Поисковые машины и запросы. Поисковые машины и каталоги

Лабораторная работа №10.

Поиск информации в сети Internet

Цель работы

Познакомиться с основными поисковыми системами сети Интернет. Овладеть навыками работами в поисковых системах. Научиться выбирать оптимальную поисковую систему с учетом специфики поставленных задач.

Приборы и материалы

Для выполнения лабораторной работы необходим персональный компьютер, функционирующий под управлением операционной системы семейства WINDOWS. Должна быть установлена программа Internet Explorer.

Современные поисковые системы

Интернет - гигантское хранилище информации. Множество страниц, ценных и не очень, существуют безо всякого порядка и связанны между собой только случайными ссылками, зависящими от квалификации и личных пристрастий авторов сайтов. Однако пользователю необходимо ориентироваться в этом многообразии и находить, желательно за минуты, необходимую информацию.

В Интернет существует большое количество поисковых систем. По самым скромным оценкам, их более восьми тысяч, считая классические поисковые машины, общие и специализированные каталоги , а также метапоисковые Web-узлы (которые посылают запросы сразу на несколько поисковых серверов). В дополнение к этому существует ряд альтернативных средств поиска, способных вам пригодиться, включая утилиты, которые, работая совместно с браузером, добывают информацию из Web , и так называемые "экспертные узлы" , где с вашими запросами работают живые люди. В настоящее время разрабатываются интеллектуальные поисковые системы. Примером такой системы может служить, например, интеллектуальная поисковая система Nigma (www.nigma.ru).

Поисковые машины и каталоги

При всем изобилии методов поиска в Internet наиболее распространенными средствами нахождения информации по-прежнему остаются поисковые машины и каталоги. Каждый из этих инструментов имеет определенные преимущества, а основная разница между ними заключается в участии/неучастии человека.

Поисковые машины – это комплекс специальных программ для поиска в сети.

Основные части программного комплекса:

1. Робот spider (паук). Автономно работающая программа, которая перебирает страницы сайтов, стоящих в очереди на индексацию. Она скачивает на диск поискового сервера содержимое исследуемых страниц.

2. Робот crawler (“путешествующий” паук). Его задача - собирать все ссылки на исследуемой странице, находить среди них новые, неизвестные поисковой системе, и добавлять их в список ожидающих индексации.

3. Индексатор. Обрабатывает страницы из очереди на индексацию. Для этого он составляет “словарь” странички, запоминает “частоту” использования слов. Особо отмечает ключевые слова, используемые в заголовках, выделенные в тексте жирным шрифтом. Помещает все это в особый файл - “индекс”.

5. Система обработки запросов и выдачи результатов. Принимает запрос пользователя, формирует запрос к базе данных, получает оттуда результат и передает его пользователю.

Поисковые машины запускают в Web программных "пауков", которые путешествуют со страницы на страницу и на каждой индексируют ее полный текст.

Практически у всех поисковых машин одинаковая форма запроса и примерно одинаковый формат выдачи результатов (см. пункт «Внешний вид поисковых страниц»), однако работа поисковых машин существенно различается. Во-первых, релевантностью (степенью соответствия результатов поиска запросу пользователя), во-вторых, величиной и частотой обновления баз данных, в-третьих, скоростью выдачи результатов. Ну и, конечно, поисковые машины различаются удобством работы.

На сегодняшний день поисковые системы - самые популярные страницы сети, на которых пользователи проводят очень много времени. Поэтому, все большее значение при выборе поисковика приобретают сопутствующие сервисы (почта, новостные ленты, торговые площадки и т.п.).

Каталоги - традиционное средство организации информации. Наверное, всем нам приходилось встречаться с библиотечными каталогами, каталогами товаров. Каталоги используются во множестве систем. Практически везде, где необходимо хранить и организовывать информацию.

Одна из основных задач, с которой сталкиваются составители каталогов - создать естественную, интуитивно понятную рядовому пользователю рубрикацию. К сожалению, данную задачу можно решить только с той или иной степенью приближения. Мир непрерывен, строгих границ в нем не существует. Один и тот же сайт можно рассматривать под разными углами зрения и видеть разные его функции. Каталоги формируются людьми-редакторами, которые прочитывают страницы, отсеивают неподходящие и классифицируют узлы по темам.

К недостаткам каталогов можно отнести следующее.

Во-первых, неоднозначность структуры - это явный минус каталожной организации информации (хотя он и несколько сглаживается тем, что в каждом крупном каталоге реализован поиск по каталогу).

Во-вторых, каталоги делают люди. Их полнота и качество зависят от количества и квалификации людей, занятых работой в каталоге, их личных вкусов и пристрастий. Неровность наполнения рубрик - характерная черта всех каталогов.

В- третьих, трудоемкость ручной рубрикации ограничивает объем каталогизируемой информации.

В тоже время безусловными достоинствами каталогов является то, что информация в нем хранится упорядоченно, в соответствии с элементарной человеческой логикой и релевантность найденных страниц при поиске в каталоге обычно на порядок выше, чем при поиске поисковыми системами.

Как было сказано выше, из-за того, что каталоги создаются вручную, они охватывают намного меньше ресурсов, чем поисковые машины. В Web сейчас, по самым скромным оценкам, насчитывается миллиард страниц (причем их число ежедневно увеличивается на миллион). Большинство поисковых машин не подошли сколько-нибудь близко к тому, чтобы проиндексировать всю Сеть. Исключением является Google (для России www.google.ru), который претендует именно на эту цифру - миллиард страниц, частично или полностью охваченных его индексами. Самый большой каталог - Open Directory Project (www.dmoz.org) - на этом фоне кажется крошечным: в него занесено лишь около 2 млн. страниц.

