Perspektywy rozwoju wyszukiwarek. Nowoczesne wyszukiwarki, trendy rozwojowe jednego z liderów rynku Yandex - Abstract

Różnorodne technologie i metody powstałe na przestrzeni lat rozwoju teorii i praktyki wyszukiwania informacji znajdują zastosowanie we współczesnych systemach informatycznych. Wraz z udoskonalaną klasyczną biblioteką IPS następuje intensywny rozwój w dziedzinie globalnego Internetu IPS, który stał się główną siłą napędową nowoczesne technologie wyszukiwanie informacji. Gigantyczna ilość dostępnych zasobów informacyjnych wymaga zastosowania skalowalnych algorytmów wyszukiwania. Hiperteksty pozwalają na zastosowanie całkowicie nowych modeli wyszukiwania opartych na analizie semantycznej zbiorów dokumentów. Duża szybkość aktualizacji stron, ich swobodne umieszczanie oraz brak gwarancji stałego dostępu prowadzi do konieczności ciągłego ponownego indeksowania odpowiednich zasobów informacji.

Wreszcie niejednorodny skład użytkowników, którzy często nie mają umiejętności pracy z wyszukiwarką, zmusza nas do szukania skutecznych sposobów formułowania zapytań, które działają z minimalną ilością informacji początkowych.

6.1. Słownikowe systemy wyszukiwania informacji

Słownictwo IPS są zdecydowanie najszybsze i najskuteczniejsze Wyszukiwarki najczęściej używany w Internecie. Wyszukiwanie niezbędnych informacji w słowniku IPS odbywa się za pomocą słów kluczowych. Wyniki wyszukiwania generowane są w trakcie pracy takiego lub innego algorytmu wyszukiwania ze słownikiem i zapytaniem skompilowanym przez użytkownika w IPL.

Struktura słownictwa IPS (Rysunek 13) składa się z następujących komponentów: przeglądarka dokumentów, interfejs użytkownika, wyszukiwarka, baza danych wyszukiwania obrazów i agent indeksowania.

Tablica informacyjna zawiera zasoby informacyjne potencjalnie dostępne dla użytkownika. Obejmuje to dokumenty tekstowe i graficzne, informacje multimedialne itp. Dla globalnego IPS jest to cały Internet, gdzie wszystkie dokumenty charakteryzują się unikalnym adresem URL (URL – Uniform Resource Locator).

Interfejs wyszukiwarki określa sposób interakcji użytkownika z IPS. Dotyczy to m.in. zasad generowania zapytań, mechanizmu przeglądania wyników wyszukiwania itp. Interfejs wyszukiwarek internetowych jest zazwyczaj zaimplementowany w środowisku przeglądarki internetowej. Do pracy z informacjami audio i wideo wykorzystywane jest odpowiednie oprogramowanie.

Główną funkcją wyszukiwarki jest implementacja przyjętego modelu wyszukiwania. Najpierw wniosek użytkownika, przygotowany w ILP, jest tłumaczony zgodnie z ustalonymi zasadami na wniosek formalny. Następnie, podczas wykonywania algorytmu wyszukiwania, zapytanie jest porównywane z obrazami wyszukiwania dokumentów z bazy danych. Na podstawie wyników porównania tworzona jest ostateczna lista znalezionych dokumentów. Zwykle zawiera nazwę, rozmiar, datę powstania i krótką adnotację dokumentu, link do niego, a także wartość miary podobieństwa dokumentu i zapytania.

Rys.13. Struktura słownictwa IPS.

Lista podlega rankingowi (uporządkowaniu według jakiegoś kryterium, zwykle według wartości formalnej).

Baza obrazów wyszukiwania dokumentów służy do przechowywania opisów zindeksowanych dokumentów. Struktura typowej bazy słownictwa IPS została szczegółowo opisana w Części 1 Wytycznych.

Agent indeksowania wykonuje indeksowanie dostępnych dokumentów w celu skompilowania ich obrazów wyszukiwania. W systemach lokalnych ta operacja jest zwykle wykonywana jednorazowo: po zakończeniu tworzenia tablicy dokumentów wszystkie informacje są indeksowane, a obrazy wyszukiwania są wprowadzane do bazy danych. W dynamicznej zdecentralizowanej tablicy informacyjnej w Internecie stosowane jest inne podejście. Specjalny program robota, zwany pająkiem (pająkiem) lub robotem (pełzaczem), stale omija sieć. Przejścia między różnymi dokumentami odbywają się za pomocą zawartych w nich hiperłączy. Szybkość aktualizacji informacji w bazie danych wyszukiwarki jest bezpośrednio związana z szybkością przeszukiwania sieci. Na przykład potężny robot indeksujący może przemierzać cały Internet w ciągu kilku tygodni. Z każdym nowym cyklem przeszukiwania baza danych jest aktualizowana, a stare nieprawidłowe adresy są usuwane.

Niektóre dokumenty dla wyszukiwarek są zamknięte. Są to informacje, do których można uzyskać dostęp lub uzyskać dostęp nie za pośrednictwem łącza, ale na żądanie z formularza. Obecnie opracowywane są inteligentne metody skanowania ukrytej części Internetu, ale nie zostały jeszcze szeroko rozpowszechnione.

Do indeksowania dokumentów hipertekstowych programy agentowe wykorzystują źródła: łącza hipertekstowe (href), nagłówki (tytuł), nagłówki (H1, H2 itd.), adnotacje, listy słów kluczowych (słowa kluczowe), podpisy do obrazów. Adresy URL służą do indeksowania informacji nietekstowych (na przykład plików przesyłanych za pośrednictwem protokołu FTP).

Wykorzystywane są również możliwości indeksowania półautomatycznego lub ręcznego.

W pierwszym przypadku administratorzy zostawiają wiadomości o swoich dokumentach, które agent indeksujący po pewnym czasie przetwarza, w drugim administratorzy samodzielnie wprowadzają niezbędne informacje do bazy IPS.

Coraz więcej IPS wykonuje indeksowanie pełnotekstowe. W takim przypadku do kompilacji obrazu wyszukiwania używany jest cały tekst dokumentu. Formatowanie, linki itp. stają się w tym przypadku dodatkowym czynnikiem wpływającym na znaczenie danego terminu. Termin tytułowy będzie miał większą wagę niż termin tytułowy.

