Archiv für Oktober 2012

09
Okt
12

Insights: Relevanzbewertung bei Google S(page)=IR+B+R+LM

Der alchemistische Prozess der Transformation einer simplen Ein-Wort-Frage in ein allumfassendes Antwortset hat für die meisten der Googlenutzer auch heute noch etwas stark Metaphysisches. Daran ändern auch die Versuche, mit solchen Items wie: PageRank oder Topicality und Reputation Licht in das Relevanzbeurteilungsdunkel zu bringen, nur wenig. Ashutosh Garg, ein Ex-Googler mit Retrievalbackground,  hat in seinem Gastbeitrag „A Mathematical Model for Assessing Page Quality“ bei Stonetempleton versucht, genau dies aktuell zu erklären. Seine Weltformel sieht demnach so aus:

S = wir* IR + wbi* B + wr*R + wlm*LM

und beschreibt, dass sich die Relevanz einer Seite bezüglich einer Suchanfrage aus der Summe der gewichteten  Komponenten

  • IR (Information Retrieval Score)
  • B (Behavioral Score)
  • R (Reputation Score)
  • LM (Language Model Score)

zusammensetzt.

Interessant auch das neue Startup von Ashu: BloomResearch. Geschäftsmodell ist die Erhöhung der Sichtbarkeit von Websites für einen genau spezifizierten Kundenkreis basierend auf den Ergebnissen der Analyse einer  auf semantischen Technologien basierten Web Relevance Engine als Kernelement. Illustration of the BloomReach Web Relevance Engine




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