В 1994 г., когда начинался бурный рост "Всемирной паутины", выбор средств поиска в Сети был весьма ограниченным: Yahoo (www.yahoo.com). Этот сервер и по сей день остается краеугольным камнем исследования Web, но как каталог он столкнулся сейчас с жесткой конкуренцией со стороны Open Directory Project.

Многие каталоги весьма полезны, но с учетом всех обстоятельств предпочтение стоит отдать Open Directory Project. Проект Open Directory Project, инициированный компанией Netscape, реализуется усилиями редакторов-добровольцев со всего мира, которых насчитывается более 24 тысяч и которые проиндексировали около 2 млн. узлов b расклассифицировали их по более чем 200 тыс. категорий. Любой поисковый сервер может получить лицензию Open Directory Project и использовать его базу данных при обработке запросов, и на многих это сделано: AltaVista (www.altavista.com), HotBot (www.hotbot.com), Lycos (www.lycos.co.uk) и около сотни других серверов ныряют туда за ссылками.

Можно было бы ожидать, что, коль скоро каталог Open Directory Project создается силами добровольцев, качество результатов будет колебаться. Но в результате мы получаем хорошо организованные списки относящихся к теме страниц с четкими описаниями каждой ссылки. А узел Open Directory Project производит такое же впечатление, как Google: это "чистый поиск" без отвлекающих моментов типа ссылок на магазины.

Какой каталог ни выбрать, у всех есть одно преимущество перед поисковыми машинами: их можно систематически просматривать, пользуясь иерархической системой меню.

Что это

DuckDuckGo - это довольно известная поисковая система с открытым исходным кодом. Серверы находятся в США. Кроме собственного робота, поисковик использует результаты других источников: Yahoo, Bing, «Википедии».

Чем лучше

DuckDuckGo позиционирует себя как поиск, обеспечивающий максимальную приватность и конфиденциальность. Система не собирает никаких данных о пользователе, не хранит логи (нет истории поиска), использование файлов cookie максимально ограничено.

DuckDuckGo не собирает личную информацию пользователей и не делится ею. Это наша политика конфиденциальности.

Гэбриел Вайнберг (Gabriel Weinberg), основатель DuckDuckGo

Зачем это вам

Все крупные поисковые системы стараются персонализировать на основе данных о человеке перед монитором. Этот феномен получил название «пузырь фильтров»: пользователь видит только те результаты, которые согласуются с его предпочтениями или которые система сочтёт таковыми.

DuckDuckGo формирует объективную картину, не зависящую от вашего прошлого поведения в Сети, и избавляет от тематической рекламы Google и «Яндекса», основанной на ваших запросах. При помощи DuckDuckGo легко искать информацию на иностранных языках: Google и «Яндекс» по умолчанию отдают предпочтение русскоязычным сайтам, даже если запрос введён на другом языке.

Что это

not Evil - система, осуществляющая поиск по анонимной сети Tor. Для использования нужно зайти в эту сеть, например запустив специализированный с одноимённым названием.

not Evil не единственный поисковик в своём роде. Есть LOOK (поиск по умолчанию в Tor-браузере, доступен из обычного интернета) или TORCH (один из самых старых поисковиков в Tor-сети) и другие. Мы остановились на not Evil из-за недвусмысленного намёка на Google (достаточно посмотреть на стартовую страницу).

Чем лучше

Ищет там, куда Google, «Яндексу» и другим поисковикам вход закрыт в принципе.

Зачем это вам

В сети Tor много ресурсов, которые невозможно встретить в законопослушном интернете. И их число будет расти по мере того, как ужесточается контроль властей над содержанием Сети. Tor - это своеобразная сеть внутри Сети со своими социалками, торрент-трекерами, СМИ, торговыми площадками, блогами, библиотеками и так далее.

3. YaCy

Что это

YaCy - децентрализованная поисковая система, работающая по принципу сетей P2P. Каждый компьютер, на котором установлен основной программный модуль, сканирует интернет самостоятельно, то есть является аналогом поискового робота. Полученные результаты собираются в общую базу, которую используют все участники YaCy.

Чем лучше

Здесь сложно говорить, лучше это или хуже, так как YaCy - это совершенно иной подход к организации поиска. Отсутствие единого сервера и компании-владельца делает результаты полностью независимыми от чьих-то предпочтений. Автономность каждого узла исключает цензуру. YaCy способен вести поиск в глубоком вебе и неиндексируемых сетях общего пользования.

Зачем это вам

Если вы сторонник открытого ПО и свободного интернета, не подверженного влиянию государственных органов и крупных корпораций, то YaCy - это ваш выбор. Также с его помощью можно организовать поиск внутри корпоративной или другой автономной сети. И пусть пока в быту YaCy не слишком полезен, он является достойной альтернативой Google с точки зрения процесса поиска.

4. Pipl

Что это

Pipl - система, предназначенная для поиска информации о конкретном человеке.

Чем лучше

Авторы Pipl утверждают, что их специализированные алгоритмы ищут эффективнее, чем «обычные» поисковики. В частности, приоритетными источниками информации являются профили социальных сетей, комментарии, списки участников и различные базы данных, где публикуются сведения о людях, например базы судебных решений. Лидерство Pipl в этой области подтверждено оценками Lifehacker.com, TechCrunch и других изданий.

Зачем это вам

Если вам нужно найти информацию о человеке, проживающем в США, то Pipl будет намного эффективнее Google. Базы данных российских судов, видимо, недоступны для поисковика. Поэтому с гражданами России он справляется не так хорошо.