Nowoczesne, duże systemy IS muszą przetwarzać setki żądań w ciągu sekundy. Dlatego każde opóźnienie może doprowadzić do odpływu użytkowników, a w konsekwencji do niepopularności systemu i awarii komercyjnych. Z punktu widzenia architektury takie IPS są realizowane jako rozproszone systemy obliczeniowe składające się z setek komputerów rozmieszczonych na całym świecie. Algorytmy wyszukiwania i kod programu podlegają niezwykle dokładnej optymalizacji.

W IPS z dużą bazą dokumentów wykorzystywane są technologie przyspieszające ich pracę. separacja i przycinanie .

separacja polega na podzieleniu bazy danych na oczywiście bardziej istotne i mniej istotne części. Najpierw IPS wyszukuje dokumenty w pierwszej części bazy danych. Jeśli nie znaleziono żadnych dokumentów lub znaleziono za mało dokumentów, wyszukiwanie odbywa się w drugiej części.

Za pomocą przycinanie (Pruning - angielskie skrócenie, usunięcie) przetwarzanie wniosku jest automatycznie przerywane po znalezieniu odpowiedniej liczby odpowiednich dokumentów.

Również szeroko stosowany modele wyszukiwania progowego , które definiują pewne wartości progowe dla cech dokumentów wydawanych użytkownikowi. Na przykład trafność dokumentów jest zwykle ograniczona do pewnej wartości trafności

Wszystkie dokumenty o istotnej wartości są oferowane do uwagi użytkownika

W przypadku rankingu wyników wyszukiwania według daty, wartości progowe określają przedział czasowy dla daty modyfikacji dokumentów. Na przykład IPS może automatycznie odciąć dokumenty, które nie zmieniły się w ciągu ostatnich trzech lat.

Główną zaletą IPS typu słownikowego jest jego prawie całkowita automatyzacja. System samodzielnie analizuje zasoby wyszukiwania, opracowuje i przechowuje ich opisy oraz przeszukuje między tymi opisami. Zaletą takich systemów jest także szeroki zasięg zasobów Internetu. Znaczne ilości baz danych sprawiają, że IPS słownictwa jest szczególnie przydatny do wyczerpujących poszukiwań, złożonych zapytań lub do lokalizowania niejasnych informacji.

Jednocześnie ogromna ilość dokumentów w bazie danych systemu często prowadzi do znalezienia zbyt wielu dokumentów. Utrudnia to większości użytkowników analizę znalezionych informacji i uniemożliwia szybkie wyszukiwanie. Metody automatycznego indeksowania nie mogą uwzględniać specyfiki konkretnych dokumentów oraz liczby nieistotnych dokumentów wśród

znaleziony przez taki system jest często duży.

Kolejną wadą słownika IPS jest konieczność formułowania zapytań do systemu w specjalnym języku. Chociaż istnieje tendencja do konwergencji ISL z językami naturalnymi, dziś użytkownik musi posiadać pewne umiejętności w formułowaniu zapytań.

PAŃSTWOWA AKADEMIA TECHNOLOGICZNA KOVROV

Informacje i informacje analityczne z zakresu informatyki

na temat: „Nowoczesne wyszukiwarki, trendy rozwojowe jednego z liderów rynku Yandex”.

Ukończone przez: studenta I roku

3 grupy akademickie

Makarow Iwan

Wstęp. 3

Głównym elementem. 4

Wniosek. jedenaście

Wstęp.

Yandex to rosyjska firma informatyczna posiadająca wyszukiwarkę o tej samej nazwie w sieci oraz portal internetowy. Wyszukiwarka Yandex jest ósmą co do wielkości witryną wyszukiwania na świecie pod względem liczby przetworzonych zapytań (1,290 miliarda, statystyki z sierpnia 2009 r.) i drugim co do wielkości serwerem wyszukiwania nieanglojęzycznym po chińskim Baidu.

Strona internetowa firmy została otwarta 23 września 1997 roku. 2000 to rok powstania Yandex. Yandex został założony przez CompTek (firmę, która opracowała i wspierała wyszukiwarkę Yandex). Firma osiągnęła samowystarczalność w 2002 roku, obroty za rok 2006 - 72,6 mln dolarów, zysk netto - 29,9 mln, za rok 2005 - 35,6 mln dolarów, zysk netto - 13,6 mln.

Głównym i priorytetowym kierunkiem firmy jest rozwój wyszukiwarki, ale z biegiem lat Yandex stał się multiportalem. W 2009 roku Yandex ma ponad 30 usług. Najpopularniejsze to: Yandex.News, Yandex.Fotki, Yandex.Toys i inne.

Siedziba firmy znajduje się w Moskwie. Firma posiada biura w Petersburgu, Jekaterynburgu, Odessie, Symferopolu i Kijowie. W połowie czerwca 2008 firma ogłosiła otwarcie Yandex Labs - biura w USA w Kalifornii.

Głównym elementem.

Historia firmy.

Wyszukiwarka Yandex.Ru została oficjalnie ogłoszona 23 września 1997 roku na wystawie Softool. Głównymi cechami wyróżniającymi Yandex.Ru w tym czasie było sprawdzanie wyjątkowości dokumentów (z wyłączeniem kopii w różnych kodowaniach), a także kluczowe właściwości wyszukiwarki Yandex, a mianowicie: uwzględnienie morfologii języka rosyjskiego (w tym wyszukiwanie według dokładnej formy wyrazu), wyszukiwanie z uwzględnieniem odległości (w tym w akapicie, dokładna fraza) oraz starannie opracowany algorytm oceny trafności (zgodności odpowiedzi na zapytanie), uwzględniający nie tylko numer zapytania słowa znalezione w tekście, ale także „kontrast” słowa (jego względna częstotliwość w tym dokumencie), odstępy między słowami i położenie słowa w dokumencie.

Nieco później w sekcji „Opowieści” (obserwacje na temat treści rosyjskiego Internetu) pojawiła się pierwsza opowieść o Runecie - „Sieć - humanizm czy chernukha?”. A w sekcji „Liczby” - pierwsze oszacowanie objętości Runetu, 5 tysięcy serwerów i 4 GB tekstów.

