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Wie gut sind eigentlich Google und Co.?
Prof. Dr. Dirk Lewandowski
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Information
dirk.lewandowski@haw-hamburg.de


Köthen, 24. Juni 2011
Kurzvorstellung

 •  Prof. Dr. Dirk Lewandowski

 •  Professor für
    Information Research & Information Retrieval
    an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften
    Hamburg (HAW)

 •  Forschung vor allem zur Qualität von Suchmaschinen,
    Nutzerverhalten, Query Understanding




1 |
Agenda



  Suchmaschinenforschung an der HAW

 Die Websuche hat sich verändert...

 Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen?

 Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen?

 Fazit




2 | Dirk Lewandowski
Agenda



  Suchmaschinenforschung an der HAW

 Die Websuche hat sich verändert...

 Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen?

 Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen?

 Fazit




3 | Dirk Lewandowski
Mission Statement




        Wir wollen den Suchprozess sowohl aus system- als auch aus
        nutzerzentrierter Perspektive verstehen und aus diesem Verständnis
        Empfehlungen für die Verbesserung von Suchsystemen ableiten.




4 | Dirk Lewandowski
Aktuelle Projekte im Bereich Suche




 •  Forschungsprojekte
       •  Qualität von Web-Suchmaschinen (laufend bis 2011)
       •  Forschungsprojekt „Wissenschaftssuchmaschinen“ (seit WS 2008/09)
       •  Query Understanding (seit 2010)
       •  Search Experience (ab 2011)




5 | Dirk Lewandowski
Methoden




                                Logfile-Analyse
                                                               Heuristische
       Relevanztest                                            Evaluation


                                      Search
      Online-Umfrage
                                                           Usability-Test

                       Eye-Tracking
                                              Physiologische
                                              Untersuchung



6 |
Aktuelle Projekte (mit Studierenden) im Bereich Suche




 •  Lehrprojekte
      –  Verbesserung der Musiksuche (WS2010/11; Projektpartner Musicload)
      –  Lokale Suchmaschinen: Eye-Tracking und Usability (WS 2009/10,
         Projektpartner Deutsche Telekom)
      –  Einbindung von Frage-Antwort-Diensten in die Web-Suche (WS2007/08,
         Projektpartner Lycos Europe)

 •  Abgeschlossene Entwicklungsprojekte (mit MA-Studierenden)
      •  Suchanfragenklassifikation (in Zusammenarbeit mit T-Online)
      •  Produktsuche (mit Otto)
      •  Universal-Search-Konzept für die T-Online-Portalsuche


7 | Dirk Lewandowski
Agenda



  Suchmaschinenforschung an der HAW

 Die Websuche hat sich verändert...

 Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen?

 Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen?

 Fazit




8 | Dirk Lewandowski
Web search: „Always different, always the same“

      AltaVista 1996




9 |                           http://web.archive.org/web/19961023234631/http://altavista.digital.com/
•  x




10 |
x




11 |
Anzeigen



        Nachrichten



           Bilder

 x




         Videos

       Blogbeiträge


12 |
Übertragbarkeit der Universal Search – Beispiel T-Online
 Portalsuche




13 | Dirk Lewandowski
Ergebnisselektion




 •  Ergebnisselektion abhängig von
    •  Position des Treffers
       •  Vorkommen des Treffers im „sichtbaren Bereich“
       •  Darstellung/Hervorhebung des Treffers, Trefferbeschreibung
       •  Einblendung in Vorschlägen während der Eingabe




14 |
x




15 | Dirk Lewandowski   (Eyetracking-Studie HAW-Hamburg 2010)
x




16 | Dirk Lewandowski
x




17 | Dirk Lewandowski
Eye-Tracking




 •  x




18 |
Fixationen bei kartenbasierter Darstellung – Beispiel T-Online




19 | Dirk Lewandowski
x




20 |
Agenda



  Suchmaschinenforschung an der HAW

 Die Websuche hat sich verändert...

 Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen?

 Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen?

 Fazit




21 | Dirk Lewandowski
Hätten Sie‘s verstanden?




 •     vatikan              •    frauentausch
 •     stockbrot            •    seelenfarben
 •     bmw                  •    berliner bank
 •     fußball              •    osterei
 •     drehscheibe          •    wgt




22 | Dirk Lewandowski
•     x




23 | Dirk Lewandowski
•     x




24 | Dirk Lewandowski
•     x




25 | Dirk Lewandowski
Die Suchintention kann sich verändern




26 | Dirk Lewandowski
Die Suchintention kann sich verändern




27 | Dirk Lewandowski
Was kann man aus einer Suchanfrage herauslesen?




 •     Genre (Bsp. Nachrichten)
 •     Thema (grob)
 •     Intention (informationsorientiert, navigationsorientiert, transaktionsorientiert)
 •     Ziel (Aktion oder Ressource)
 •     Spezifität (Bsp. „Mindestlohn“)
 •     Bandbreite/Mehrdeutigkeit (Ergebnisse ausdifferenzieren)
 •     Autoritätsbezug
 •     Ortsbezug
 •     Zeitbezug (explizit; implizit; aus dem Suchanfrage-Volumen)



28 | Dirk Lewandowski                                                (nach Calderon-Benavides et al. 2010)
Suchanfragen im Kontext




29 |
Drei Anfragetypen

 Anfragetypen nach Broder (2002)



 •  Informational (informationsorientiert)
       –  Nutzer möchte sich zu einem Thema informieren.
       –  Ziel sind mehrere Dokumente.

 •  Navigational (navigationsorientiert)
       –  Ziel ist es, eine bestimmte Seite (wieder) zu finden.
       –  Typisch: Suche nach Homepage („Daimler Chrysler“).
       –  Ziel ist i.d.R. ein Dokument.

 •  Transactional (transaktionsorientiert)
       –  Ziel ist das Auffinden einer Website, auf der dann eine Transaktion stattfinden
          soll.
       –  Beispiele für Transaktionen: Kauf eines Produkts, Download einer Datei.

30 |
Anwendungsfälle: Konkreter vs. problemorientierter
 Informationsbedarf
  Anwendungsfall       Konkret                       Problemorientiert


  Websuche             Ebay-Homepage                 Informationen über die
                                                     neue Sherlock-Holmes-
                                                     Serie der BBC

  Bibliothekskatalog   Ist das Buch „Information     Welche Bücher gibt es zum
                       Retrieval“ von Stock in der   Thema kollaborative
                       HAW-Bibliothek                Suche?
                       vorhanden?

  Online-Dating        Welche Hobbies hat            Wer passt zu mir?
                       Natalia73?

  Produktsuche         Was kostet der Roomba         Welcher Staubsaugroboter
                       581?                          ist der beste?

31 |
Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks
 bestimmen




32 |
Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks
 bestimmen




33 |
Einsatzmöglichkeiten von Query Understanding




 •     Anfrageerweiterung
 •     Generierung von Suchvorschlägen
 •     Steuerung der organischen Ergebnisse
 •     Steuerung der Werbung
 •     Steuerung der Universal Search




34 | Dirk Lewandowski
Agenda



  Suchmaschinenforschung an der HAW

 Die Websuche hat sich verändert...

 Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen?

 Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen?

 Fazit




35 | Dirk Lewandowski
Kernkomponenten einer Suchmaschine




                                      (Risvik & Michelsen 2002)




36 |
Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine
 Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden.