Что это

FindSounds - ещё один специализированный поисковик. Ищет различные звуки (дом, природа, машины, люди и так далее) в открытых источниках. Сервис не поддерживает запросы на русском языке, но есть внушительный список русскоязычных тегов, по которым можно выполнить поиск.

Чем лучше

В выдаче только звуки и ничего лишнего. В настройках поиска можно выставить желаемый формат и качество звучания. Все найденные звуки доступны для скачивания. Имеется поиск звуков по образцу.

Зачем это вам

Если вам нужно быстро найти звук мушкетного выстрела, удары дятла-сосуна или крик Гомера Симпсона, то этот сервис для вас. И это мы выбрали только из доступных русскоязычных запросов. На английском языке спектр ещё шире.

А если серьёзно, специализированный сервис предполагает специализированную аудиторию. Но вдруг и вам пригодится?

Что это

Wolfram|Alpha - вычислительно-поисковая система. Вместо ссылок на статьи, которые содержат ключевые слова, она выдаёт готовый ответ на запрос пользователя. Например, если ввести в форму поиска «сравнить население Нью-Йорка и Сан-Франциско» на английском, то Wolfram|Alpha сразу выведет на экран таблицы и графики со сравнением.

Чем лучше

Этот сервис лучше других подходит для поиска фактов и вычисления данных. Wolfram|Alpha накапливает и систематизирует доступные в Сети знания из различных областей, включая науку, культуру и развлечения. Если в этой базе находится готовый ответ на поисковый запрос, система показывает его, если нет - вычисляет и выводит результат. При этом пользователь видит только нужную информацию и ничего лишнего.

Зачем это вам

Если вы, например, студент, аналитик, журналист или научный сотрудник, то можете использовать Wolfram|Alpha для поиска и вычисления данных, связанных с вашей деятельностью. Сервис понимает не все запросы, но постоянно развивается и становится умнее.

Что это

Метапоисковик Dogpile выводит комбинированный список результатов из поисковых выдач Google, Yahoo и других популярных систем.

Чем лучше

Во-первых, Dogpile отображает меньше рекламы. Во-вторых, сервис использует особый алгоритм, чтобы находить и показывать лучшие результаты из разных поисковиков. Как утверждают разработчики Dogpile, их системы формирует самую полную выдачу во всём интернете.

Зачем это вам

Если вы не можете найти информацию в Google или другом стандартном поисковике, поищите её сразу в нескольких поисковиках с помощью Dogpile.

Что это

BoardReader - система для текстового поиска по форумам, сервисам вопросов и ответов и другим сообществам.

Чем лучше

Сервис позволяет сузить поле поиска до социальных площадок. Благодаря специальным фильтрам вы можете быстро находить посты и комментарии пользователей, которые соответствуют вашим критериям: языку, дате публикации и названию сайта.

Зачем это вам

BoardReader может пригодиться пиарщикам и другим специалистам в области медиа, которых интересует мнение массовой аудитории по тем или иным вопросам.

В заключение

Жизнь альтернативных поисковиков часто бывает скоротечной. О долгосрочных перспективах подобных проектов Лайфхакер спросил бывшего генерального директора украинского филиала компании «Яндекс» Сергея Петренко .

Сергей Петренко

Бывший генеральный директор «Яндекс.Украины».

Что касается судьбы альтернативных поисковиков, то она проста: быть очень нишевыми проектами с небольшой аудиторией, следовательно без ясных коммерческих перспектив или, наоборот, с полной ясностью их отсутствия.

Если посмотреть на примеры в статье, то видно, что такие поисковики либо специализируются в узкой, но востребованной нише, которая, возможно только пока, не выросла настолько, чтобы оказаться заметной на радарах Google или «Яндекса», либо тестируют оригинальную гипотезу в ранжировании, которая пока не применима в обычном поиске.

Например, если поиск по Tor вдруг окажется востребованным, то есть результаты оттуда понадобятся хотя бы проценту аудитории Google, то, конечно, обычные поисковики начнут решать проблему, как их найти и показать пользователю. Если поведение аудитории покажет, что заметной доле пользователей в заметном количестве запросов более релевантными кажутся результаты, данные без учёта факторов, зависящих от пользователя, то «Яндекс» или Google начнут давать такие результаты.

«Быть лучше» в контексте этой статьи не означает «быть лучше во всём». Да, во многих аспектах нашим героям далеко до Google и «Яндекса» (даже до Bing далековато). Но зато каждый из этих сервисов даёт пользователю нечто такое, чего не могут предложить гиганты поисковой индустрии. Наверняка вы тоже знаете подобные проекты. Поделитесь с нами - обсудим.

Поисковые машины (Search engine)

Поисковые машины позволяют найти WWW-документы, относящиеся к заданным тематикам или снабженные ключевыми словами или их комбинациями. На поисковых серверах отрабатываются два способа поиска:

· По иерархии понятий;

· По ключевым словам.

Заполнение поисковых серверов происходит автоматически или вручную. Поисковый сервер обычно имеет ссылки на остальные поисковые сервера, и передает им запрос на поиск по желанию пользователя.

Существует два типа поисковых машин.

1."Полнотекстовые" поисковые машины, которые индексируют каждое слово на веб-странице, исключая стоп-слова.

2."Абстрактные" поисковые машины, которые создают реферат каждой страницы.

Для вебмастеров полнотекстовые машины полезней, поскольку любое слово, встречающееся на веб-странице, подвергается анализу при определении его релевантности к запросам пользователей. Однако абстрактные машины могут индексировать страницы лучше полнотекстовых. Это зависит от алгоритма извлечения информации, например по частоте употребления одинаковых слов.