Dwa miesiące później, w listopadzie 1997 roku, zaimplementowano zapytanie w języku naturalnym. Od teraz Yandex.Ru można uzyskać po prostu „po rosyjsku”, zadając długie zapytania, na przykład: „gdzie kupić komputer”, „produkty modyfikowane genetycznie” lub „międzynarodowe”. połączenie telefoniczne i uzyskaj dokładne odpowiedzi. Średnia długość zapytania w Yandex.Ru wynosi teraz 2,7 słowa. W 1997 roku było to 1,2 słowa, kiedy użytkownicy wyszukiwarek byli przyzwyczajeni do stylu telegraficznego.

W 1998 roku Yandex.Ru wprowadził możliwość „znalezienia podobnego dokumentu”, listy znalezionych serwerów, wyszukiwania w określonym zakresie dat i sortowania wyników wyszukiwania według czasu. Ostatnia zmiana. W ciągu tego roku „wolumen” rosyjskiego Internetu podwoił się, co doprowadziło do konieczności optymalizacji wyszukiwarek. Zarówno wtedy, jak i teraz (przy objętości 200 GB) szybkość wyszukiwania na Yandex.Ru wynosi ułamek sekundy.

W 1999 r. Runet urósł o rząd wielkości, zarówno pod względem objętości tekstów, jak i liczby użytkowników. Był to również rok szybkiego rozwoju dla Yandex.Ru. Nowy robot wyszukiwania umożliwił optymalizację i przyspieszenie ominięcia witryn Runet. Dziś baza wyszukiwania Yandex.Ru jest dwukrotnie większa niż u najbliższych konkurentów.

Nowy robot umożliwił udostępnienie użytkownikom nowych funkcji - wyszukiwanie w różnych obszarach tekstowych (nagłówki, linki, adnotacje, adresy, podpisy do zdjęć), ograniczenie wyszukiwania do grupy witryn, wyszukiwanie linków i obrazów oraz wyróżnianie dokumentów po rosyjsku. Przeszukano kategorie katalogu i po raz pierwszy w Runecie wprowadzono pojęcie „indeksu cytowań” - liczby zasobów, które odnoszą się do tego.

Przez cały rok trwały prace nad ilościową i jakościową analizą Runetu. Otwarto indeks NINI (indeks „Niezgodność interesów ludności Internetu”), pokazujący dynamikę zmian zainteresowań internautów. Forum wyszukiwania i nowa usługa zostały otwarte - subskrypcja na żądanie, to znaczy możesz zostawić swoją prośbę na Yandex.Ru i regularnie otrzymywać informacje e-mailem o pojawieniu się nowych i / lub zmodyfikowanych dokumentów odpowiadających temu wniosek. Na początku roku szkolnego otwarto „Family Yandex”, filtrując wyniki wyszukiwania z obscenicznego języka i pornografii.

Pochodzenie słowa „Yandex”.

Dziś „Yandex” to słowo z codziennego życia internauty. Często można go znaleźć w Internecie „Co, Yandex został już anulowany?”, „Samotność jest wtedy, gdy Yandex jako pierwszy pogratuluje ci urodzin”, „Wszystkie pytania do Yandex”. Wielu już myśli, że tak było od zawsze. W pewnym sensie to prawda – Yandex tak naprawdę pojawił się jednocześnie z masowym Internetem, kiedy dostęp do sieci przestał być udziałem wybranych specjalistów technicznych. Ale samo słowo „Yandex” jest sztuczne, ma swoich autorów i własną historię.

1993 Arkady Volozh, przyszły dyrektor generalny przyszła firma„Yandex” i Ilya Segalovich, przyszły dyrektor technologiczny firmy, opracowali, jak się później okazało, główną technologię - poszukiwanie nieustrukturyzowanych informacji z uwzględnieniem języka rosyjskiego.

Osiedle trzeba było jakoś nazwać. Ilya pamięta, jak zapisał w kolumnie różne pochodne słów opisujących znaczenie technologii. Szybko stało się jasne, że wyszukiwanie („szukaj”) w języku rosyjskim brzmi zbyt dysonansowo i nie można na jego podstawie stworzyć udanej kombinacji. Indeks słów był bardziej odpowiedni. Tak więc na liście nazw pojawił się yandex - jeszcze jeden indeksator ("inny indeksator" lub indeks języka). Zarówno Ilya, jak i Arkady polubili tę opcję - jest łatwa do wymówienia, łatwa do napisania. Ponadto Arkady zasugerował literę „I” w nazwie – konkretnie rosyjsko – rosyjską i zostaw ją dla jasności. Tak więc wymyślono słowo „Yandex”. A plik programu nazywał się odpowiednio yandex.exe.

W 1996 roku, kiedy wyszukiwanie zostało po raz pierwszy zaoferowane ogółowi społeczeństwa jako technologia, a nie jako część produktu treściowego (wcześniej istniał International Classifier of Inventions i Bible Computer Reference), linia programów została o nazwie Yandex, a nazwa ta została wyjaśniona jako Language iNDEX. Pierwszymi programami w linii były Yandex.Site (szukaj na jednej z własnych witryn - ten produkt nazywa się teraz Yandex.Server) i Yandex.Dict (prefiks morfologiczny dla AltaVista, jedynej wyszukiwarki, która w tamtym czasie wiedziała, jak to jakoś pracować z cyrylicą) .

Ale oczywiście słowo „Yandex” stało się powszechne od września 1997 r., Po uruchomieniu wyszukiwarki www.yandex.ru. Od tego czasu użytkownicy systemu proponują nam swoje interpretacje. Na przykład Tyoma Lebedev, przygotowująca się do narysowania pierwszej wersji strona główna Witryna Yandex powiedziała: „Ach, rozumiem, jeśli pierwsze „ja” w indeksie słów zostanie przetłumaczone na język rosyjski, będzie to „ja”, czyli okaże się, że będzie to „Yandex”. Autorzy uczciwie przyznali, że nie myśleli o tym, ale - dobra interpretacja, jest akceptowana. Wtedy ktoś w sieci zasugerował inną opcję, widząc dwie strony Internetu, INdex i YANDEX. To słowo pojawiło się już jako pochodne, na przykład pracownicy Yandex są często nazywani „Yandexoidami”, a rzadziej „Yandexianami”.

