Что оценивали первые поисковые машины. Как работают поисковые машины интернета. Что и как ищет поисковая машина в Интернете

1.11.7. Популярные новости Отдельным блоком среди остальных индикаторов выделен рейтинг новостей сервиса Яндекс. Новости. Это те новости, которые в наибольшей степени обсуждаются в блогах. Список популярных новостей обновляется каждые 5-10 минут. Если перейти по ссылке из

Популярные трекеры В мире существует множество торрент-трекеров, услугами которых вы можете пользоваться. Далее представлены самые популярные трекеры.? http://lostfilm.tv - трекер, специализирующийся на сериалах. Как правило, релизы в профессиональном озвучивании и качестве

10.2.1. Поисковые машины Интернет содержит огромное количество информации. Ведь в Интернете создать сайт может любой желающий, поэтому количество новых сайтов растет с каждым днем. Для поиска в Интернете используются поисковые машины.Поисковая машина - это специальный

Популярные Интернет-приложения ICQ (Аська)ICQ – это централизованная служба мгновенного обмена сообщениями. Пользователь службы (то есть вы) работает с программой-клиентом (так называемый «мессенджер»). Передача сообщений происходит моментально. Также вы можете

Популярные почтовые списки рассылки BugtraqВ этом списке обсуждаются уязвимые места UNIX, как их можно использовать и как их закрыть. Его целью является не обучение взлому систем, но, напротив, тому, как обнаруживать уязвимые места, как делиться информацией о них, как их

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".

Введение

Одним из основных способов найти информацию в Internet являются поисковые машины. Поисковые машины каждый день «ползают» по Сети: они посещают веб-страницы и заносят их в гигантские базы данных. Это позволяет пользователю набрать некоторые ключевые слова, нажать «submit» и увидеть, какие страницы удовлетворяют его запросу.

Понимание того как работают поисковые машины просто необходимо вебмастерам. Для них жизненно важна правильная с точки зрения поисковых машин структура документов и всего сервера или сайта. Без этого документы будут недостаточно часто появляться в ответ на запросы пользователей к поисковой машине или даже вовсе могут быть не проиндексированы.

Вебмастера желают повысить рейтинг своих страниц и это понятно: ведь на любой запрос к поисковой машине могут быть выданы сотни и тысячи отвечающих ему ссылок на документы. В большинстве случаев только 10 первых ссылок обладают достаточной релевантностью к запросу.

Естественно, хочется, чтобы документ оказался в первой десятке, поскольку большинство пользователей редко просматривает следующие за первой десяткой ссылки. Иными словами, если ссылка на документ будет одиннадцатой, то это также плохо, как если бы ее не было вовсе.

Основные поисковые машины

Какие из сотен поисковых машин действительно важны для вебмастера? Ну, разумеется, широко известные и часто используемые. Но при этом следует учесть ту аудиторию, на которую рассчитан Ваш сервер. Например, если Ваш сервер содержит узкоспециальную информацию о новейших методах доения коров, то вряд ли Вам стоит уповать на поисковые системы общего назначения. В этом случае я посоветовал бы обменяться ссылками с Вашими коллегами, которые занимаются сходными вопросами 🙂 Итак, для начала определимся с терминологией.

Существует два вида информационных баз данных о веб-страницах: поисковые машины и каталоги.

Поисковые машины: (spiders, crawlers) постоянно исследуют Сеть с целью пополнения своих баз данных документов. Обычно это не требует никаких усилий со стороны человека. Примером может быть поисковая система Altavista.

Для поисковых систем довольно важна конструкция каждого документа. Большое значение имеют title, meta-таги и содержимое страницы.

Каталоги: в отличие от поисковых машин в каталог информация заносится по инициативе человека. Добавляемая страница должна быть жестко привязана к принятым в каталоге категориям. Примером каталога может служить Yahoo. Конструкция страниц значения не имеет. Далее речь пойдет в основном о поисковых машинах.

Altavista

Система открыта в декабре 1995. Принадлежит компании DEC. С 1996 года сотрудничает с Yahoo.

Excite Search

Запущенная в конце 1995 года, система быстро развивалась. В июле 1996 куплена Magellan, в сентябре 1996 — приобретена WebCrawler. Однако, оба используют ее отдельно друг от друга. Возможно в будущем они будут работать вместе.

