Содержание
Введение………………………………………………………………………….2
1 Поисковые машины: состав, функции, принцип работы
1.1 Состав поисковых систем………………………………….………………3
1.2 Особенности поисковых машин…………………………………………..4
1.3 Принципы работы поисковых систем……………………………………..4
2 Обзор функционирования поисковых систем
2.1 Зарубежные поисковые системы: состав и принципы работы…………12
2.2 Русскоязычные поисковые системы: состав и принципы работы….…..14
Вывод………………………………………………………………..……………16
Список используемой литературы…………………………………..………….17
Введение
Поисковые системы уже давно стали неотъемлемой частью российского Интернета.В силу того, что они, хотя и различными средствами, самостоятельно обеспечивают все этапы обработки информации от ее получения с узлов-первоисточников до предоставления пользователю возможности поиска, их часто называют автономными поисковыми
системами
.
Поисковые системы сейчас – это огромные и сложные механизмы, представляющие собой не только инструмент поиска информации, но и заманчивые сферы для бизнеса.Эти системы могут различаться по принципу отбора информации, который в той или иной степени присутствует и в алгоритме сканирующей программы автоматического индекса, и в регламенте поведения сотрудников каталога, отвечающих за регистрацию. Как правило, сравниваются два основных показателя:
• пространственный масштаб, в котором работает ИПС,
• и ее специализация.
Большинство пользователей поисковых систем никогда не задумывались (либо задумывались, но не нашли ответа) о принципе работы поисковых систем, о схеме обработки запросов пользователей, о том, из чего эти системы состоят и как функционируют… Поисковые системы можно сравнить со справочной службой, агенты которой обходят предприятия, собирая информацию в базу данных. При обращении в службу информация выдается из этой базы. Данные в базе устаревают, поэтому агенты их периодически обновляют. Некоторые предприятия сами присылают данные о себе, и к ним агентам приезжать не приходится. Иными словами, справочная служба имеет две функции: создание и постоянное обновление данных в базе и поиск информации в базе по запросу клиента.
1 Поисковые машины: состав, функции, принцип работы
1.1 Состав поисковых систем
Поисковая система - это программно-аппаратный комплекс, предназначенный для осуществления поиска в сети Интернет и реагирующий на запрос пользователя, задаваемый в виде текстовой фразы (поискового запроса), выдачей списка ссылок на источники информации, в порядке релевантности (в соответствии запросу). Наиболее крупные международные поисковые системы: «Google», «Yahoo», «MSN». В русском Интернете это – «Яндекс», «Рамблер», «Апорт».
Аналогично, поисковая машина состоит из двух частей: так называемого робота (или паука), который обходит серверы Сети и формирует базу данных поискового механизма.
База робота в основном формируется им самим (робот сам находит ссылки на новые ресурсы) и в гораздо меньшей степени - владельцами ресурсов, которые регистрируют свои сайты в поисковой машине. Помимо робота (сетевого агента, паука, червяка), формирующего базу данных, существует программа, определяющая рейтинг найденных ссылок.
Принцип работы поисковой машины сводится к тому, что она опрашивает свой внутренний каталог (базу данных) по ключевым словам, которые пользователь указывает в поле запроса, и выдает список ссылок, ранжированный по релевантности.
Следует отметить, что, отрабатывая конкретный запрос пользователя, поисковая система оперирует именно внутренними ресурсами (а не пускается в путешествие по Сети, как часто полагают неискушенные пользователи), а внутренние ресурсы, естественно, ограниченны. Несмотря на то что база данных поисковой машины постоянно обновляется, поисковая машина не может проиндексировать все Web-документы: их число слишком велико. Поэтому всегда существует вероятность, что искомый ресурс просто неизвестен конкретной поисковой системе.