Wyszukaj „Yandex”.

Wyszukiwanie Yandex umożliwia przeszukiwanie Runet, Uanet i Kaznet (od 14 października 2009 r.) w poszukiwaniu dokumentów w języku rosyjskim, ukraińskim, białoruskim, rumuńskim, angielskim, niemieckim i francuskim, biorąc pod uwagę morfologię języka rosyjskiego i angielskiego oraz bliskość słowa w zdaniu. Od początku 2006 r. Wyszukiwanie Yandex jest instalowane w portalu Mail.ru.

Oprócz stron internetowych HTML Yandex indeksuje dokumenty w formatach binarnych PDF (Adobe Acrobat), Rich Text Format (RTF), Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, SWF (Macromedia Flash), RSS (blogi i fora).

Charakterystyczną cechą Yandex jest możliwość dostrojenia zapytania wyszukiwania. Jest to realizowane za pomocą elastycznego języka zapytań. Na przykład dla operacji wykluczenia można określić zakres: zapytanie A ~ ~ B znajdzie dokumenty (strony), w których występuje A, ale nie ma C, a zapytanie A ~ B znajdzie dokumenty, w których słowo B nie występuje ze słowem A w jednym zdaniu. Podobnie operator & szuka kombinacji słowa kluczowe w zdaniu i && w całym dokumencie.

Operator! pozwala również na wyłączenie morfologii dla określonego słowa!! pozwala określić formę normalną, co pozwala ominąć niektóre problemy związane z homonimią. Na przykład zapytanie !!Iwanow znajdzie Iwanowa i Iwanowa, ale nie Iwanowa.

Domyślnie Yandex wyświetla 10 linków na każdej stronie wyników, w ustawieniach wyników wyszukiwania możesz zwiększyć rozmiar strony do 20, 30 lub 50 znalezionych dokumentów. Czasami kolejność witryn na tych stronach może się różnić, ponieważ bazy danych dla tych wyników nie są aktualizowane w tym samym czasie.

Jeśli dla zapytania znaleziono dużo linków, strona wyników sugeruje ograniczenie zakresu wyszukiwania - według regionu (czyli według zakresu IP) lub daty. Jeśli nie zostanie znalezione żadne słowo lub słowa, proponuje się zastąpienie go / ich podobnymi (ponieważ proponowane opcje zależą od częstotliwości znajdowania podobnych słów, czasami pojawiają się zabawne sytuacje). Proponuje się również poprawienie słów wpisanych w złym układzie klawiatury.

Od czasu do czasu zmieniają się algorytmy Yandex odpowiedzialne za istotność problemu, co prowadzi do zmian w wynikach zapytań wyszukiwania. Ostatnie oficjalnie ogłoszone zmiany miały miejsce w marcu 2004, kwietniu 2005 i styczniu 2007; według nieoficjalnych informacji jest ich znacznie więcej (np. ostatni w sierpniu-wrześniu 2007 r.).

W szczególności zmiany te dotyczą spamu w wyszukiwarkach, co prowadzi do nieistotnych wyników dla niektórych zapytań (rzadziej dla całych rodzin zapytań). Przeciwko spamowi wyszukiwawczemu, który nie jest automatycznie odfiltrowywany, stosuje się półautomatyczną i ręczną moderację emisji (za pomocą tzw. „optymalizatorów białego kapelusza”), a także bezpośrednią odmowę indeksowania „złośliwych” witryn .

Właściciele, zarząd i wskaźniki wydajności.

Ponad 30% firmy, według własnych danych, należy do funduszy inwestycyjnych ru-Net Holdings i Baring Vostok Capital Partners, 15% - do funduszu Tiger Technologies, około 30% - do założycieli firmy i 20 % - menedżerom i innym udziałowcom mniejszościowym.

W połowie września 2009 r. wyszło na jaw, że spółka-matka Yandex, holenderska firma Yandex N.V., wyemitowała akcję uprzywilejowaną, która została przekazana Sbierbankowi za symboliczne 1 euro. Jedynym prawem, jakie daje akcja, jest zawetowanie sprzedaży ponad 25% akcji spółki.

Kierownictwo: Rkady Volozh - Dyrektor Generalny, Ilya Segalovich - Dyrektor Techniczny, Elena Kolmanovskaya - Redaktor Naczelny, Aleksiej Tretiakow - Dyrektor Handlowy, Svetlana Kondrashova - Dyrektor ds. Reklamy.

Wszystkie usługi Yandex.

Wyszukiwanie informacji:

Szukaj i ya.ru

Katalog - katalog stron internetowych posortowany według indeksu cytowań. Uzupełniany jest ręcznie przez redaktorów katalogu, istnieje możliwość odpłatnej rejestracji.

Wiadomości — najważniejsze wiadomości dnia, pochodzące z mediów głównego nurtu prezentowanych w Internecie. Możliwe jest wyszukiwanie według newsów, a także subskrybowanie newsów dla danego zapytania.

Yandex.XML - korzystając z tej usługi, możesz wykonywać automatyczne zapytania wyszukiwania do Yandex w formacie xml.

Szukaj na blogach i forach - szukaj zasobów, które mają reprezentację RSS, a także ocenę bieżących zapytań, popularnych kategorii i wiadomości.

Market - wyszukiwanie ofert sprzedaży towarów i usług, wybór modeli.

Wyszukiwanie „medytacyjne” to jedyna usługa wyszukiwania na świecie, która ma przycisk „Szukaj”, ale nie ma paska wyszukiwania.

Słowniki - encyklopedie, informatory, słowniki tłumaczeniowe.

Zdjęcia - wyszukiwanie grafiki.

Wideo - wyszukiwanie wideo.

Mapy - mapy Europy i Rosji, mapy głównych miast Federacji Rosyjskiej (do domu), wyszukiwanie na mapie, a także możliwość "wędrowania" po ulicach niektórych miast.[źródło?]

Adresy - szukaj informacji kontaktowych po nazwach firm i organizacji.

Plakat - informacje o dostępnych wydarzeniach: kinie, teatrze, koncertach, sporcie, klubach itp.

Pogoda - prognoza pogody.

Program TV - programy centralne, regionalne i kanały satelitarne TELEWIZJA.