Основные характеристики поисковых машин.

1.Размер поисковой машины определяется количеством проиндексированных страниц. Однако в каждый момент времени ссылки, выдаваемые в ответ на запросы пользователей, могут быть различной давности. Причины, по которым это происходит:

· некоторые поисковые машины сразу индексируют страницу по запросу пользователя, а затем продолжают индексировать еще не проиндексированные страницы.

· другие чаще индексируют наиболее популярные страницы сети.

2.Дата индексации. Некоторые поисковые машины показывают дату, когда был проиндексирован документ. Это помогает пользователю определить, когда документ появился в сети.

3.Глубина индексирования показывает сколько страниц после указанной будет индексировать поисковая система. Большинство машин не имеют ограничений по глубине индексирования. Причины, по которым могут быть проиндексированы не все страницы:

· не правильное использование фреймовых структур.

· использование карты сайта без дублирования обычными ссылками

4.Работа с фреймами. Если поисковый робот не умеет работать с фреймовыми структурами, то многие структуры с фреймами будут упущены при индексировании.

5.Частота ссылок. Основные поисковые машины могут определить популярность документа по тому, как часто на него ссылаются. Некоторые машины на основании таких данных "делают вывод" стоит или не стоит индексировать документ.

6.Частота обновления сервера. Если сервер обновляется часто, то поисковая машина чаще будет его реиндексировать.

7.Контроль индексации. Показывает, какими средствами можно управлять поисковой машиной.

8.Перенаправление. Некоторые сайты перенаправляют посетителей с одного сервера на другой, и этот параметр показывает как это будет связано с найденными документами.

9.Стоп-слова. Некоторые поисковые машины не включают определенные слова в свои индексы или могут не включать эти слова в запросы пользователей. Такими словами обычно считаются предлоги или часто использующиеся слова.

10.Spam-штрафы. Возможность блокирования спама.

11.Удаление старых данных. Параметр, определяющий действия вебмастера при закрытии сервера или перемещении его на другой адрес.

Примеры поисковых машин.

1. Altavista. Система открыта в декабре 1995. Принадлежит компании DEC. С 1996 года сотрудничает с Yahoo. AltaVista - это наилучший вариант для настраиваемого поис­ка. Однако сортировка результатов по категори­ ям не выполняется и приходится вручную просматривать предоставленную информацию. В AltaVista не предусмотрены средства для получения списков активных узлов, новостей или других возможностей поиска по содержанию.

2.Excite Search. Запущена в конце 1995 года. В сентябре 1996 - приобретена WebCrawler. Данный узел имеет мощный поисковый меха­ низм, возможность автоматической индивидуальной настройки предоставляемой информации, а также составленные квалифици­ рованным персоналом описания множества узлов. Excite отличается от других поисковых узлов тем, что позволяет вести поиск в службах новостей и публикует обзоры Web -страниц. В поисковом механизме используются средства стандартного поиска по ключевым словам и эвристические методы поиска по содержанию. Благодаря такому сочетанию, можно найти подходящие по смыслу страницы Web , если они не содержат указанных пользователем ключе­ вых слов. Недостатком Excite является несколько хаотичный интерфейс.

3.HotBot. Запущена в мае 1996. Принадлежит компании Wired. Базируется на технологии поисковой машины Berkeley Inktomi. HotBot - это база данных, содержащая документы, индексированные по полному тексту, и один из наиболее полных поисковых механизмов в Web . Его средства поиска по логическим ус­ловиям и средства ограничения поиска любой областью или узлом Web по­могают пользователю найти необходимую информацию, отсеи­вая ненужную. HotBot предоставляет возможность выбрать необходимые параметры поиска из раскрываю­щихся списков.

4.InfoSeek. Запущена раньше 1995 года, легко доступна. В настоящее время содержит порядка 50 миллионов URL. У Infoseek хорошо продуманный интерфейс, а так­же отличные поисковые средства. Большинство ответов на запросы сопровождается ссылками «связанные темы», а после каждого ответа приводятся ссылки «аналогич­ные страницы». База данных поискового механизма страниц, индексированных по полному тексту. Ответы упорядочи­ваются по двум показателям: частоте встреч слово или фраз на страни­цах, а также метоположению слов или фраз на страницах. Существует каталог Web Directory , подразделяющийся на 12 категорий с сот­нями подкатегорий, для которых может быть выполнен поиск. Каждая страница каталога содержит перечень ре­комендуемых узлов.

5. Lycos. Работает с мая 1994 года. Широко известна и используема. В состав входит каталог с огромным числом URL . и поисковая машина Point с технологией статистического анализа содержимого страниц, в отличии от индексирования по полно­му тексту. Lycos содержит новости, обзоры узлов, ссылки на популярные узлы, карты городов, а так­же средства для поиска адресов, изо­бражений и звуковых и видео клипов. Lycos упорядочивает ответы по степени соот­ ветствия запросу по нескольким критериям, например, по чис­ лу поисковых терминов, встретившихся в аннотации к доку­ менту, интервалу меж­ ду словами в конкретной фразе документа, местоположению терминов в документе.

6. WebCrawler. Открыта 20 апреля 1994 года как проект Вашингтонского Университета. WebCrawler предоставляет возможности синтаксиса для конкретизации запросов, а также большой выбор аннотаций узлов при несложном интерфейсе.

Следом за каждым ответом WebCrawler помеша­ет небольшую пиктограмму с приблизительной оценкой соответ­ствия запросу. Коме того выводит на экран стра­ницу с кратким резюме для каждого ответа, его полным URL , точной оценкой соответствия, а также использует этот ответ в запросе по образцу в качестве его ключевых слов. Графического интерфейса для настройки запросов в Web Crawler нет. Н е допускается ис­ пользование универсальных символов, а также невозможно назначить весовые коэффициенты ключевым словам. Не существует возможности ограничения поля поиска определенной областью.