1.2 Особенности поисковых систем
В работе поисковый процесс представлен четырьмя стадиями: формулировка (происходит до начала поиска); действие (начинающийся поиск); обзор результатов (результат, который пользователь видит после поиска); и усовершенствование (после обзора результатов и перед возвращением к поиску с иной формулировкой той же потребности). Более удобная нелинейная схема поиска информации состоит из следующих этапов:
- фиксация информационной потребности на естественном языке;
- выбор нужных поисковых сервисов сети и точная формализация записи информационной потребности на конкретных информационно-поисковых языках (ИПЯ);
- выполнение созданных запросов;
- предварительная обработка и выборка полученных списков ссылок на документы;
- обращение по выбранным адресам за искомыми документами;
- предварительный просмотр содержимого найденных документов;
- сохранение релевантных документов для последующего изучения;
- извлечение из релевантных документов ссылок для расширения запроса;
- изучение всего массива сохраненных документов;
- если информационная потребность не полностью удовлетворена, то возврат к первому этапу.
1.3 Принципы работы поисковых систем
Задача любой поисковой системы – доставлять людям ту информацию, которую они ищут. Научить людей делать “правильные” запросы, т.е. запросы, соответствующие принципам работы поисковых систем невозможно. Поэтому разработчики создают такие алгоритмы и принципы работы поисковых систем, которые бы позволяли находить пользователям именно ту информацию, которую они ищут. Это означает, поисковая система должна “думать” также как думает пользователь при поиске информации.
Поисковые системы в большинстве своем работает по принципу предварительного индексирования. По такому же принципу работают база данных большинства поисковых систем.
Есть и другой принцип построения. Прямой поиск. Он заключается в том, что вы в поиске ключевого слова перелистываете книгу страницу за страницей. Конечно, этот способ гораздо мене эффективен.
В варианте с инвертированным индексом поисковые системы сталкиваются с проблемой величины файлов. Как правило, они значительно велики. Эту проблему обычно решают двумя методами. Первый заключается в том, что из файлов удаляется все лишнее, а остается лишь то, что действительно нужно для поиска. Второй метод заключается в том, что для каждой позиции запоминается не абсолютный адрес, а относительный т.е. разница адресов между текущей и предыдущей позициями.
Таким образом, два главных процесса, выполняемых поисковой системой – это индексирование сайтов, страниц и поиск. В общем, процесс индексирования для поисковиков проблем не вызывает. Проблемой является обработка миллиона запросов в сутки. Это связано с большими объемами информации, которая подвергается обработке больших компьютерных комплексов. Главный фактор, определяющий количество участвующих в поиске серверов, - поисковая нагрузка. Это объясняет некоторые странности возникающие при поиске информации.
Поисковые системы состоят из пяти отдельных программных компонент:
spider (паук):
браузероподобная программа, которая скачивает веб-страницы.
crawler :
«путешествующий» паук, который автоматически идет по всем ссылкам, найденным на странице.
indexer (индексатор):
«слепая» программа, которая анализирует веб-страницы, скаченные пауками.
the database (база данных):
хранилище скаченных и обработанных страниц.
search engine results engine (система выдачи результатов):
извлекает результаты поиска из базы данных.
Spider:
Паук – это программа, которая скачивает веб-страницы. Он работает точно как ваш браузер, когда вы соединяетесь с веб-сайтом и загружаете страницу. Паук не имеет никаких визуальных компонент. То же действие (скачивание) вы можете наблюдать, когда просматриваете некоторую страницу и когда выбираете «просмотр HTML-кода» в своем браузере.
Crawler:
Как и паук скачивает страницы, он может «раздеть» страницу и найти все ссылки. Это его задача – определять, куда дальше должен идти паук, основываясь на ссылках или исходя из заранее заданного списка адресов.
Indexer:
Индексатор разбирает страницу на различные ее части и анализирует их. Элементы типа заголовков страниц, заголовков, ссылок, текста, структурных элементов, элементов BOLD, ITALIC и других стилевых частей страницы вычленяются и анализируются.
Database:
База данных – это хранилище всех данных, которые поисковая система скачивает и анализирует. Это часто требует огромных ресурсов.
Search
Engine
Results:
Система выдачи результатов занимается ранжированием страниц. Она решает, какие страницы удовлетворяют запросу пользователя, и в каком порядке они должны быть отсортированы. Это происходит согласно алгоритмам ранжирования поисковой системы. Эта информация является наиболее ценной и интересной для нас – именно с этим компонентом поисковой системы взаимодействует оптимизатор, пытаясь улучшить позиции сайта в выдаче, поэтому в дальнейшем мы подробно рассмотрим все факторы, влияющие на ранжирование результатов.