Rozkłady jazdy - rozkłady jazdy pociągów i samolotów.

Spersonalizowane:

Yandex.Video - hosting wideo i wyszukiwanie wideo.

Poczta - e-mail.

Ya.ru to serwis blogowy.

Yandex.Fotki - hosting zdjęć.

Ochrona przed spamem - filtrowanie spamu.

Ludzie - darmowy hosting dla osobistych stron internetowych, a także usługa przechowywania plików.

Pieniądze Yandex - system płatności, który pozwala płacić za towary i usługi w Internecie.

Zakładki to system przechowywania zakładek zintegrowany z Yandex. bar."

Subskrypcje - subskrypcja nowości.

Kanał - czytnik RSS online

Yandex.Direct to system do umieszczania reklam kontekstowych za opłatą za kliknięcie.

Puchar to regularne zawody w wyszukiwarkach internetowych.

Miasta - internetowe indeksy miast rosyjskich.

Taryfa - szukaj według taryf dostawców Internetu.

Pocztówki

Wiosna - automatyczne generowanie esejów filozoficznych.

Internet - mierzy prędkość połączenia internetowego.

Mirror — kopia lustrzana głównych dystrybucji systemu operacyjnego Linux, a także FreeBSD i innych projektów.

Yandex. Sieć lokalna - zapewnia możliwość korzystania ze wszystkich usług Yandex nie według stawki federalnej, ale według stawki lokalnej.

Metrica - pozwala mierzyć ruch, analizować zachowania użytkowników oraz oceniać skuteczność kampanii reklamowych.

Produkty programowe:

Filtr antyspamowy Spamodefense do użytku korporacyjnego (płatny).

Program do wyszukiwania plików Yandex Desktop Search na komputerze.

Komunikator internetowy Ya.Online oparty na Jabberze. Umożliwia także otrzymywanie powiadomień o nowych listach od Yandex. Poczta o nowych wydarzeniach ze stron Odnoklassniki.ru i VKontakte.

Program Punto Switcher to automatyczny przełącznik układów.

Widgety dla system operacyjny Mac OS X i Windows Vista, a także dla przeglądarki Opera: Wyszukiwanie, Ruch, Zegar, Wiadomości.

Yandex ICQ - specjalna wersja klienta ICQ z symbolami i integracją niektórych usług Yandex.

Interesujące fakty.

1) Średnia długość zapytania w Yandex.Ru wynosi teraz 2,7 słowa. W 1997 roku było to 1,2 słowa, kiedy użytkownicy wyszukiwarek byli przyzwyczajeni do stylu telegraficznego.

2) Yandex pojawił się przed www.yandex.ru. Słowo Yandex zostało wynalezione w 1993 roku i zostało publicznie wypowiedziane w 1996 roku, a następnie oznaczało nie firmę ani wyszukiwarkę, ale technologię wyszukiwania na własnym serwerze i prefiks morfologiczny do wyszukiwarki Altavista.com.

3) www.yandex.ru został uruchomiony, aby zademonstrować możliwości technologii Yandex, nikt nie myślał o zarabianiu na reklamie.

4) Hasło „Jest wszystko” zostało wymyślone w 2000 roku. W tym samym roku Yandex uruchomił pierwszą reklamę serwisu w rosyjskiej telewizji.

5) Według samego Yandexu około 80 procent jego odbiorców pochodzi z Rosji, około 3 procent z Europy i nieco ponad 1 procent ze Stanów Zjednoczonych.

6) Część personelu technicznego Yandex działa pod wspólnym pseudonimem „Platon Shchukin”.

Wniosek.

Więc teraz mamy pełna informacja o Yandexie. Wiemy kto nim zarządza, jak działa od środka, jaka jest historia rozwoju firmy i wiele więcej. Teraz możemy łatwo zrozumieć, dlaczego Yandex jest liderem na rynku rosyjskim i światowym. Myślę, że głównym powodem sukcesu Yandex jest to, że wyszukiwarka dobrze radzi sobie ze złożonością języka rosyjskiego. Dlatego wyszukiwarki opracowane dla języka angielskiego nie mogą indeksować i klasyfikować również dokumentów w języku rosyjskim. Drugą zaletą, jaką widzę, są kreatywne, przyjazne, wesołe hasła, którymi Yandex zachęca użytkowników do korzystania z jego usług.Tematyczne zdjęcia, które Yandex umieszcza w pobliżu swojej linii wyszukiwania, są znacznie bardziej dostępne dla rosyjskiego użytkownika.

Liderzy, tendencja wzrost liczby wniosków będzie kontynuowany. Obecni dzisiaj rynek Płatność elektroniczna systemy... jeszcze jeden przełomowe wydarzenie: Paycash podpisał umowę z największym wyszukiwarka system ...

Nowoczesne wyszukiwarki to najpotężniejsze systemy sprzętowe i programowe, których celem jest indeksowanie dokumentów w Internecie w celu udostępniania danych na żądanie użytkowników.

Aby zapewnić jakość i trafne informacje, wyszukiwarki muszą stale ulepszać swoje formuły rankingowe. Zapewnienie użytkownikom najwyższej możliwej jakości wyników wyszukiwania oraz uniemożliwienie optymalizatorom manipulacji nimi to kluczowe cele rozwoju wyszukiwarek.

W czasach, gdy wyszukiwarki dopiero zaczynały się pojawiać, ich algorytmy rankingowe były bardzo prymitywne. Dzięki temu najbardziej zaradni optymalizatorzy zaczęli promować swoje witryny tak, aby pojawiały się w wynikach wyszukiwania na interesujące ich zapytania. W rezultacie doprowadziło to do tego, że zasoby, które często nie przekazywały użytkownikowi żadnych przydatnych informacji, stały się pierwszymi, co spychało bardziej przydatne witryny na dalszy plan.

W odpowiedzi na te działania wyszukiwarki stały się defensywne, ulepszając swoje algorytmy rankingowe, wprowadzając do formuł coraz więcej zmiennych i uwzględniając wszystkie nowe czynniki. Z biegiem czasu ta walka między optymalizatorami a wyszukiwarkami przesunęła się do: nowy poziom i przyczynił się do powstania bardziej zaawansowanych algorytmów opartych m.in. na uczeniu maszynowym.