7. Yahoo. Старейший каталог Yahoo был запущен в начале 1994 года. Широко известен, часто используем и наиболее уважаем. В марте 1996 запущен каталог Yahooligans для детей. Появляются региональные и top-каталоги Yahoo. Yahoo основан на подписке пользователей. Он может служить от­правной точкой для любых поисков в Web , поскольку с помощью его системы классификации пользователь найдет узел с хорошо организованной информацией. Содержимое Web подразделяется на 14 общих категорий, пере­численных на домашней странице Yahoo !. В зависимости от специ­фики запроса пользователя существует возможность или работать с этими категориями, чтобы ознакомиться с подкатегориями и спи­сками узлов, или искать конкретные слова и термины по всей базе данных. Пользователь может также ограничить поиск в пределах любого раздела или подраздела Yahoo !. Благодаря тому, что классификация узлов выполняется людьми, а не компьютером, качество ссылок обычно очень высокое. Однако, уточнение поиска в случае неудачи – сложная задача. В состав Yahoo ! входит поисковый механизм AltaVista , поэтому в слу­ чае неудачи при поиске на Yahoo ! автоматически происходит его повторение с использованием поискового механизма AltaVista . Затем полученные результаты передаются в Yahoo !. Yahoo ! обеспечивает возможность отправлять запросы для поиска в Usenet и в Fourl 1, чтобы узнать адреса электронной почты.

К российским поисковым машинам относятся:

1. Rambler.Это русскоязычная поисковая система. Разделы, перечисленные на домашней странице Rambler , освещают русскоязычные Web -ресурсы. Существует классификатор информации. Удобной возможностью работы являет­ся предоставление списка наиболее посещаемых узлов по каждой предложенной тематике.

2. Апорт Поиск. Апорт входит в число ведущих поисковых систем, сертифицированных Microsoft как локальные поисковые системы для русской версии Microsoft Internet Explorer . Одним из преимуществ Апорта является англо-русский и русско-английский перевод в режиме online запросов и поисков результата, благодаря чему можно вести поиск в русских ресурсах Internet , даже не зная русского языка. Более того можно искать информа­цию, используя выражения, даже для предложений. Среди основных свойств поисковой системы Апорт можно вы­ делить следующие:

Перевод запроса и результатов поиска с русского на англий­ ский язык и наоборот;

Автоматическую проверку орфографических ошибок за­проса;

Информативный вывод результатов поиска для найден­ных сайтов;

Возможность поиска в любой грамматической форме;

язык расширенных запросов для профессио­нальных пользователей.

К другим свойствам поиска можно отнести под­ держку пяти основных кодовых страниц (разных операционных систем) для русского языка, технологию поиска с использовани ем ограничений по URL и дате документов, реализацию поиска по заголовкам, комментариям и подпи­ сям к картинкам и т. д., сохранение параметров поиска и опреде ленного числа предыдущих запросов пользователя, объединение копий документа, находящихся на разных серверах.

3. List . ru (http://www.list.ru ) По своей реализации этот сервер имеет много общего с англоязычной системой Yahoo !. На главной странице сервера располо­жены ссылки на наиболее популярные поисковые категории.

Список ссылок на основные категории ката­лога занимает центральную часть. Поиск в каталоге реализован таким образом, что в резуль­тате запроса могут быть найдены как отдельные сайты, так и рубрики. В случае успешного поиска выводится URL , назва­ние, описание, ключевые слова. Допускается использование языка запросов Яндекс. С сылка "Структура каталога" открывает в отдельном окне полный рубрикатор ката­ лога. Реализована возможность перехода из рубрикатора в любую выбранную подкатегорию. Более детальное тематическое деление текущей рубрики представлено списком ссылок. Каталог организован таким образом, что все сайты, содержащиеся на нижних уровнях струк­ туры, представлены и в рубриках. Показываемый список ресурсов упорядочен в алфавит­ном порядке, но можно выбирать сортировку: по вре­ мени добавления, по переходам, по порядку добавления в каталог, по популярности среди посетителей каталога.

4. Яndex. Программные продукты серии Яndex представляют набор средств полнотекстовой индексации и поиска текстовых данных с учетом морфологии русского языка. Яndex включает модули морфологического анализа и синтеза, индексации и поиска, а также набор вспомогательных модулей, таких как анализатор документов, языки разметки, конверторы форматов, паук.

Алгоритмы морфологического анализа и синтеза, основанные на базовом словаре, умеют нормализовать слова, то есть находить их начальную форму, а также строить гипотезы для слов, не содержащихся в базовом словаре. Система полнотекстового индексирования позволяет создавать компактный индекс и быстро осуществлять поиск с учетом логических операторов.

Яndex предназначен для работы с текстами в локальной и в глобальной сети, а также может быть подключен как модуль к другим системам.

Принцип работы, преимущества и недостатки поисковых машин

Наряду с кaтaлoгaми (и дaжe гоpaздo чaщe) иcпoльзуютcя пoиcкoвыe мaшины. Это уже более современный и удобный способ навигации и поиска в Сети. В отличие от каталогов, поисковая система - это полностью автоматизированная структура.

К преимуществам поисковых машин следует отнести: малое количество в результатах поиска устаревших ссылок; намного большее количество Web-узлов, по которым производится поиск; более высокая скорость поиска; высокая релевантность поиска; наличие дополнительных сервисных функций, облегчающих работу пользователя, например, возможность перевода текста документа на иностранный язык, способность выделять все документы с определенного сайта, сужение критериев в ходе поиска, нахождение документов «по образцу» и так далее.