 •  Qualität des Index
     –  Größe des Datenbestands, Abdeckung des Web
     –  Abdeckung bestimmter Bereiche (Sprachräume, Länder)
     –  Überschneidungen der Indices
     –  Aktualität des Datenbestands

 •  Qualität der Suchresultate
       –  Retrievaleffektivität
       –  Zuverlässigkeit der Suchergebnisse
       –  Zufriedenheit der Nutzer
       –  Überschneidungen der (Top-)Ergebnisse

 •  Qualität der Suchfunktionen

 •  Nutzerfreundlichkeit + Benutzerführung
       –  Aufbau der Trefferseiten
                                                              (Lewandowski & Höchstötter 2007; ergänzt)

37 | Dirk Lewandowski
Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine
 Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden.

 •  Qualität des Index
     –  Größe des Datenbestands, Abdeckung des Web
     –  Abdeckung bestimmter Bereiche (Sprachräume, Länder)
     –  Überschneidungen der Indices
     –  Aktualität des Datenbestands

 •  Qualität der Suchresultate
       –  Retrievaleffektivität
       –  Zuverlässigkeit der Suchergebnisse
       –  Zufriedenheit der Nutzer
       –  Überschneidungen der (Top-)Ergebnisse

 •  Qualität der Suchfunktionen

 •  Nutzerfreundlichkeit + Benutzerführung
       –  Aufbau der Trefferseiten
                                                              (Lewandowski & Höchstötter 2007; ergänzt)

38 | Dirk Lewandowski
Entscheidungen beim Design klassischer Retrievaltests




 1. Welche Suchmaschine(n)?

 2. Wie viele Suchanfragen?
 3. Welche Suchanfragen?
 4. Wie viele Ergebnisse pro Suchanfrage?

 5. Wie viele Juroren?
 6. Welche Juroren(gruppen)?
 7. Wie viele Juroren je Suchanfrage?

 8. Wie sollen Dokumente bewertet werden (Skalen)?
 9. Sollen Dokumentbeschreibungen berücksichtigt werden?

 10.  Mit welchen Kennzahlen soll gemessen werden?
39 |
Precision-Recall-Graph (binär) – Beispiel Websuche




40 | Dirk Lewandowski
Welches Nutzerverhalten kann in Retrievaltests abgebildet
 werden?



 •  Query-response paradigm
    •  Annahme: Nutzer gibt Suchanfrage ein, prüft dann das Ergebnis.
    •  Statisch; „systemorientiert“
     „Klassische“ Retrievaltests (Abfrage der „objektiven“ Trefferqualität)

 •  Interaktives Retrieval
    •  Annahme:
         •  Recherche findet in mehreren Schritten statt.
         •  Bei der Recherche handelt es sich um einen „Dialog“ zwischen Nutzer und
            System.
    •  Dynamisch, „nutzerorientiert“
     Nutzerstudien (Abfrage der Zufriedenheit der Nutzer)


41 |
Trefferqualität in der Nutzerstudie




                                        „Wo ist denn nun
                                        der Jungferstieg?“




                        Jungfernstieg




42 | Dirk Lewandowski
Tools: RAT & Search Logger




 •  RAT (Relevance Assessment Tool)
    •  Werkzeug zum Design und zur Durchführung klassischer Retrievaltests
    •  Baukastenprinzip beim Testdesign
    •  Automatische Abfrage der Treffer der bekannten Suchmaschinen

 •  Search Logger (Entwicklung der Uni Tartu, Estland)
    •  Werkzeug zum Protokollieren von Browserinteraktionen
    •  Task-basiert

 •  Ziel 2011: Zusammenführung der beiden Tools, um interaktives IR in
    Suchmaschinen evaluieren zu können.




43 |
Agenda



  Suchmaschinenforschung an der HAW

 Die Websuche hat sich verändert...

 Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen?

 Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen?

 Fazit




44 | Dirk Lewandowski
Fazit




 •  Im Bereich Suche sind noch viele Fragen offen...

 •  Was die großen Suchmaschinen „gut“ macht, ist vor allem die Antizipation der
    Nutzerbedürfnisse.

 •  Es besteht eine starke Übertragbarkeit der Erkenntnisse aus der Websuche auf
    andere Suchsysteme.

