2.1 Как работают механизмы поиска
Cредства поиска и структурирования, иногда называемые поисковыми механизмами, используются для того, чтобы помочь людям найти информацию, в которой они нуждаются. Cредства поиска типа агентов, пауков, кроулеров и роботов используются для сбора информации о документах, находящихся в Сети Интернет. Это специальные программы, которые занимаются поиском страниц в Сети, извлекают гипертекстовые ссылки на этих страницах и автоматически индексируют информацию, которую они находят для построения базы данных. Каждый поисковый механизм имеет собственный набор правил, определяющих, как cобирать документы. Некоторые следуют за каждой ссылкой на каждой найденной странице и затем, в свою очередь, исследуют каждую ссылку на каждой из новых страниц, и так далее.
Некоторые игнорируют ссылки, которые ведут к графическим и звуковым файлам, файлам мультипликации; другие игнорируют cсылки к ресурсам типа баз данных WAIS; другие проинструктирова-ны, что нужно просматривать прежде всего наиболее популярные страницы.
- Общий поиск информации в Сети осуществляют программы, известные как пауки. Пауки сообщают о содержании найденного документа, индексируют его и извлекают итоговую информацию. Также они просматривают заголовки, некоторые ссылки и посылают проиндексированную информацию базе данных поискового механизма.
- Кроулеры просматривают заголовки и возращают только первую ссылку.
- Роботы могут быть запрограммированы так, чтобы переходить по различным cсылкам различной глубины вложенности, выполнять индексацию и даже проверять ссылки в документе. Из-за их природы они могут застревать в циклах, поэтому, проходя по ссылкам, им нужны значительные ресурсы Сети. Однако, имеются методы, предназначенные для того, чтобы запретить роботам поиск по сайтам, владельцы которых не желают, чтобы они были проиндексированы.
Агенты - самые “интеллектуальные” из поисковых средств. Они могут делать больше, чем просто искать: они могут выполнять даже транзакции от Вашего имени. Уже сейчас они могут искать cайты специфической тематики и возвращать списки cайтов, отсортированных по их посещаемости. Агенты могут обрабатывать содержание документов, находить и индексировать другие виды ресурсов, не только страницы. Они могут также быть запрограммированы для извлечения информации из уже существующих баз данных. Независимо от информации, которую агенты индексируют, они передают ее обратно базе данных поискового механизма.
Агенты извлекают и индексируют различные виды информации. Некоторые, например, индексируют каждое отдельное слово во встречающемся документе, в то время как другие индексируют только наиболее важных 100 слов в каждом, индексируют размер документа и число слов в нем, название, заголовки и подзаголовки и так далее. Вид построенного индекса определяет, какой поиск может быть сделан поисковым механизмом и как полученная информация будет интерпретирована.
Агенты могут также перемещаться по Интернет и находить информацию, после чего помещать ее в базу данных поискового механизма. Администраторы поисковых систем могут определить, какие сайты или типы сайтов агенты должны посетить и проиндексировать. Проиндексированная информация отсылается базе данных поискового механизма так же, как было описано выше.
Люди могут помещать информацию прямо в индекс, заполняя особую форму для того раздела, в который они хотели бы поместить свою информацию. Эти данные передаются базе данных.
Когда кто-либо хочет найти информацию, доступную в Интернет, он посещает страницу поисковой системы и заполняет форму, детализирующую информацию, которая ему необходима. Здесь могут использоваться ключевые слова, даты и другие критерии. Критерии в форме поиска должны соответствовать критериям, используемым агентами при индексации информации, которую они нашли при перемещении по Сети.
База данных отыскивает предмет запроса, основанный на информации, указанной в заполненной форме, и выводит соответствующие документы, подготовленные базой данных. Чтобы определить порядок, в котором список документов будет показан, база данных применяет алгоритм ранжирования. В идеальном случае, документы, наиболее релевантные пользовательскому запросу будут помещены первыми в списке. Различные поисковые системы используют различные алгоритмы ранжирования, однако основные принципы определения релевантности следующие:
- Количество слов запроса в текстовом содержимом документа (т.е. в html-коде).
- Тэги, в которых эти слова располагаются.
- Местоположение искомых слов в документе.
- Удельный вес слов, относительно которых определяется релевантность, в общем количестве слов документа.
Эти принципы применяются всеми поисковыми системами. А представленные ниже используются некоторыми, но достаточно известными (вроде AltaVista, HotBot).
- Время - как долго страница находится в базе поискового сервера. Поначалу кажется, что это довольно бессмысленный принцип. Но, если задуматься, как много существует в Интернете сайтов, которые живут максимум месяц! Если же сайт существует довольно долго, это означает, что владелец весьма опытен в данной теме и пользователю больше подойдет сайт, который пару лет вещает миру о правилах поведения за столом, чем тот, который появился неделю назад с этой же темой.
- Индекс цитируемости - как много ссылок на данную страницу ведет с других страниц, зарегистрированных в базе поисковика.
База данных выводит ранжированный подобным образом список документов с HTML и возвращает его человеку, сделавшему запрос. Различные поисковые механизмы также выбирают различные способы показа полученного списка - некоторые показывают только ссылки; другие выводят cсылки c первыми несколькими предложениями, содержащимися в документе или заголовок документа вместе с ccылкой.
Когда Вы щелкаете на ссылке к одному из документов, который вас интересует, этот документ запрашивается у того сервера, на котором он находится.
2.2 Сравнительный обзор поисковых систем
Lycos. В Lycos используется следующий механизм индексации:
- слова в title заголовке имеют высший приоритет;
- слова в начале страницы;
- слова в ссылках;
- если в его базе индекса есть сайты, ссылка с которых указывает на индексируемый документ - релевантность этого документа возрастает.