Etapy rozwoju wyszukiwarek:

Jak widać na diagramie, rozwój wyszukiwarek i ich algorytmów kręci się w kółko. Jedni tworzą nowe algorytmy, inni dostosowują się do nich. Trudno powiedzieć, czy ten proces kiedykolwiek się zatrzyma, ale osobiście jestem skłonny wierzyć, że tak się nie stanie. Pomimo tego, że algorytmy rankingu wyszukiwarek w ostatnim czasie zmieniły nie tylko znaczenie różnych czynników, ale także zmieniły się jakościowo, nie przeraża to optymalizatorów: ich arsenał jest stale uzupełniany coraz to nowymi technikami.

Jak często wyszukiwarki zmieniają swoje algorytmy?

Przejdźmy do głównej wyszukiwarki Runetu - Yandex. Jakościowe i fundamentalne zmiany formuł rankingowych w nim występują średnio raz w roku. Nie tak dawno Yandex wprowadził nową platformę wyszukiwania o nazwie Kaliningrad. Jego istota polega na tworzeniu osobistych wyników dla każdego użytkownika na podstawie jego historii wyszukiwania i preferencji.

Ponadto nie zapominaj, że każda wyszukiwarka, w tym Yandex, stale ma „skręcające się” formuły rankingowe, gdy w trybie automatycznym lub półautomatycznym wpływ niektórych czynników jest niedoceniany, podczas gdy inne przeciwnie, są zwiększane. Wszystko to ma tylko jeden cel - poprawić jak najwięcej. wyniki wyszukiwania, pozbywając się witryn, które nie spełniają potrzeb użytkowników, a tym samym zwiększając jego trafność.

Patrząc na zmiany w wyszukiwarce Google widać, że transformacja formuły rankingowej też zachodzi nieustannie, a samo Google zgłasza setki drobnych zmian z roku na rok. Ale jeśli nie mówimy o formule rankingu, ale o filtrach, które pomagają Google usuwać wyniki wyszukiwania z witryn o niskiej jakości, to nowe wersje algorytmów, takie jak Panda czy Penguin, pojawiają się co 3-6 miesięcy.

Odpowiedź na powyższe pytanie może być następująca: wyszukiwarki stale poprawiają swoje algorytmy rankingowe, a kardynalne zmiany następują średnio raz na 6-12 miesięcy.

Jakie algorytmy wyszukiwarek stanowią realne zagrożenie dla promocji?

Chciałabym odpowiedzieć „na zlocie” – brak, ale wymyślmy to. I w tym celu musimy zadać sobie pytanie - czy wyszukiwarki stawiają sobie za cel zapobieganie promocji w wyszukiwarkach?

Myślę, że nie. Powodów jest kilka:

1. Optymalizatory pomagają wyszukiwarkom ulepszyć ich algorytmy, co ostatecznie prowadzi do lepszych wyników wyszukiwania. W końcu, gdyby nie było optymalizatorów, to wyszukiwarki najprawdopodobniej zatrzymałyby się w swoim rozwoju w 2000 roku.

2. Bez optymalizatorów wyniki wielu zapytań komercyjnych wyglądałyby jak zbiór abstraktów i bezużytecznych artykułów informacyjnych.

Gdyby w zasadzie nie istniała promocja w wyszukiwarkach, nie miałoby sensu, aby wyszukiwarki rozwijały się i rozwijały tak intensywnie, jak obecnie.

W ten sposób dochodzimy do następującego wniosku:

Wyszukiwarki i SEO są ze sobą ściśle i nierozerwalnie powiązane. Dlatego zgodnie z ustalonymi przez nich zasadami absolutnie nie można bać się algorytmów, ponieważ PS nie ma na celu zniszczenia SEO jako takiego.

Rozwój usług wyszukiwarek

Mówiąc o wyszukiwarkach, nie zapominaj, że Yandex, Google czy Bing mają własne usługi, które mają pomóc użytkownikom. Oprócz wyników wyszukiwania, przez lata ewolucji PSs badały zachowania swoich użytkowników w celu zwiększenia zadowolenia z wyników emisji.

Właściwie w tym celu wyszukiwarka Yandex wymyśliła mechanizm tzw. „Czarodzieje”, którzy pomagają użytkownikowi szybko uzyskać odpowiedź na swoje pytanie. Na przykład po wpisaniu zapytania „prognoza pogody” Yandex wyświetli informacje o pogodzie na bieżący dzień bezpośrednio na stronie wyników wyszukiwania, oszczędzając w ten sposób użytkownikowi konieczności przeglądania wyników problemu.

Inne wyszukiwarki, takie jak Google, poszły dalej i zamiast „Sorcerers” zaproponowały ciekawsze rozwiązanie – „Knowledge Graph”.

„Wykres wiedzy”(z angielskiego Knowledge Graph) to pierwszy krok na drodze Google do inteligentnego wyszukiwania. Dzięki tej innowacji wyszukiwarka wyświetla w wynikach wyszukiwania nie tylko standardowe linki, ale także bezpośrednie odpowiedzi na pytania użytkowników, krótkie odniesienie do obiektu zapytania oraz informacje o związanych z nim faktach. Technicznie rzecz biorąc, „Wykres wiedzy” jest siecią semantyczną, która łączy ze sobą różne byty: osoby, zdarzenia, sfery życia, rzeczy, kategorie. Baza informacji dla „grafu wiedzy” to cała liniaŹródła: otwarta semantyczna baza danych Freebase, Wikipedia, otwarte gromadzenie danych CIA i inne źródła.

Jakie wnioski można wyciągnąć, pytasz?

Odpowiedź jest prosta: wyszukaj i usługi wyszukiwania będzie nadal rozwijał się w kierunku szybkich i trafnych odpowiedzi na pytania użytkowników, dając możliwość uzyskania wszystkich niezbędnych informacji bezpośrednio w SERP (problem) i eliminując potrzebę przechodzenia do innych witryn.

Istnieje opinia, że ​​wyszukiwarki, chcąc odpowiedzieć na pytanie użytkownika tu i teraz, mogą zniszczyć optymalizację wyszukiwarek, stając się swoistą globalną bazą wiedzy. Ale takie obawy są bezpodstawne, ponieważ aby stać się globalnymi bazami wiedzy, potrzebują informacji, a są one przechowywane przez te same witryny, na których pracują sami optymalizatorzy, którzy są zaangażowani w to, że wyszukiwarki nie stoją w miejscu, ale nieustannie ewoluować.

