Seit einigen Jahren ist ein stetiges Ansteigen der Menge an Informationen, die in Unternehmen erzeugt werden, festzustellen. Um als Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es notwendig, vorhandenes Wissen wiederzuverwenden, um aus vergangenen Projektergebnissen profitieren zu können. Weiterhin ist ein vollständiges Informationsbild unabdingbar, um informierte Entscheidungen treffen zu können. Die Informationsvielfalt in modernen Unternehmen übersteigt häufig die Fähigkeiten aktuell anzutreffender unternehmensweiter Suchlösungen. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von nicht verknüpften Informationen aus verschiedenen Softwaresystemen bis hin zu fehlenden Funktionen, um den Nutzer bei der Suche zu unterstützen. Vorhandene Suchfunktionen im Unternehmen unterstützen häufig nicht die Suchparadigmen, die in diesem Umfeld notwendig sind. Vielfach ist den Suchenden bei der Formulierung ihrer Suchanfrage nicht bekannt, welche Ergebnisse sie finden werden. Stattdessen steht der Aspekt des Wissensaufbaus und der Gewinnung neuer Einsichten in den vorhandenen Daten im Vordergrund. Hierzu werden Suchparadigmen benötigt, die dem Nutzer Werkzeuge zur Verfügung stellen, die ein exploratives Navigieren im Datenbestand erlauben und ihnen bei der Erkennung von Zusammenhängen in den Suchergebnissen unterstützen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Vorstellung eines Rahmenwerks, dass explorative Suchvorhaben im Unternehmensumfeld unterstützt. Das beschriebene LFRP-Framework baut auf vier Säulen auf. 1. Die Multi-Layer Funktionalität erlaubt es Nutzern, komplexe Suchanfragen zu formulieren, die sich auf mehr als einen Ergebnistyp beziehen. Dies ermöglicht beispielsweise Suchabfragen, die - ausgehend von einer Menge von relevanten vergangenen Projekten - Selektionen auf den dazugehörigen Dokumenten erlauben. 2. Das Suchparadigma der facettierten Suche unterstützt Nutzer bei der inkrementellen Formulierung von Suchanfragen mithilfe von dynamisch angebotenen Filterkriterien und vermeidet leere Ergebnismengen durch die Bereitstellung gültiger Filterkriterien. 3. Die Erweiterung der facettierten Suche um die Möglichkeit, die Suchergebnisreihenfolge basierend auf Filterkriterien zu beeinflussen, erlaubt es Nutzern feingranular vorzugeben, welche Kriterienausprägungen im Suchergebnis stärker gewichtet werden sollen. Für den Nutzer geschieht die Beeinflussung des Rankings transparent über sogenannte Nutzerpräferenzfunktionen. 4. Die letzte Säule umfasst die Visualisierung der parallelen Koordinaten, die in der Suchoberfläche des LFRP-Frameworks zwei Aufgaben übernimmt. Zum einen formuliert der Nutzer damit die Suchanfrage ausschließlich grafisch über die Visualisierung und zum anderen erhält er eine grafische Repräsentation der Suchergebnisse und kann so leichter Beziehungen zwischen Suchergebnissen und deren Facetten erkennen. Das Framework, welches in dieser Arbeit formal aus Sicht des Anfragemodells sowie als prototypische Umsetzung betrachtet wird, ermöglicht Nutzern den navigierenden Zugriff auf große vernetze Datenbestände und stellt einen Baustein einer umfassenden Informationsstrategie für Unternehmen dar. weiterlesen