Beziehungen zwischen Dokumenten als Rankingfaktor für PubMed

Hintergrund

PubMed (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) ist eine der größten und wichtigsten Fachdatenbanken und Suchmaschinen für medizinische Veröffentlichungen. Gute Suchergebnisse sind bei den vielen Millionen Dokumenten der Kollektion wichtig, damit Forscher sie effektiv verwenden können.

Zielsetzung der Arbeit

Entwicklung und Test einer Indexierungsvariante für Dokumente in PubMed, die Beziehungen zwischen Dokumenten als Faktor beim Ranking benutzt. Die Ontologie „MeSH“ kann hierbei zur Unterstützung verwendet werden.

Konkrete Aufgaben

Analyse unterschiedlicher existierender Indexierungs- und Rankingvarianten für PubMed. Entwicklung einer Indexierungsvariante, Umsetzung und Test (z.B. anhand einer TREC-Kollektion)

Erwartete Vorkenntnisse

Java-Kenntnisse Wissen über Information Retrieval

Weiterführende Quellen

Literatur zu PubMed, Implementierung und Evaluation von IR-Systemen und Rankingstrategien