Jak widać, zarówno SEO, jak i wyszukiwarki to linki w tym samym łańcuchu, które nie mogą istnieć bez siebie. Dlatego myśli o rychłej śmierci SEO są bezpodstawne. Jest całkiem możliwe, że optymalizacja wyszukiwarki ewoluuje z czasem na przykład w doradztwo, ale na pewno nie umrze. Życzę wszystkim udanego awansu na TOP!

Aby przeszukać indeks, użytkownik musi sformułować zapytanie i wysłać je do wyszukiwarki. Żądanie może być bardzo proste, przynajmniej powinno składać się z jednego słowa. Aby zbudować więcej złożone zapytanie musisz użyć operatorów logicznych, aby doprecyzować i rozszerzyć warunki wyszukiwania.

Najczęściej używane operatory logiczne to:

• AND - wszystkie wyrażenia połączone operatorem "AND" muszą znajdować się na przeszukiwanych stronach lub dokumentach. Niektóre wyszukiwarki używają operatora „+” zamiast słowa AND.
• OR - co najmniej jedno z wyrażeń połączonych operatorem „OR” musi znajdować się na przeszukiwanych stronach lub dokumentach.
• NIE - wyrażenie lub wyrażenia następujące po operatorze „NIE” nie powinny (nie powinny) pojawiać się na przeszukiwanych stronach lub dokumentach. Niektóre wyszukiwarki używają operatora „-” zamiast słowa NIE.
• FOLLOWED BY - jedno z wyrażeń musi natychmiast następować po drugim.
• NEAR - jedno z wyrażeń musi znajdować się w odległości nie większej niż określona liczba słów.
• Cytaty — cytowane słowa są traktowane jako fraza, którą można znaleźć w dokumencie lub pliku.

Perspektywy rozwoju wyszukiwarek

Wyszukiwanie podawane przez operatory logiczne jest dosłowne - maszyna wyszukuje słowa lub frazy dokładnie tak, jak zostały wprowadzone. Może to powodować problemy, gdy wprowadzone słowa są niejednoznaczne. Na przykład angielskie słowo „łóżko” może oznaczać łóżko, klomb, miejsce tarła ryb i wiele więcej. Jeśli użytkownik jest zainteresowany tylko jednym z tych znaczeń, nie potrzebuje stron ze słowem, które ma inne znaczenia. Możliwe jest zbudowanie dosłownego zapytania wyszukiwania mającego na celu odcięcie niechcianych wartości, ale dobrze by było, gdyby sama wyszukiwarka zapewniła odpowiednią pomoc.

Jednym z wariantów wyszukiwarki jest wyszukiwanie koncepcyjne. Część tego wyszukiwania obejmuje użycie Analiza statystyczna strony zawierające słowa lub wyrażenia wprowadzone przez użytkownika, aby znaleźć inne strony, które mogą go zainteresować. Oczywiste jest, że wyszukiwanie koncepcyjne musi przechowywać więcej informacji o każdej stronie, a każde zapytanie wyszukiwania będzie wymagało więcej obliczeń. Wiele zespołów programistycznych pracuje obecnie nad poprawą wydajności i wydajności tego typu wyszukiwarek. Inni badacze skupili się na innym obszarze, który nazywa się zapytaniami w języku naturalnym (zapytania w języku naturalnym).

Ideą zapytań w języku naturalnym jest to, aby użytkownik sformułował zapytanie w taki sam sposób, w jaki zapytałby osobę siedzącą obok - bez konieczności śledzenia operatorów logicznych lub złożonych struktur zapytań. Najpopularniejszą obecnie witryną wyszukiwania w języku naturalnym jest AskJeeves.com, która analizuje zapytanie w celu zidentyfikowania słów kluczowych, które są następnie używane do przeszukiwania indeksu witryny utworzonego przez tę wyszukiwarkę. Ta witryna obsługuje tylko proste wyszukiwania, ale programiści pracują w wysoce konkurencyjnym środowisku, opracowując wyszukiwarkę w języku naturalnym zdolną do obsługi bardzo złożonych zapytań.

Wstęp

3.1 Suseł

3.2 WAIS

3.4 AltaVista

3.5 Otwarty tekst

3.6 Wyszukiwanie informacji

4. Wyszukaj roboty

5.1 Wędrowiec

5.2 Yandex

5.3 Port

6.1 Google

6.2

7.1 Wyszukiwarka Baidu

8. Perspektywy rozwoju wyszukiwarek

Wniosek

Bibliografia

Wstęp

Każdy użytkownik w Internecie może znaleźć wiele różnorodnych i interesujących informacji, a także wykorzystać wszystkie najbogatsze możliwości sieci. Wybrany temat eseju jest dziś bardzo aktualny, ponieważ. wyszukiwarki są dziś nieodzowne ze względu na niezwykle częste wizyty ogólnoświatowa sieć. Zasoby internetowe stały się narzędziem codziennej pracy ludzi wielu zawodów. Szybki rozwój informacji w sieci uczynił z niej ocean różnorodnych danych, których znaczenie rośnie proporcjonalnie do ich objętości. Według ekspertów ilość informacji przesyłanych przez Internet podwaja się co sześć miesięcy. Każdego dnia w sieci pojawiają się miliony nowych dokumentów i naturalne jest, że bez wyszukiwarek zdecydowana większość z nich pozostałaby nieodebrana, nikt by ich nie znalazł, a cała ta ogromna ilość informacji wyszłaby na jaw. być bezużytecznym. Zaistniała potrzeba stworzenia takich narzędzi, które ułatwiłyby poruszanie się po zasobach informacyjnych globalnych sieci, szybkie i rzetelne znajdowanie potrzebnych informacji. W Internecie dostępne są specjalne narzędzia wyszukiwania. Kilka lat temu pojawiła się taka opinia: w internecie jest wszystko, ale nic tam nie można znaleźć. Jednak wraz z pojawieniem się i szybkim rozwojem katalogów wyszukiwania, wyszukiwarek i wszelkiego rodzaju programów wyszukujących, sytuacja się zmieniła i teraz pilnie potrzebne informacje można czasem znaleźć w sieci szybciej niż w książce leżącej na stole.