Работа поискового указателя происходит в три этапа, из которых два первых являются подготовительными и незаметны для пользователя. Сначала поисковый указатель собирает информацию из World
Wide
Web
.
Для этого используют специальные программы, аналогичные браузеры. Они способны скопировать заданную Web-страницу на сервер поискового указателя, просмотреть ее, найти все гипетэссылки, которые на ней имеютте ресурсы, которые найдены там, снова разыскать имеющиеся в них гиперссылки и т. д. Подобные программы называют червяками, пауками, гусеницами, краулерами, спайдерами
и другими подобными именами. Каждый поисковый указатель эксплуатирует для этой цели свою уникальную программу, которую нередко сам и разрабатывает. Многие современные поисковые системы родились из экспериментальных проектов, связанных с разработкой и внедрением автоматических программ, занимающихся мониторингом Сети. Теоретически, при удачном входе спайдер
способен прочесать все Web-пространство за одно погружение, но на это надо очень много времени, а ему еще необходимо периодически возвращаться к ранее посещенным ресурсам, чтобы контролировать происходящие там изменения и выявлять «мертвые» ссылки, т. е. потерявшие актуальность.
После копирования разысканных Web-ресурсов на сервер поисковой системы начинается второй этап работы — индексация. Индексирование страниц производится специальной программой называемой роботом. У каждой поисковой машины таких роботов очень много. Все это служит целью параллельного скачивания документов из различных мест сети. Скачивать документы по очереди не имеет смысла, так малоэффективно. Представьте себе постоянно растущее дерево. На стволах которого вновь и вновь появляются лепесточки (страницы сайтов). Конечно же, вновь появляющиеся сайты будет проиндексированы значительно быстрее, если роботов пустить по каждому ответвлению дерева, а не делать это последовательно.
Технически модуль скачивания бывает либо мультимедийным (Altavista Merkator), либо используется асинхронный ввод-вывод (GoogleBot). Также разработчикам постоянно приходится решать задачу многопоточного DNS-сервера.
В мультитредовой схеме скачивающие треды называются червями (worms), а их менеджер – погоняльщиком червей (wormboy).
Не многие серверы выдержат нагрузки нескольких сотен червей, поэтому менеджер следит затем, чтобы не перегружать серверы.
Для скачивания страниц роботы используют протоколы HTTP. Работает он следующим образом. Робот на сервер передает запрос “get/path/document” и другие полезные строки, относящиеся в HTTP запросу. В ответ робот получает текстовый поток, содержащий служебную информацию и непосредственно сам документ.
Целью скачивания является уменьшение сетевого трафика при максимальной полноте.
Абсолютно все поисковые роботы подчиняются файлу robots.txt, где web мастер может ограничить индексацию страниц роботом.Также у роботов есть и свои фильтры.
Например, некоторые роботы опасаются индексировать динамические страницы. Хотя сейчас web мастеры без проблем обходят эти места. Да и таких роботов остается все меньше.
Также у каждого бота есть список ресурсов, отнесенных к спаму. Соответственно, эти ресурсы посещаются ботами значительно меньше, либо вообще игнорируются в течение определенного времени, при этом поисковые системы не фильтруют информацию
У моделей скачивания в поддержке есть другие модули, выполняющие вспомогательные функции. Они помогают уменьшать трафик, увеличивать глубину поиска, обрабатывают часто обновляемые ресурсы, хранят URL и ссылки, чтобы повторно не скачивать ресурсы.
Существуют модули отслеживания дубликатов. Они помогают отсеивать страницы с повторной информацией. Т.е. если робот находит дубликат уже существующей страницы или со слегка измененной информацией, то он просто не идет дальше по ссылкам страницы.Есть отдельный модуль определения кодировки и языка документа.
После того как страница было скачена, она обрабатывается html-парсером. Он оставляет лишь ту информацию от документа, которая действительно важна для поиска: текст, шрифты, ссылки и т.д. Хотя сейчас роботы индексируют почти все. И javascript и флэш-технологии. Но, тем не менее не стоит забывать про некоторую ограниченность роботов.