Существует в этой системе и каталог — Excite Reviews. Попасть в этот каталог — удача, поскольку далеко не все сайты туда заносятся. Однако информация из этого каталога не используется поисковой машиной по умолчанию, зато есть возможность проверить ее после просмотра результатов поиска.

HotBot

Запущена в мае 1996. Принадлежит компании Wired. Базируется на технологии поисковой машины Berkeley Inktomi.

InfoSeek

Запущена чуть раньше 1995 года, широко известна, прекрасно ищет и легко доступна. В настоящее время «Ultrasmart/Ultraseek» содержит порядка 50 миллионов URL.

Опция для поиска по умолчанию Ultrasmart. В этом случае поиск производится по обоим каталогам. При опции Ultraseek результаты запроса выдаются без дополнительной информации. Поистине новая поисковая технология также позволяет облегчить поиски и множество других особенностей, которые Вы можете прочитать об InfoSeek. Существует отдельный от поисковой машины каталог InfoSeek Select.

Lycos

Примерно с мая 1994 года работает одна из старейших поисковых систем Lycos. Широко известная и часто используемая. В ее состав входит поисковая машина Point (работает с 1995 года) и каталог A2Z (работает с февраля 1996 года).

OpenText

Система OpenText появилась чуть раньше 1995 года. С июня 1996 года стала партнерствовать с Yahoo. Постепенно теряет свои позиции и вскоре перестанет входить в число основных поисковых систем.

WebCrawler

Открыта 20 апреля 1994 года как исследовательский проект Вашингтонского Университета. В марте 1995 года была приобретена компанией America Online Существует каталог WebCrawler Select.

Yahoo

Старейший каталог Yahoo был запущен в начале 1994 года. Широко известен, часто используем и наиболее уважаем. В марте 1996 запущен еще один каталог Yahoo — Yahooligans для детей. Появляются все новые и новые региональные и top-каталоги Yahoo.

Поскольку Yahoo основан на подписке пользователей, в нем может не быть некоторых сайтов. Если поиск по Yahoo не дал подходящих результатов, пользователи могут воспользоваться поисковой машиной. Это делается очень просто. Когда делается запрос к Yahoo, каталог переправляет его к любой из основных поисковых машин. Первыми ссылками в списке удовлетворяющих запросу адресов идут адреса из каталога, а затем идут адреса, полученные от поисковых машин, в частности от Altavista.

Особенности поисковых машин

Каждая поисковая машина обладает рядом особенностей. Эти особенности следует учитывать при изготовлении своих страниц.

Тип поисковой машины

«Полнотекстовые» поисковые машины индексируют каждое слово на веб-странице, исключая лишь некоторые стоп-слова. «Абстрактные» поисковые машины создают некий экстракт каждой страницы.

Для вебмастеров полнотекстовые машины полезней, поскольку любое слово, встречающееся на веб-странице, подвергается анализу при определении его релевантности к запросам пользователей. Однако для абстрактных поисковых машин может случиться, что страницы проиндексированы лучше, чем для полнотекстовых. Это может исходить от алгоритма экстрагирования, например по частоте употребления в странице одних и тех же слов.

Размер

Размер поисковой машины определяется количеством проиндексированных страниц. Например, в поисковой машине с большим размером могут быть проиндексированы почти все ваши страницы, при среднем объеме ваш сервер может быть частично проиндексирован, а при малом объеме ваши страницы могут вообще не попасть в каталоги поисковой машины.

Период обновления

• некоторые поисковые машины сразу индексируют страницу по запросу пользователя, а затем продолжают индексировать еще не проиндексированные страницы
• другие чаще могут «ползать» по наиболее популярным страницам сети, чем по другим

Дата индексирования документа

Некоторые поисковые машины показывают дату, когда был проиндексирован тот или иной документ. Это помогает пользователю понять, какой «свежести» ссылку выдает поисковая система. Другие оставляют пользователям только догадываться об этом.

Указанные (submitted) страницы

В идеале поисковые машины должны найти любые страницы любого сервера в результате прохода по ссылкам. Реальная картина выглядит по-другому. Станицы серверов гораздо раньше появляются в индексах поисковых систем, если их прямо указать (Add URL).

