation von Googles Universal Search. Hier hat sich die Creme de la creme von Ex-Amazon, -Yahoo, -IBM, -Flickr, -Inktomi-Tekkies, vorrangig mit Geburtsort auf dem Subkontinent und Diplomen aus Stanford zusammengefunden und ein, für eine Alpha -Version hochakzeptables Produkt vorgestellt. Die Antworten werden als Kollektion aus klassischen SuMa-Ergebnissen, Flickr-Bildern, Yahoo-Answers, Seqpod-Audiofiles, Forumbeiträge von Omgili oder Blinx-Videos (und das ist nur ein Hauch der  ausgewerteten Quellen) zusammensgestellt.  Das Ergebnis sieht zwar etwas nach der ersten Mahalo-Seite aus, aber es dürfte spannend sein, zu beobachten, wie sich das Konzept entwickelt, wenn eine genügend große Masse an Ressourcen einbezogen wird.

Getreu dem Motto: Nicht die Nadel im Heuhaufen finden, sonder gleich den ganzen Heuhaufen abliefern! Eine der vertikalen SearchSites aus dem Kosmix-Kosmos „RightHealth“ ist bereits die ’second-most-visited health site’ (see HitWise).

SuMa Hitliste im Juli 2008

Hitwise hat die SuMa Hitliste für 2008 veröffenlicht:

Rank	Search Engine	Volume
1.	www.google.com	70.77%
2.	search.yahoo.com	18.65%
3.	search.msn.com	4.18%
4.	www.ask.com	3.53%

Visual Rank – ein PageRank für Bilder!

Heise Online hat am 28.4.08 in einem Review der WWW08 einen neuen Ansatz von Google zur Relevanzbewertung von Bildern vorgestellt:

„Suchmaschinenprimus Google arbeitet an einem neuen Suchverfahren für Bilder, berichtet die New York Times. Auf der International World Wide Web Conference in Peking stellten die Google-Entwickler Shumeet Baluja und Yushi Jing das Prinzip von „VisualRank“ vor, das Bilderkennung und Techniken zur Bewertung und Gewichtung ähnlicher Bilder miteinander kombiniert. Als Testdaten diente eine Auswahl aus der Google-Bilder- und -Produktsuche. Der Rechenaufwand zur Analyse sämtlicher Bilder aus dem Google-Index würde aber die vorhandenen Kapazitäten übersteigen.
Das neue Framework beurteilt nicht wie bei anderen Bildsuchmaschinen die Textinhalte, die sich zusammen mit dem Bild auf einer Webseite befinden, sondern vergleicht die Bildinhalte selbst miteinander. Ähneln sie sich stärker, ist die relative Bewertung untereinander höher und das Bild bekommt ein höheres Ranking. Das neue Bewertungssystem, an dessen Entwicklung 150 Mitarbeiter beteiligt waren, verringerte im Test die Anzahl irrelevanter Bildern um 83 Prozent.“

Der Artikel von Yushi Jing (Georgia Institute of Technology and Google, Inc.) Shumeet Baluja (Google Inc.) ist hier online verfügbar.

searchCrystal

Ein innovatives Beispiel für eine Flash-basierte Visualisierung von Ergebnismengen bei einer Metasuchmaschine (Google, Yahoo, MSN, Exalead, Ask, Flickr, Technorati, Del.Icio.us, Furl…) zeigt searchCrystal. Die Anzeige kann individuell konfiguriert werden (als Spirale, als Liste oder als Cluster). Die Relevanz wird durch Nähe zum Zentroiden dargestellt. Die Suche kann nach Medientypen (Webseiten, Bilder, Videos, New, Blogs, Tags) differenziert werden. Eine gleichzeitige Suche nach allen Dokumententypen wird unter „Mashup“ ermöglicht.

Das waren die üblichen Infos, die in vielen Blogs verfügbar sind. Ich habe noch 2-3 Klicks mehr gemacht und den Macher von searchCrystal gefunden. Es ist Anselm Spoerri (Ass. Prof an der Rutgers University mit Kursen zu Multimedia Production Online; Information Visualization ITI). Sein Artikel Visualizing the Overlap between the 100 Most Visited Pages on Wikipedia for September 2006 to January 2007 zeigt die unzensierte Fassung der populärsten Suchanfragen im vierten Quartal 2006 bei Wikipedia.