В ходе индексации создаются специальные базы данных, с помощью которых можно установить, где и когда в Интернете встречалось, то или иное слово. Считайте, что индексированная база данных — это своего рода словарь. Она необходима для того, чтобы поисковая система могла очень быстро отвечать на запросы пользователей. Современные системы способны выдавать ответы за доли секунды, но если не подготовить индексы заранее, то обработка одного запроса будет продолжаться часами.
На третьем этапе происходит обработка запроса клиента и выдача ему результатов поиска в виде списка гиперссылок. Допустим, клиент хочет узнать, где в Интернете имеются Web-страницы, на которых упоминается известный голландский механик, оптик и математик Христиан Гюйгенс. Он вводит слово Гюйгенс в поле набора ключевых слов и нажимает кнопку. Найти (Search). По своим базам указателей поисковая система в доли секунды разыскивает подходящие Web-ресурсы и формирует страницу результатов поиска, на которой рекомендации представлены в виде гиперссылок. Далее клиент может пользоваться этими ссылками для перехода к интересующим его ресурсам.
Все это выглядит достаточно просто, но на самом деле здесь есть проблемы. Основная проблема современного Интернета связана с изобилием Web-страниц. Достаточно ввести в поле поиска такое простое слово, как, например, футбол, и российская поисковая система выдаст несколько тысяч ссылок, сгруппировав их по 10-20 штук на отображаемой странице.
Несколько тысяч — это еще не так много, потому что зарубежная поисковая система в аналогичной ситуации выдала бы сотни тысяч ссылок. Попробуйте найти среди них нужную! Впрочем, для рядового потребителя совершенно все равно, выдадут ему тысячу результатов поиска или миллион. Как правило, клиенты просматривают не более 50 ссылок, стоящих первыми, и что там делается дальше, мало кого беспокоит. Однако клиентов очень и очень беспокоит качество самых первых
ссылок. Клиенты не любят, когда в первом десятке встречаются ссылки, утратившие актуальность, их раздражает, когда подряд идут ссылки на соседние файлы одного и того же сервера. Самый же плохой вариант — когда подряд идут несколько ссылок, ведущих к одному и тому же ресурсу, но находящемуся на разных серверах.
Клиент вправе ожидать, что самыми первыми будут стоять наиболее полезные ссылки. Вот здесь и возникает проблема. Человек легко отличает полезный ресурс от бесполезного, но как объяснить это программе?! Поэтому лучшие поисковые системы проявляют чудеса искусственного интеллекта в попытке отсортировать найденные ссылки по качественности их ресурсов. И делать это они должны быстро — клиент не любит ждать.
Строго говоря, все поисковые системы черпают исходную информацию из одного и того же Web-пространства, поэтому исходные базы данных у них могут быть относительно похожи. И лишь на третьем этапе, при выдаче результатов поиска, каждая поисковая система начинает проявлять свои лучшие (или худшие) индивидуальные черты. Операция сортировки полученных результатов называется ранжированием.
Каждой найденной Web-странице система присваивает какой-то рейтинг, который должен отражать качество материала. Но качество — понятие субъективное, а программе нужны объективные критерии, которые можно выразить числами, пригодными для сравнения.
Высокие рейтинги получают Web-страницы, у которых ключевое слово, использованное в, запросе, входит в заголовок. Уровень рейтинга повышается, если это слово встречается на Web-странице несколько раз, но не слишком часто. Благоприятно влияет на рейтинг вхождение нужного слова впервые 5-6 абзацев текста — они считаются самыми важными при индексации. По этой причине опытные Web-мастера избегают давать в начале своих страниц таблицы. Для поисковой системы каждая ячейка таблицы выглядит, как абзац, и потому содержательный основной текст как бы далеко отодвигается назад (хотя на экране это и не заметно) и перестает играть решающую роль для поисковой системы.
Очень хорошо, если ключевые слова, использованные в запросе, входят в альтернативный текст, сопровождающий иллюстрации. Для поисковой системы это верный признак того, что данная страница точно соответствует запросу. Еще одним признаком качества Web-страницы является тот факт, что на нее есть ссылки с каких-то других Web-страниц. Чем их больше, тем лучше. Значит, эта Web-страница популярна и обладает высоким показателем цитирования.