Как и большинство систем, Lycos дает возможность применять простой запрос и более изощренный метод поиска. В простом запросе в качестве поискового критерия вводится предложение на естественном языке, после чего Lycos производит нормализацию запроса, удаляя из него так называемые stop-слова, и только после этого приступает к его выполнению. Почти сразу выдается информация о количестве документов на каждое слово, а позже и список ссылок на формально релевантные документы. В списке против каждого документа указывается его мера близости запросу, количество слов из запроса, попавших в документ, и оценочная мера близости, которая может быть больше или меньше формально вычисленной. Пока нельзя вводить логические операторы в строке вместе с терминами, но использовать логику через систему меню Lycos позволяет. Такая возможность применяется для построения расширенной формы запроса, предназначенной для искушенных пользователей, уже научившихся работать с этим механизмом. Таким образом, видно, что Lycos относится к системе с языком запросов типа “Like this”, но намечается его расширение и на другие способы организации поисковых предписаний.
AltaVista. Индексирование в этой системе осуществляется при помощи робота. При этом робот имеет следующие приоритеты:
- слова содержащиеся в теге title имеют высший приоритет; ключевые фразы в Meta тэгах;
- ключевые фразы, находящиеся в начале странички;
- ключевые фразы в ALT - ссылках
- ключевые фразы по количеству вхожденийприсутствия словфраз;
Если тэгов на странице нет, использует первые 30 слов, которые индексирует и показывает вместо описания (tag description)
Наиболее интересная возможность AltaVista - это расширенный поиск. Здесь стоит сразу оговориться, что, в отличие от многих других систем AltaVista поддерживает одноместный оператор NOT. Кроме этого, имеется еще и оператор NEAR, который реализует возможность контекстного поиска, когда термины должны располагаться рядом в тексте документа. AltaVista разрешает поиск по ключевым фразам, при этом она имеет довольно большой фразеологический словарь. Кроме всего прочего, при поиске в AltaVista можно задать имя поля, где должно встретиться слово: гипертекстовая ссылка, applet, название образа, заголовок и ряд других полей. К сожалению, подробно процедура ранжирования в документации по системе не описана, но видно, что ранжирование применяется как при простом поиске, так и при расширенном запросе. Реально эту систему можно отнести к системе с расширенным булевым поиском.
Yahoo. Данная система появилась в Сети одной из первых, и сегодня Yahoo сотрудничает со многими производителями средств информационного поиска, а на различных ее серверах используется различное программное обеспечение. Язык Yahoo достаточно прост: все слова следует вводить через пробел, они соединяются связкой AND либо OR. При выдаче не указывается степень соответствия документа запросу, а только подчеркиваются слова из запроса, которые встретились в документе. При этом не производится нормализация лексики и не проводится анализ на “общие” слова. Хорошие результаты поиска получаются только тогда, когда пользователь знает, что в базе данных Yahoo информация есть наверняка. Ранжирование производится по числу терминов запроса в документе. Yahoo относится к классу простых традиционных систем с ограниченными возможностями поиска.
OpenText. Информационная система OpenText представляет собой самый коммерциализированный информационный продукт в Сети. Все описания больше похожи на рекламу, чем на информативное руководство по работе. Система позволяет провести поиск с использованием логических коннекторов, однако размер запроса ограничен тремя терминами или фразами. В данном случае речь идет о расширенном поиске. При выдаче результатов сообщается степень соответствия документа запросу и размер документа. Система позволяет также улучшить результаты поиска в стиле традиционного булевого поиска. OpenText можно было бы отнести к разряду традиционных информационно-поисковых систем, если бы не механизм ранжирования.
Infoseek. В этой системе индекс создает робот, но он индексирует не весь сайт, а только указанную страницу. При этом робот имеет такие приоритеты:
- слова в заголовке title имеют наивысший приоритет;
- слова в теге keywords, description и частота вхожденийповторений в самом тексте;
- при повторении одинаковых слов рядом выбрасывает из индекса
- Допускает до 1024 символов для тега keywords, 200 символов для тэга description;
- Если тэги не использовались, индексирует первые 200 слов на странице и использует как описание;
Система Infoseek обладает довольно развитым информационно-поисковым языком, позволяющим не просто указывать, какие термины должны встречаться в документах, но и своеобразно взвешивать их. Достигается это при помощи специальных знаков “+” - термин обязан быть в документе, и “-” - термин должен отсутствовать в документе. Кроме этого, Infoseek позволяет проводить то, что называется контекстным поиском. Это значит, что используя специальную форму запроса, можно потребовать последовательной совместной встречаемости слов. Также можно указать, что некоторые слова должны совместно встречаться не только в одном документе, а даже в отдельном параграфе или заголовке. Имеется возможность указания ключевых фраз, представляющих собой единое целое, вплоть до порядка слов. Ранжирование при выдаче осуществляется по числу терминов запроса в документе, по числу фраз запроса за вычетом общих слов. Все эти факторы используются как вложенные процедуры. Подводя краткое резюме, можно сказать, что Infoseek относится к традиционным системам с элементом взвешивания терминов при поиске.
WAIS. WAIS является одной из наиболее изощренных поисковых систем Internet. В ней не реализованы лишь поиск по нечетким множествам и вероятностный поиск. В отличие от многих поисковых машин, система позволяет строить не только вложенные булевые запросы, считать формальную релевантность по различным мерам близости, взвешивать термины запроса и документа, но и осуществлять коррекцию запроса по релевантности. Система также позволяет использовать усечения терминов, разбиение документов на поля и ведение распределенных индексов. Не случайно именно эта система была выбрана в качестве основной поисковой машины для реализации энциклопедии “Британика” на Internet.