{"id":372,"date":"2012-01-20T13:57:08","date_gmt":"2012-01-20T13:57:08","guid":{"rendered":"http:\/\/www.dotsource.de\/labs\/?p=372"},"modified":"2024-09-23T14:45:49","modified_gmt":"2024-09-23T12:45:49","slug":"externe-suchengines-fact-finder-und-solr-im-vergleich-2011","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/externe-suchengines-fact-finder-und-solr-im-vergleich-2011\/","title":{"rendered":"Externe Suchengines – FACT-Finder und Solr im Vergleich (2011)"},"content":{"rendered":"

Suchtechnologien werden heutzutage in allen Bereichen des Internets eingesetzt. Das bekannteste und erfolgreichste Beispiel ist Google. Das Hauptaugenmerk wird oft auf die Genauigkeit und Strukturierung der umfangreichen Informationen gesetzt.
\nF\u00fcr Onlineshops ist eine Suchfunktion elementar. Viele Shopbesucher wissen schon vorher welches Produkt sie kaufen bzw. anschauen m\u00f6chten und nutzen so die Suchfunktion. Hier muss also eine effiziente und genaue Suche erfolgen, um eine hohe Konversion zu gew\u00e4hrleisten. Eine eigene Entwicklung der Suchfunktion ist f\u00fcr viele Betreiber und Entwickler ein ressourcenaufw\u00e4ndiger Prozess. Deswegen greifen Onlineshopbetreiber oft auf externe L\u00f6sungen zur\u00fcck.
\nZwei sehr erfolgreiche Vertreter dieser Branche sind FACT-Finder und Solr, welche auf dem Gebiet der Suche in Online-Shops bzw. im E-Commerce sehr breite Anwendung finden, sodass an einem Vergleich dieser Produkte ein \u00f6ffentliches Interesse besteht.
\n\"\"<\/a>Der FACT-Finder basiert auf dem patentierten Algorithmus FACT und ist in der Programmiersprache C geschrieben. Die Suchergebnisse werden mit Hilfe eines mathematisch-linguistischen Verfahrens, welches auf dem Fuzzy-Set-Modell beruht, und einem phonetischen Vergleich, basierend auf der Omikron Phonetik, ermittelt. F\u00fcr den Import stellt FACT-Finder vier Schnittstellen bereit, sodass die Ergebnisse entweder als HTML, XML, Webservice oder JavaScript Object Notation (JSON) empfangen werden. Im Vergleich zu Solr stellt der FACT-Finder eine kommerzielle Standardl\u00f6sung dar.
\n\"\"<\/a>Solr ist somit in seiner Standardversion eine von Apache kostenfrei zur Verf\u00fcgung gestellte Suchfunktion. Es basiert auf dem Suchkern Lucene und erweitert diesen mit zus\u00e4tzlichen Funktionen und Webkomponenten zu einem Suchserver. Lucene basiert auf Java und arbeitet basierend auf dem Booleschen und dem Vektorraummodell. F\u00fcr den Import von Suchergebnissen bietet Solr unterschiedliche Methoden (XML, JSON, PHP, Java) an, die intern durch den entsprechenden ResponseWriter realisiert sind.<\/p>\nngg_shortcode_0_placeholder\n

Die Arbeit im Gesamten stellt zun\u00e4chst allgemeine Suchalgorithmen vor, danach folgt eine Festlegung der verschiedenen Bewertungskriterien aus Sicht der Shopbetreiber sowie aus Sicht der Shopnutzer. Aufbauend auf diesen Kriterien wird nach einer Erkl\u00e4rung der beiden Suchfunktionen Solr und FACT-Finder ein Vergleich gezogen. Um die Kriterien der Performance und des Integrationsaufwandes einzusch\u00e4tzen, wurden beide Programme in die von dotSource entwickelte Social Commerce Komplettl\u00f6sung SCOOBOX integriert.
\nKostenloser Download der gesamten Diplomarbeit<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Suchtechnologien werden heutzutage in allen Bereichen des Internets eingesetzt. Das bekannteste und erfolgreichste Beispiel ist Google. Das Hauptaugenmerk wird oft auf die Genauigkeit und Strukturierung der umfangreichen Informationen gesetzt. F\u00fcr Onlineshops ist eine Suchfunktion elementar. Viele Shopbesucher wissen schon vorher welches Produkt sie kaufen bzw. anschauen m\u00f6chten und nutzen so die Suchfunktion. Hier muss also … weiterlesen „Externe Suchengines – FACT-Finder und Solr im Vergleich (2011)“<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"ngg_post_thumbnail":0,"footnotes":""},"categories":[163],"tags":[21,45,60,101,105,106,107],"class_list":["post-372","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-it","tag-c","tag-fact-finder","tag-java","tag-solr","tag-suchalgorithmen","tag-suchfunktion","tag-suchfunktion-fur-onlineshops"],"aioseo_notices":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=372"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2145,"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/372\/revisions\/2145"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=372"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=372"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotsource.de\/labs\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=372"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}