 •  Während Einzelbereiche der Nutzer-/Suchmaschineninteraktion gut verstanden
    werden, fehlt ein Gesamtverständnis des Suchprozesses.

 •  Für viele Fragestellungen sind Kooperationen zwischen Forschung und
    Industrie unerlässlich.

45 |
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit.

www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html



Aktuelles Buch:
Handbuch Internet-Suchmaschinen 2


E-Mail:
dirk.lewandowski@haw-hamburg.de

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Wie gut sind Google und Co.?

  • 1. Wie gut sind eigentlich Google und Co.? Prof. Dr. Dirk Lewandowski Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, Department Information dirk.lewandowski@haw-hamburg.de Köthen, 24. Juni 2011
  • 2. Kurzvorstellung •  Prof. Dr. Dirk Lewandowski •  Professor für Information Research & Information Retrieval an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg (HAW) •  Forschung vor allem zur Qualität von Suchmaschinen, Nutzerverhalten, Query Understanding 1 |
  • 3. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit 2 | Dirk Lewandowski
  • 4. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit 3 | Dirk Lewandowski
  • 5. Mission Statement  Wir wollen den Suchprozess sowohl aus system- als auch aus nutzerzentrierter Perspektive verstehen und aus diesem Verständnis Empfehlungen für die Verbesserung von Suchsystemen ableiten. 4 | Dirk Lewandowski
  • 6. Aktuelle Projekte im Bereich Suche •  Forschungsprojekte •  Qualität von Web-Suchmaschinen (laufend bis 2011) •  Forschungsprojekt „Wissenschaftssuchmaschinen“ (seit WS 2008/09) •  Query Understanding (seit 2010) •  Search Experience (ab 2011) 5 | Dirk Lewandowski
  • 7. Methoden Logfile-Analyse Heuristische Relevanztest Evaluation Search Online-Umfrage Usability-Test Eye-Tracking Physiologische Untersuchung 6 |
  • 8. Aktuelle Projekte (mit Studierenden) im Bereich Suche •  Lehrprojekte –  Verbesserung der Musiksuche (WS2010/11; Projektpartner Musicload) –  Lokale Suchmaschinen: Eye-Tracking und Usability (WS 2009/10, Projektpartner Deutsche Telekom) –  Einbindung von Frage-Antwort-Diensten in die Web-Suche (WS2007/08, Projektpartner Lycos Europe) •  Abgeschlossene Entwicklungsprojekte (mit MA-Studierenden) •  Suchanfragenklassifikation (in Zusammenarbeit mit T-Online) •  Produktsuche (mit Otto) •  Universal-Search-Konzept für die T-Online-Portalsuche 7 | Dirk Lewandowski
  • 9. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit 8 | Dirk Lewandowski
  • 10. Web search: „Always different, always the same“ AltaVista 1996 9 | http://web.archive.org/web/19961023234631/http://altavista.digital.com/
  • 13. Anzeigen Nachrichten Bilder x Videos Blogbeiträge 12 |
  • 14. Übertragbarkeit der Universal Search – Beispiel T-Online Portalsuche 13 | Dirk Lewandowski
  • 15. Ergebnisselektion •  Ergebnisselektion abhängig von •  Position des Treffers •  Vorkommen des Treffers im „sichtbaren Bereich“ •  Darstellung/Hervorhebung des Treffers, Trefferbeschreibung •  Einblendung in Vorschlägen während der Eingabe 14 |
  • 16. x 15 | Dirk Lewandowski (Eyetracking-Studie HAW-Hamburg 2010)
  • 17. x 16 | Dirk Lewandowski
  • 18. x 17 | Dirk Lewandowski