В основу работы поисковых машин заложены совершенно иные технологические принципы. Задача поисковых машин - обеспечивать детальное разыскание информации в электронной вселенной, что может быть достигнуто только за счет учета (индексирования) всего содержания максимально возможного числа web-страниц. В отличие от каталогов, поисковые машины функционируют в автоматизированном режиме и имеют одинаковый принцип действия. Поисковые системы состоят из двух базовых компонентов. Первый компонент представляет собой программу-робот, задача которого путешествовать с сервера на сервер, находить там новые или изменившиеся документы и скачивать их на главный компьютер системы. При этом робот, просматривая содержимое документа, находит новые ссылки, как на другие документы данного сервера, так и на внешние сайты. Программа самостоятельно направляется по указанным ссылкам, находит новые документы и ссылки в них, после чего процесс повторяется вновь, напоминая хорошо известный в библиографии «метод снежного кома». Выявленные документы обрабатываются (индексируются) вторым компонентом поисковой системы. При этом, как правило, учитывается все содержание страницы, включая текст, иллюстрации, аудио и видеофайлы. Индексации подвергаются все слова в документе, что как раз и дает возможность использовать поисковые системы для детального поиска по самой узкой тематике. Образуемые гигантские индексные файлы, хранящие информацию о том, какое слово, сколько раз, в каком документе и на каком сервере употребляется, и cocтaвляют бaзу дaнных, к кoтopoй происходит обращение пользователей, вводящих в строку запроса сочетания ключевых слов. Браун Маркус.: Методы поиск информации в Интернете. - М.: Новый Издательский дом, 2005г. - 136стр.

Выдача результатов осуществляется с помощью специального модуля, который производит интеллектуальное ранжирование результатов. При этом берется в расчет местоположение термина в документе (название, заголовок, основной текст), частота его повторения, процентное соотношение искомого термина к остальному тексту cтpaницы, a тaкжe чиcлo и aвтopитeтнocть внeшних ccылoк нa дaнную cтpаницу c дpугих caйтoв.

Однако у поисковых машин существуют некоторые недостатки: ограниченная область поиска. Если какой - либо сайт не был внесен в бaзу дaнных пoиcкoвoй мaшины, oн для неё не «существует», и его документы в результаты поиска попасть не могут; относительная сложность использования. Для того чтобы составленный запрос на поиск точно соответствовал тому, что именно требуется найти, нужно хотя бы немного представлять, как работает поисковая машина, и уметь использовать простейшие логические операторы. Поисковые каталоги в этом смысле проще и привычнее; менее наглядная форма представления результатов запроса. Каталог выдает название сайта с его краткой аннотацией и другой полезной информацией. Результаты работы пoиcкoвoй мaшины мeнee нaглядны; пocкoльку бaзу дaнных пoиcкoвoй мaшины пополняют программы - роботы, нечестные владельцы рекламных сайтов могут их «обмануть», из-за чего релевантность поиска может быть значительно снижена.

Поисковые машины (sеаrch еnginуs) более распространены чем каталоги, и число их, составляющее сегодня нескольких десятков, продолжает неуклонно увеличиваться. Профессиональная работа с ними требует специальных нaвыкoв, тaк кaк пpocтoй ввoд иcкoмoгo тepминa в пoиcкoвую cтpoку, cкopee вceгo, пpивeдeт к пoлучeнию cпиcка из coтeн тыcяч дoкумeнтoв, coдepжaщих дaннoe пoнятиe, что практически равносильно нулевому результату.(http://www.gogle.com/)

Данная поисковая машина запущена в 1998 году. В настоящий момент эта система пo вceм знaчимым пapaмeтpaм являeтcя eдинoличным лидepoм cpeди глoбaльных пoиcкoвых cиcтeм. Google является одной из самых популярных поисковых систем. Свое название эта поисковая система получила от слова «Googol», которое обозначает число, записанное как единица со 100 нулями. Google обладает поддоменами для большого количества стран - для России, например, это www.google.com.ru.

Поисковая машина Google найдет по запросу пользователя не только гипертекстовые документы, но и файлы формата doc, pdf, mp3 и так далее. Google может похвастаться своим качественным «движком», который осуществляет поиск в Интернете по запросам пользователей. Релевантность - степень соответствия найденных результатов поиска запросу - у Google часто выше, чем у российских поисковиков, например Яндекса. Именно по этой причине все больше пользователей Интернета начинают использовать Google в качестве основной поисковой системы. Поисковик Google использует алгоритм ссылочного ранжирования PageRank, который определяет авторитетность сайта при формировании списка результатов поиска. PageRank схож с индексом цитирования у Яндекса и зависит от качества и количества ссылок на этот сайт. Благодаря PageRank пользователи находят в Интернете именно то, что ищут.

Поисковая машина Google копирует в свою базу все страницы (кэширует), благодаря чему пользователь может просмотреть страницу, открыв ее из кэша Google, а не из первоисточника, что позволяет значительно уменьшить время поиска. Особенностью Google является и то, что поисковик индексирует полностью все страницы. Также стоит отметить возможность Google искать изображения различного качества, размера, формата. Введя в строку поиска арифметическое выражение, можно получить верный ответ от Google. Чтобы воспользоваться поиском Google необязательно заходить на www.google.com.ru - можно установить программу Google Toolbar, которая создаст в браузере панель инструментов с поисковой строкой, в которой можно ввести свой запрос.