Самые совершенные поисковые системы следят за уровнем цитирования зарегистрированных ими Web-страниц и учитывают его при ранжировании.
Создатели Web-страниц всегда заинтересованы в том, чтобы их просматривало больше людей, поэтому они специально готовят страницы так, чтобы поисковые системы давали им высокий рейтинг. Хорошая, грамотная работа Web-мастера способна значительно поднять посещаемость Web-страницы, однако есть и такие «мастера», которые пытаются обмануть поисковые системы и придать своим Web-страницам значимость, которой в них на самом деле нет. Они многократно повторяют на Web-странице какие-то слова или группы слов, а для того чтобы те не попадались на глаза читателю, либо делают их исключительно мелким шрифтом, либо применяют цвет текста, совпадающий с цветом фона. За такие «хитрости» поисковая система может и наказать Web-страницу, присвоив ей штрафной отрицательный рейтинг.
2 Обзор функционирования поисковых машин
2.1 Зарубежные поисковые системы: состав и принципы работы
К числу самых признанных принадлежит AltaVista
, мощнейший аппаратный и программный потенциал, которой позволяет проводить поиск по любому слову из текста Web-страницы или статьи в телеконференции (данные 1998 г.). AltaVista содержит сведения о 30 миллионах Web-страниц и статьях из 14 тысяч телеконференций.
Данная система использует довольно сложный механизм составления запроса, включающий комбинации отдельных слов, словосочетаний и знаков пунктуации: кавычек, точек с запятой, двоеточия, скобок, плюса и минуса или привычных булевых операторов AND, OR, NOT и NEAR (последние в рамках усложненного поиска - Advanced search). Их сочетание дает возможность наиболее точно составить поисковое предписание.
Так, знак плюс, стоящий перед словом означает, что этот термин обязательно должен присутствовать в документе, знак минус, наоборот, - отсевает все материалы, содержащие это понятие. Система допускает поиск по целой фразе (в этом случае все словосочетание заключается в кавычки), а также поиск с усечением окончаний, при этом в конце слова ставится "*". Например, для получения сведений обо всех русскоязычных документах, имеющих отношение к библиотечному делу, достаточно ввести "библиот*".
Пользователям также предоставлена возможность ограничивать запрос по дате создания/последнего обновления документа.
Поиск по всем словам текста декларирован и в HotBot
, который на сегодня является самым мощным поисковым средством именно для World Wide Web (содержит сведения о 54 миллионах документов). Углубленный поиск - Expert Search в HotBot дает поразительно широкие возможности для детализации запроса.
Это достигается за счет использования многоступенчатого меню, предлагающего различные варианты составления поискового предписания.
Можно осуществить поиск по сочетанию в документе нескольких различных терминов, поиск по отдельной фразе, поиск конкретного лица или электронного адреса. Для детализации запроса возможно применение условий SHOULD - "может содержать", MUST -"должен обязательно содержать", MUST NOT - "не должен содержать" по отношению к каким-либо понятиям.
Интересным поисковым средством является Excite
, также обеспечивающий полнотекстовый поиск на более чем 50 миллионах Web-страниц.
Особенность работы с ним заключается в том, что запросы в эту систему водятся на естественном языке (конечно же на английском) так, как если бы мы спрашивали человека.
Специальная система, сконструированная на основе Интеллектуального извлечения понятий (Intelligent Concept Extraction) анализирует запрос и выдает ссылки на релевантные, по ее компьютерному мнению, документы.
Практика, однако, показывает, что Excite корректно обрабатывает только односложные запросы. Для получения информации по многосложной тематике лучше пользоваться другими поисковыми средствами.
Одной из современных систем, обеспечивающих поиск по всем словам текста является OpenText
.
Пользователь, однако, может по желанию ограничить рамки поиска только главными и наиболее значимыми фрагментами Web-страницы: заглавием, первым заголовком, резюме, электронным адресом (URL).
Это очень удобно, если требуется найти лишь главные работы по какой-либо широкой тематике. Как и в предыдущих случаях наиболее трудные запросы выполняются с помощью усложненного поиска - Power Search.