  • 20. Fixationen bei kartenbasierter Darstellung – Beispiel T-Online 19 | Dirk Lewandowski
  • 22. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit 21 | Dirk Lewandowski
  • 23. Hätten Sie‘s verstanden? •  vatikan •  frauentausch •  stockbrot •  seelenfarben •  bmw •  berliner bank •  fußball •  osterei •  drehscheibe •  wgt 22 | Dirk Lewandowski
  • 24. •  x 23 | Dirk Lewandowski
  • 25. •  x 24 | Dirk Lewandowski
  • 26. •  x 25 | Dirk Lewandowski
  • 27. Die Suchintention kann sich verändern 26 | Dirk Lewandowski
  • 28. Die Suchintention kann sich verändern 27 | Dirk Lewandowski
  • 29. Was kann man aus einer Suchanfrage herauslesen? •  Genre (Bsp. Nachrichten) •  Thema (grob) •  Intention (informationsorientiert, navigationsorientiert, transaktionsorientiert) •  Ziel (Aktion oder Ressource) •  Spezifität (Bsp. „Mindestlohn“) •  Bandbreite/Mehrdeutigkeit (Ergebnisse ausdifferenzieren) •  Autoritätsbezug •  Ortsbezug •  Zeitbezug (explizit; implizit; aus dem Suchanfrage-Volumen) 28 | Dirk Lewandowski (nach Calderon-Benavides et al. 2010)
  • 31. Drei Anfragetypen Anfragetypen nach Broder (2002) •  Informational (informationsorientiert) –  Nutzer möchte sich zu einem Thema informieren. –  Ziel sind mehrere Dokumente. •  Navigational (navigationsorientiert) –  Ziel ist es, eine bestimmte Seite (wieder) zu finden. –  Typisch: Suche nach Homepage („Daimler Chrysler“). –  Ziel ist i.d.R. ein Dokument. •  Transactional (transaktionsorientiert) –  Ziel ist das Auffinden einer Website, auf der dann eine Transaktion stattfinden soll. –  Beispiele für Transaktionen: Kauf eines Produkts, Download einer Datei. 30 |
  • 32. Anwendungsfälle: Konkreter vs. problemorientierter Informationsbedarf Anwendungsfall Konkret Problemorientiert Websuche Ebay-Homepage Informationen über die neue Sherlock-Holmes- Serie der BBC Bibliothekskatalog Ist das Buch „Information Welche Bücher gibt es zum Retrieval“ von Stock in der Thema kollaborative HAW-Bibliothek Suche? vorhanden? Online-Dating Welche Hobbies hat Wer passt zu mir? Natalia73? Produktsuche Was kostet der Roomba Welcher Staubsaugroboter 581? ist der beste? 31 |
  • 33. Navigationsorientierte Suchanfragen anhand von Klicks bestimmen 32 |
  • 34. Transaktionsorientierte Suchanfragen anhand der Klicks bestimmen 33 |
  • 35. Einsatzmöglichkeiten von Query Understanding •  Anfrageerweiterung •  Generierung von Suchvorschlägen •  Steuerung der organischen Ergebnisse •  Steuerung der Werbung •  Steuerung der Universal Search 34 | Dirk Lewandowski
  • 36. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit 35 | Dirk Lewandowski
  • 37. Kernkomponenten einer Suchmaschine (Risvik & Michelsen 2002) 36 |
  • 38. Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden. •  Qualität des Index –  Größe des Datenbestands, Abdeckung des Web –  Abdeckung bestimmter Bereiche (Sprachräume, Länder) –  Überschneidungen der Indices –  Aktualität des Datenbestands •  Qualität der Suchresultate –  Retrievaleffektivität –  Zuverlässigkeit der Suchergebnisse –  Zufriedenheit der Nutzer –  Überschneidungen der (Top-)Ergebnisse •  Qualität der Suchfunktionen •  Nutzerfreundlichkeit + Benutzerführung –  Aufbau der Trefferseiten (Lewandowski & Höchstötter 2007; ergänzt) 37 | Dirk Lewandowski