Не указанные (non-submitted) страницы

Если хотя бы одна страница сервера указана, то поисковые машины обязательно найдут следующие страницы по ссылкам из указанной. Однако на это требуется больше времени. Некоторые машины сразу индексируют весь сервер, но большинство все-таки, записав указанную страницу в индекс, оставляют индексирование сервера на будущее.

Глубина индексирования

Этот параметр относится только к не указанным страницам. Он показывает сколько страниц после указанной будет индексировать поисковая система.

Большинство крупных машин не имеют ограничений по глубине индексирования. На практике же это не совсем так. Вот несколько причин, по которым могут быть проиндексированы не все страницы:

• не слишком аккуратное использование фреймовых структур (без дублирования ссылок в управляющем (frameset) файле)
• использование imagemap без дублирования их обычными ссылками

Поддержка фреймов

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

Поддержка ImageMap

Тут примерно та же проблема, что и с фреймовыми структурами серверов.

Защищенные паролями директории и сервера

Некоторые поисковые машины могут индексировать такие сервера, если им указать Username и Password. Зачем это нужно? Чтобы пользователи видели, что есть на Вашем сервере. Это позволяет как минимум узнать, что такая информация есть, и, быть может, они тогда подпишутся на Вашу информацию.

Частота появления ссылок

Основные поисковые машины могут определить популярность документа по тому, как часто на него ссылаются из других мест Сети. Некоторые машины на основании таких данных «делают вывод» стоит или не стоит тратить время на индексирование такого документа.

Способность к обучению

Если сервер обновляется часто, то поисковая машина чаще будет его реиндексировать, если редко — реже.

Контроль индексации

Показывает, какими средствами можно управлять той или иной поисковой машиной. Все крупные поисковые машины руководствуются предписаниями файла robots.txt. Некоторые также поддерживают контроль с помощью META-тагов из самих индексируемых документов.

Перенаправление (redirect)

Некоторые сайты перенаправляют посетителей с одного сервера на другой, и этот параметр показывает какой URL будет связан с вашими документами. Это важно, поскольку, если поисковая машина не отрабатывает перенаправление, то могут возникнуть проблемы с несуществующими файлами.

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 просто очень часто использующиеся слова. А не включают их ради экономии места на носителях. Например, Altavista игнорирует слово web и для запросов типа web developer будут выданы ссылки только по второму слову. Существуют способы избежать подобного.

Влияние на алгоритм определения релевантности

Поисковые машины обязательно используют расположение и частоту повторения ключевых слов в документе. Однако, дополнительные механизмы увеличения степени релевантности для каждой машины различны. Этот параметр показывает, какие именно механизмы существуют для той или иной машины.

Spam-штрафы

Все крупные поисковые системы «не любят», когда какой-либо сайт пытается повысить свой рейтинг путем, например, многократного указания себя через Add URL или многократного упоминания одного и того же ключевого слова и т. д. В большинстве случаев подобные действия (spamming, stacking) караются, и рейтинг сайта наоборот падает.

Поддержка META-тагов

По идее, все поисковые машины должны учитывать метаданные при индексации страниц, однако на практике не все это делают.

Title

Этот параметр показывает как поисковые машины генерируют заголовки ссылок для пользователя в ответ на его запрос.

Description

Этот параметр показывает как поисковые машины генерируют описания ссылок для пользователя в ответ на его запрос.

Проверка статуса URL

Очень полезная для вебмастера черта поисковой машины — можно ли проверить насколько глубоко проиндексирован его сервер и есть ли он вообще в индексе поисковой машины.

Удаление старых данных

Параметр, определяющий действия вебмастера при закрытии сервера или перемещении его на другой адрес. Возможны два действия: просто удалить старое содержание и переписать файл robots.txt.

• удаление содержимого: когда поисковая машина попытается реиндексировать документы и не найдет их, старые ссылки в индексе будут удалены. В этом случае все зависит от периода обновления данных для поисковой машины.
• robots.txt: когда поисковая машина запросит этот файл и «увидит», что сервер весь закрыт от индексации, то все ссылки на файлы этого сервера будут удалены из индекса.

Хорошо Плохо

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.