Suchmaschinen im WWW spielen heutzutage ein grosse Rolle um die vorhandene Masse der Informationen besser zugänglich zu machen. In dieser Arbeit wird anhand einer selbstkonstruierten Suchmaschine demonstriert, wie spezielle Informationen aus dem WWW automatisch gesammelt und halbautomatisch nach vorgegeben Kriterien bewertet werden können. Betrachtet wird dabei die Architektur von "Web-Crawlern" sowie Ranking- und Clustering-Verfahren für Dokumente im Allgemeinen. Entwickelt wurde ein Lernverfahren basierend auf einem neuronalen Netz zur Verknüpfung der heterogenen Informationen von Web-Seiten (Position im Graph und Inhalt), um Dokumente nach ihrem Inhalt genauer kategorisieren zu können. Der Ansatz verbessert die Bewertung von Dokumentmengen im WWW gegenüber bekannten Verfahren. Dabei wird auch ein neuer Ansatz vorgestellt, um die Qualität des Vergleichs von Dokumenten zu erhöhen.     «

Suchmaschinen im WWW spielen heutzutage ein grosse Rolle um die vorhandene Masse der Informationen besser zugänglich zu machen. In dieser Arbeit wird anhand einer selbstkonstruierten Suchmaschine demonstriert, wie spezielle Informationen aus dem WWW automatisch gesammelt und halbautomatisch nach vorgegeben Kriterien bewertet werden können. Betrachtet wird dabei die Architektur von "Web-Crawlern" sowie Ranking- und Clustering-Verfahren für Dokumente im Allgemeinen. Entwickelt wurde ein Lernverfah...     »

Today search engines of the WWW play an important role to work through the mass of information. For this thesis a search engine was built to demostrate how special information can be obtained from the web automatically and how data is classified using a given set of topics. Details on the architecture of "web crawlers" are described as well as common ranking and clusting methods for document sets. A learning method was created using a neural network to combine heterogenous information of web-pages (position in the graph / content info) to improve the classifaction process. As a result there is an advantage of this method over common well-known classification algorithms. Also a new algorithm is introduced to improve the quality of comparison of documents.     «

Today search engines of the WWW play an important role to work through the mass of information. For this thesis a search engine was built to demostrate how special information can be obtained from the web automatically and how data is classified using a given set of topics. Details on the architecture of "web crawlers" are described as well as common ranking and clusting methods for document sets. A learning method was created using a neural network to combine heterogenous information of web-pag...     »