Его интерфейс позволяет довольно просто составить поисковое предписание, используя многоступенчатое меню.
Это меню представляет собой строки для ввода терминов с указанием того в каких полях должны содержаться искомые данные в сочетании с привычными операторами AND (и), OR (или), BUT NOT (но не), NEAR (рядом с) и FOLLOWED BY (следует за).
2.2 Русскоязычные поисковые системы: состав и принципы работы
В последние годы сложилась и практика коммерческого рейтингования. Технически они оснащены самыми современными средствами, соответствующими уровню 2000 года, а общий размер Рунета (российского сектора Интернета) сегодня примерно таков, каким был западный сектор в 1994-1995 гг. Поэтому сегодня в России особых проблем с поиском информации нет, и в ближайшее время они не предвидятся. А в западном секторе проблемы с поиском очень большие, и разные поисковые системы пытаются по-разному их преодолеть. О том, как это происходит, мы и расскажем.
Из поисковых указателей в России сегодня действуют три «кита» (есть и более мелкие системы, но мы останавливаться на них не будем). Это «Рамблер» (www.rambler.ru), «Яндекс» (www.yandex.ru) и «Апорт2000» (www.aport.ru).
Исторически наиболее популярной поисковой системой является «Рамблер». Она начала работать раньше других и долгое время лидировала по размеру поискового указателя и качеству услуг поиска. Увы, сегодня эти достижения в прошлом. Несмотря на то, что размер поискового указателя «Рамблер» примерно равен 12 миллионам Web-страниц, он давно толком не обновлялся и выдает устаревшие результаты. Сегодня «Рамблер» -это популярный портал, лучшая в России классификационно-рейтинговая система (о том, что это такое, мы расскажем ниже) плюс рекламная площадка. Традиционно эта система держит первое место в России по посещаемости и имеет хорошие доходы от рекламы. Но в развитие средств поиска средства, как мы покажем ниже, не вкладываются.Самый большой указатель лежит в основе системы «Яндекс» -примерно 27 миллионов Web-страниц, но дело не только в размере. Это не просто указатель на ресурсы, а указатель на самые актуальные ресурсы. По уровню актуальности «Яндекс» сегодня — безусловный лидер. Система «Апорт» выигрывает на третьем этапе: в момент представления информации клиенту. Она не стремится к созданию самого большого указателя автоматическими средствами, а вместо этого широко использует информацию из каталога @Rus, проходящую ручную обработку. Поэтому система выдает не так много результатов, как ее ближайшие конкуренты, но зато эти результаты, как правило, точны и наглядно представлены.
Вывод
Заключение пишется в конце и предполагает конечность. Но рост информации бесконечен, а потому нет предела совершенствованию поисковых машин. Важнейшей задачей разработчиков является улучшение качества поиска, движение в сторону большей эффективности и удобства в использовании системы. С этой целью постоянно меняются поисковые алгоритмы, создаются дополнительные сервисы, дорабатывается дизайн.
Однако для того, чтобы выжить в мире динамичного Интернета, при разработке необходимо закладывать большой запас устойчивости, постоянно заглядывать в завтрашний день и примерять будущую нагрузку на сегодняшний поиск. Такой подход позволяет заниматься не только постоянной борьбой и приспособлением поисковой машины к растущим объемам информации, но и реализовывать что-то новое, действительно важное и нужное для повышения эффективности поиска в сети Интернет.
Список литературы:
1. Е. Колмановская, CompTek International, Яndex: система русского поиска Internet/Intranet.
2. Абросимов А.Г., Абрамов Н.В., Мотовилов Н.В., Корпоративные экономические информационные системы, уч. пос. СГЭА, 2005.
3. Информационно-поисковые системы. – http://www.comptek.ru/yandex/yand_about.html.
4. Троян Г.М. Поиск в русскоязычной части Интернет: поисковая система Yandex // Радиолюбитель. Ваш компьютер. – № 1-3, 2000.
5. Современный самоучитель работы в сети Интернет. Самые популярные программы: Практ. пособ. – Под ред. Комягина В.Б. – М.: Издательство «Триумф», 1999. – 368 с.
|