CRIC: kontextbasierte Empfehlung unstrukturierter Texte in Echtzeitumgebungen : ein Verfahren zur Bestimmung der semantischen Proximität von Textobjekten auf Basis eines heuristischen asymmetrischen Distanzmaßes Die Idee inhaltlich verwandte Texte automatisiert in Verbindung zueinander zu setzen ist nicht neu. Der im Rahmen dieser Arbeit vorgestellte Lösungsansatz verfolgt zwei Hauptziele: automatisiert auf Basis unstrukturierter Texte zu arbeiten und eine hohe Anzahl gleichzeitiger Zugriffe zu unterstützen. Es unterscheidet sich von anderen Verfahren im Wesentlichen durch die Ermittlung des semantischen Abstandes zwischen den Texten auf Basis einer asymmetrischen vorberechneten Distanzmatrix. Die Beziehungen zwischen unstrukturierten Textobjekten werden mittels eines von der Landessprache unabhängigen heuristischen Algorithmus zur Merkmalsselektion hergestellt. Die resultierende Wortwolke wird dann als Anfrageparameter für die Selektion passender Texte verwendet. Dem Benutzer werden zum gerade angezeigten Text inhaltlich verwandte Texte empfohlen. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Verfahrens wurde in Form der Laufzeitkomplexität der Algorithmen analysiert. Über einen Zeitraum von 12 Monaten wurden außerdem umfangreiche Praxistests auf der Website eines Industriemagazins durchgeführt um die Effizienz des Verfahrens im Hinblick auf die Qualität der Empfehlungen zu prüfen. Die Ergebnisse zeigen dass der vorgestellte Ansatz den manuell erstellten Empfehlungen professioneller Redakteure nahezu ebenbürtig ist.