Помимо перечисленных глобальных поисковых систем, в некоторых случаях, скорее по инерции, продолжают использоваться устаревшие поисковые сервисы, среди которых наиболее заметны HotBot (http://www.hotbot.com/) и Excite (http://www.excite.com/). Малый объем их индeкcных фaйлoв нa ceгoдня не позволяет полагаться на предоставляемые ими сведения. "Молодая" поисковая система как Ask (http://www.ask.com/) несмотря на внушительный объем проиндексированных документов, пока не представляет особого интереса. Ask, к примеру, не способн осуществлять поиск документов на русском языке.

Как работают поиcковые машины? Одним из замечательных свойств Интернет является то, что существуют сотни миллионов web-ресурсов, ожидающих и готовых быть представленными нам. Но плохо то, что есть те же миллионы страниц, которые, даже будучи нам нужны, не предстанут перед нами, т.к. просто неизвестны нам. Как узнать, что и где можно найти в интернет? Обычно для этого мы обращаемся к помощи поисковых машин.

Поисковые интернет машины представляют собой специальные сайты в глобальной сети, которые сделаны так, чтобы помочь людям отыскать во всемирной паутине нужную им информацию. Есть различия в способах, которыми поисковые машины выполняют свои функции, но в целом есть 3 основных и одинаковых функции:

Все они "обыскивают" интернет (или какой то сектор интернет) - на основе заданных ключевых слов;
- все поисковики индексируют слова, которые они ищут и места, где они их находят;
- все поисковики позволяют пользователям искать слова или комбинации из ключевых слов на основе уже проиндексированных и занесенных в свои базы данных web-страниц.

Самые первые поисковики индексировали до нескольких сотен тысяч страниц и получали 1,000 - 2,000 запросов в день. Сегодя топовые поисковики проиндексировали и индексируют в непрерывном режиме сотни миллионов страниц, обрабатывают десятки миллионов запросов в день. Ниже будет рассказано о том, как же работают поисковики и каким образом они "складывают" все кусочки найденной информации так, чтобы суметь ответить на любой интересующий нас вопрос.

Посмотрим на Web

Когда люди говорят о поисковых интернет машинах, они в действительности имеют в виду поисковые машины World Wide Web . Прежде, чем Web стал наиболее видимой частью интернет, уже существовали поисковые машины, которые помогали людям найти в сети информацию. Программы под названием "gopher" и "Archie" умели индексировать файлы, размещенные на разных серверах, подсоединенных к интернет Internet и многократно снижали временные затраты на поиск нужных программ или документов. В конце 80-х годов прошлого века синонимом "умения работать в интернет" было умение использовать gopher, Archie, Veronica и т.п. поисковые программы. Сегодня большинство интернет пользователей ограничивают свой поиск только всемирной сетью, или WWW.

Маленькое начало

Перед тем, как ответить вам где найти нужный документ или файл, это файл или документ должен быть уже когда то найден. Чтобы найти информацию о сотнях миллионах существующих WEB-страниц, поисковая машина применяет специальную программу-робот. Эта программа еще называется спайдер ("spider", паук) и служит для построения списка слов, найденных на странице. Процесс построения такого списка называется web-краулинг (Web crawling). Чтобы далее построить и зафиксировать "полезный" (имеющий значение) список слов, поисковый паук должен "просмотреть" массу других страниц.

Как же начинает любой паук (spider) свое путешествие по сети? Обычно стартовой точкой являются наиболее крупные мировые сервера и очень популярных web-страницы. Паук начинает свой путь с такого сайта, индексирует все найденные слова и продолжает свое движение далее, по ссылкам на другие сайты. Таким образом, робот-паук начинает охватывать все большие "куски" web-пространства. Google.com начинался с академического поисковика. В статье, описывающей как была создана эта поисковая машина, Сергей Брин и Лауренс Пейдж (основатели и владельцы Google) привели пример, как быстро работают гугловские пауки. Их несколько и обычно поиск начинается с использованием 3-х пауков. Каждый паук поддерживает до 300 одновременно открытых соединений с web-страницами. При пиковой загрузке, с использованием 4-х пауков, система Гугл способна обработать 100 страниц в секунду, генерируя траффик около 600 килобайт/сек.

Чтобы обеспечить пауков необходимыми для обработки данными, раньше Google располагал сервером, который занимался только тем, что "подбрасывал" паукам все новые и новые URL. Чтобы не зависеть от интернет сервис провайдеров в части серверов доменных имен (DNS), транслирующих url в IP адрес, Google обзавелся собственным сервером DNS, сведя все временные затраты на индексацию страниц до минимума.

Когда Google робот посещает HTML страницу, он принимает во внимание 2 вещи:

Слова (текст) на странцие;
- место их расположения (в какой части body страницы).

Слова, расположенные с служебных разделах, таких как title, subtitles, meta tags и др. помечались как особо важные для пользовательских поисковых запросов. Google паук был построен так, чтобы индексировать каждое подобное слово на странице, за исключением междометий типа "a," "an" и "the.". Другие поисковики имеют несколько другой подход к индексации.

Все подходы и алгоритмы поисковиков в конечном итоге направлены на то, чтобы заставить роботов пауков работать быстрее и эффективнее. К примеру, некоторые поисковые роботы отслеживают при индексации слова в title, ссылках и до 100 наиболее часто используемых на странице слов и даже каждое из слов первых 20 строк текстового содержания страницы. Таков алгортим индексации, в частности, у Lycos.

Другие поисковики, такие как AltaVista, идут в другом направлении, индексируя каждое отдельное слово странциы, включая "a," "an," "the" и други неважные слова.