  • 39. Die Qualität von Suchmaschinen kann nur durch eine Kombination unterschiedlicher Faktoren gemessen werden. •  Qualität des Index –  Größe des Datenbestands, Abdeckung des Web –  Abdeckung bestimmter Bereiche (Sprachräume, Länder) –  Überschneidungen der Indices –  Aktualität des Datenbestands •  Qualität der Suchresultate –  Retrievaleffektivität –  Zuverlässigkeit der Suchergebnisse –  Zufriedenheit der Nutzer –  Überschneidungen der (Top-)Ergebnisse •  Qualität der Suchfunktionen •  Nutzerfreundlichkeit + Benutzerführung –  Aufbau der Trefferseiten (Lewandowski & Höchstötter 2007; ergänzt) 38 | Dirk Lewandowski
  • 40. Entscheidungen beim Design klassischer Retrievaltests 1. Welche Suchmaschine(n)? 2. Wie viele Suchanfragen? 3. Welche Suchanfragen? 4. Wie viele Ergebnisse pro Suchanfrage? 5. Wie viele Juroren? 6. Welche Juroren(gruppen)? 7. Wie viele Juroren je Suchanfrage? 8. Wie sollen Dokumente bewertet werden (Skalen)? 9. Sollen Dokumentbeschreibungen berücksichtigt werden? 10.  Mit welchen Kennzahlen soll gemessen werden? 39 |
  • 41. Precision-Recall-Graph (binär) – Beispiel Websuche 40 | Dirk Lewandowski
  • 42. Welches Nutzerverhalten kann in Retrievaltests abgebildet werden? •  Query-response paradigm •  Annahme: Nutzer gibt Suchanfrage ein, prüft dann das Ergebnis. •  Statisch; „systemorientiert“  „Klassische“ Retrievaltests (Abfrage der „objektiven“ Trefferqualität) •  Interaktives Retrieval •  Annahme: •  Recherche findet in mehreren Schritten statt. •  Bei der Recherche handelt es sich um einen „Dialog“ zwischen Nutzer und System. •  Dynamisch, „nutzerorientiert“  Nutzerstudien (Abfrage der Zufriedenheit der Nutzer) 41 |
  • 43. Trefferqualität in der Nutzerstudie „Wo ist denn nun der Jungferstieg?“ Jungfernstieg 42 | Dirk Lewandowski
  • 44. Tools: RAT & Search Logger •  RAT (Relevance Assessment Tool) •  Werkzeug zum Design und zur Durchführung klassischer Retrievaltests •  Baukastenprinzip beim Testdesign •  Automatische Abfrage der Treffer der bekannten Suchmaschinen •  Search Logger (Entwicklung der Uni Tartu, Estland) •  Werkzeug zum Protokollieren von Browserinteraktionen •  Task-basiert •  Ziel 2011: Zusammenführung der beiden Tools, um interaktives IR in Suchmaschinen evaluieren zu können. 43 |
  • 45. Agenda Suchmaschinenforschung an der HAW Die Websuche hat sich verändert... Wie kann man die Suchanfragen der Nutzer verstehen? Wie gut sind die Ergebnisse der Suchmaschinen? Fazit 44 | Dirk Lewandowski
  • 46. Fazit •  Im Bereich Suche sind noch viele Fragen offen... •  Was die großen Suchmaschinen „gut“ macht, ist vor allem die Antizipation der Nutzerbedürfnisse. •  Es besteht eine starke Übertragbarkeit der Erkenntnisse aus der Websuche auf andere Suchsysteme. •  Während Einzelbereiche der Nutzer-/Suchmaschineninteraktion gut verstanden werden, fehlt ein Gesamtverständnis des Suchprozesses. •  Für viele Fragestellungen sind Kooperationen zwischen Forschung und Industrie unerlässlich. 45 |
  • 47. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html Aktuelles Buch: Handbuch Internet-Suchmaschinen 2 E-Mail: dirk.lewandowski@haw-hamburg.de