Мета-Теги (Meta Tags)

Метатеги позволяют владельцу web-страницы задавать ключевые слова и понятия, которые определяют суть её содержания. Это очень полезный инструемнт, особенно когда эти ключевые слова могут повторяться до 2-3 раз в тексте страницы. В этом случае мета-теги могу "направить" поисковый робот к нужному выбору ключевых слов для индексации страницы. Существует вероятность "накрутки" мета-тегов сверх популярными поисковыми запросами и понятиями, никак не связаннными с содержанием самой старницы. Поисковые роботы умеют бороься с этим, путем, например, анализа корреляции мета-тегов и содержимого web-страницы, "выкидывая" из рассмотрения те мета-теги (соответственно ключевые слова) , которые не соответствуют содержимому страниц.

Все это касается тех случаев, когда владелец web-ресурса действительно желает быть включенным в поисковые результаты по нужным поисковым словам. Но нередко случается так, что владелец совсем не желает быть проиндексированным роботом. Но такие случаи не относятся к теме нашей статьи.

Построение индекса

Как только пауки закончили свою работу по нахождению новых web-страниц, поисковые машины должны разместить всю найденную информацию так, чтобы было удобно в дальнейшем ею пользоваться. Здесь имеют значение 2 ключевых компонента:

Информация, сохраненная вместе с данными;
- метод, которым эта информация проиндексирована.

В простейшем случае, поисковик мог бы просто разместить слово и URL адрес, где оно находится. Но это сделало бы поисковик совсем примитивным инструментом, так как нет никакой информации о том, в какой части документа находится это слово (мета-тегах, или в обычном тексте), используется ли это слово один раз или многократно и содержится ли оно в ссылке на другой важный и близкий по теме ресурс. Другими словами, такой способ не позволит ранжировать сайты, не обеспечит представление пользователям релевантных результатов и т.д.

Чтобы предоставить нам полезные данные, поисковики сохраняют не только информацию из слова и его URL адрес. Поисковик может сохранить данные о количестве (частоте) упоминаний слова на странице, присвоить слову "вес", что далее поможет выдавать поисковые листинги (результаты) на основе весового ранжирования по данному слову, с учетом его местонахождения (в ссылках, мета тегах, титуле страницы и т.п.). У каждого коммерческого поисковика есть своя формула для вычисления "веса" ключевых слов при индексации. Это одна из причин, почему по одному и тому же поисковому запросу поисковики выдают совсем разные результаты.

Следующий важный момент при обработке найденной информации - её кодирование с целью уменьшения объема дискового пространства для её сохранения. Например, в оригинальной статье Google описано, что для хранения весовых данных слов используется 2 байта (по 8 бит каждый) -- при этом учитывается вид слова (большими или прописными буквами), размер самих букв (Font-Size) и др. информация, которая помогает ранжировать сайт. Каждый такой "кусочек" информации требует 2-3 бита данных в полном 2-байтном наборе. В результате громадный объем информации удается сохранять в очень компактном виде. После того, как информация "сжата", пора приступать к индексации.

Цель индексация одна: обеспечить максимально быстрый поиск нужной информации. Существуют несколько путей для построения индексов, но самый эффективный - это построение хеш-таблиц (hash table). При хешировании используется определенная формула, с помощью которой каждому слову присваивается некое численное значение.

В любом языке существуют буквы, с которых начинается гораздо больше слов, чем с остальных букв алфавита. К примеру, слов на букв "M" в разделе английского словаря значительно больше, чем на букву "X". Это означает, что поиск слова, начинающегося с самой популярной буквы потребует больше времени, чем любое другое слово. Хешинг (Hashing) уравнивает эту разницу и уменьшает среднее время поиска, а также разделяет сам индекс от реальных данных. Хеш таблица содержит хеш-значения вместе с указателем на данные, соответствующие этому значению. Эффективная индексация + эффективное размещение вместе обеспечивают высокую скорость поиска, даже если пользователь задаст очень сложный поисковый запрос.

Будущее поисковиков

Поиск, основанный на булевских операторах ("and", "or", "not") - это буквенный поиск -- поисковик получает поисковые слова ровно так, как они введены. Это может вызвать проблему, когда, например, введенное слово имеет множество значений. "Ключ," например, может означать "средство для открытия двери", а может означать "пароль" для входа на сервер. Если вас интересует только одно значение слова, то вам, очевидно, будут не нужны данные по его второму значению. Можно, конечно, построить буквальный запрос, который позволит исключить вывод данных по ненужному значению слова, но было бы неплохо, если бы поисковик смог сам помочь вам.

Одна из областей исследований в области алгоритмов будущих поисковых машин - это концептуальный поиск информации. Это такие алгоритмы, кгда для нахождения релевантных данных используется статистический анализ страниц, содержащих данное поисковое ключевое слово или фразу. Ясно, что такой "концептуальной поисковой машине" потребуется гораздо больший объем для хранения данных о каждой странице и больше времени для обработки каждого запроса. В настоящее время многие исследователи работают над этой проблемой.

Не менее интенсивно ведутся работы и в области разработки поисковых алгоритмов на основе запросов естественного языка (Natural-Language query).

Идея естественных запросов состоит в том, что вы можете написать запрос так, как если бы спросили об этом коллегу, сидящего напротив вас. Не надо беспокоиться о булевских операторах или напрягаться для составления сложного запроса. Самый популярный на сегодня поисковый сайт на основе языка естественных запросов - это AskJeeves.com. Он преобразует запрос в ключевые слова, которые затем и использует при индексировании сайтов. Этот подход работает только в случае простых запросов. Однако, прогресс не стоит на месте, возможно, что совсем скоро мы будем "разговаривать" с поисковыми машинами на своем, "человеческом языке".