Niestety wyszukiwarki często nie potrafią dokładnie i uczciwie interpretować zasobów. W efekcie strony „daleko” od rozwiązywanego problemu często pojawiają się na pierwszych pozycjach wyszukiwania. Jednocześnie zasoby, które są rzeczywiście przydatne, są „za burtą” w wyszukiwaniu.

robot internetowy w wyszukiwarce

Powód tej sytuacji jest prosty i tkwi w technologii pozyskiwania i prezentowania wyników przez wyszukiwarki. Choć może się to wydawać paradoksalne, nie jest to wina wyszukiwarek, które są zobowiązane do ukrywania zasad budowania indeksów wyszukiwania. To wina samej technologii w organizacji poszukiwań

Wyszukiwarka to oprogramowanie, które zapewnia dostęp do zbioru informacji częściowo ustrukturyzowanych. Orientacja na dane częściowo ustrukturyzowane, tj. dane, które nie mogą być reprezentowane jako tabela relacyjna, odróżniają wyszukiwarkę od DBMS.

V ta definicja wyszukiwarka to różnego rodzaju informacje, tj. tekst, dźwięk, wideo, obrazy itp. Należy jednak zauważyć, że to właśnie dane tekstowe idealnie nadają się do opisu pełnej funkcjonalności wyszukiwarki, ponieważ Algorytmy wyszukiwania informacji multimedialnych opierają się głównie na algorytmach wyszukiwania tekstu.

Głównym zadaniem wyszukiwarki jest zminimalizowanie czasu spędzonego przez użytkownika na poszukiwaniu poszukiwanych informacji. Pytanie brzmi, jakich informacji chce użytkownik? W niektórych okolicznościach istotne informacje można zdefiniować jako wszystkie informacje w bazie danych, które są istotne dla zapytania. Tradycyjnie do wyszukiwarki stosuje się dwie główne cechy: dokładność i kompletność, a raczej ich zależność. Za każdym razem, gdy użytkownik wysyła zapytanie do systemu, inicjując tym samym wyszukiwanie, wszystkie dokumenty w zbiorze wyszukiwarki dzielone są na cztery części. Dokładność określa jeden aspekt wyszukiwania, a mianowicie to, jak dobrze wyszukiwarka jest w stanie zminimalizować czas, jaki użytkownik spędza na szukaniu odpowiednich informacji. ta prośba Informacja. Natomiast kompletność determinuje inny aspekt - jak dobrze system jest w stanie znaleźć informacje istotne dla danego zapytania. Można wybrać optymalne zapytanie (zapytania), gdy każdy znaleziony dokument jest odpowiedni i każdy odpowiedni dokument zostanie znaleziony.

Wyszukiwarki odgrywają bardzo ważną rolę podczas korzystania z Internetu. W Internecie jest tak dużo informacji, że ich wyszukiwanie staje się już osobnym zadaniem i zajmuje dużo czasu. Wyszukiwarki podają tysiące linków na zapytanie zamiast kilku stron, na których naprawdę jest niezbędne informacje. Użytkownicy sieci WWW, zdając sobie sprawę z korzyści płynących z możliwości analizy danych przestrzennych, potrzebują narzędzia, które pozwoli im na szybkie i łatwe wyszukiwanie i dostęp do cyfrowych zdjęć terenu i innych informacji przestrzennych skupionych w wielu organizacjach rządowych, komercyjnych i akademickich .

1. Historia rozwoju wyszukiwarek

Jednym z pierwszych sposobów organizacji dostępu do zasobów informacyjnych sieci było tworzenie katalogów stron, w których linki do zasobów zostały pogrupowane tematycznie. Pierwszym takim projektem była strona internetowa Yahoo, która została otwarta w kwietniu 1994 roku. Po znacznym wzroście liczby witryn w katalogu Yahoo dodano możliwość wyszukiwania informacji w katalogu. Nie była to oczywiście wyszukiwarka w pełnym tego słowa znaczeniu, ponieważ zakres wyszukiwania ograniczał się tylko do zasobów znajdujących się w katalogu, a nie do wszystkich zasobów w Internecie.

Katalogi linków były szeroko stosowane w przeszłości, ale obecnie praktycznie straciły na popularności. Powód jest bardzo prosty – nawet dzisiejsze katalogi, zawierające ogromną ilość zasobów, dostarczają informacji o bardzo małej części Internetu. Największy katalog sieciowy DMOZ (lub Open Directory Project) zawiera informacje o 5 milionach zasobów, natomiast baza wyszukiwania Systemy Google składa się z ponad 8 miliardów dokumentów.

Pierwszą pełnoprawną wyszukiwarką był projekt WebCrawler, który pojawił się w 1994 roku.

W 1995 roku pojawiły się wyszukiwarki Lycos i AltaVista. Ta ostatnia od wielu lat jest liderem w dziedzinie wyszukiwania informacji w Internecie.

W 1997 roku Sergey Brin i Larry Page stworzyli Google, najpopularniejszą obecnie wyszukiwarkę na świecie.

We wrześniu 1997 roku oficjalnie ogłoszono wyszukiwarkę Yandex, najpopularniejszą w rosyjskojęzycznej części Internetu.

Obecnie istnieją 3 główne międzynarodowe wyszukiwarki - Google, Yahoo i MSN Search, które mają własne bazy danych i algorytmy wyszukiwania. Większość innych wyszukiwarek (których jest wiele) korzysta z wyników 3 wymienionych w takiej czy innej formie. Na przykład wyszukiwarki AOL (search.aol.com) i Mail.ru korzystają z bazy Google, podczas gdy AltaVista, Lycos i AllTheWeb korzystają z bazy Yahoo.

W Rosji główną wyszukiwarką jest Yandex, a następnie Rambler, Google.ru, Aport, Mail.ru i KM.ru

AltaVista-system wyszukiwania. Nazwa „AltaVista” dosłownie tłumaczy się jako „widok z góry”.

Początkowo wyszukiwarka AltaVista była prawdziwym innowatorem w tworzeniu technologii wyszukiwania. W 1995 roku Alta Vista powstała jako jeden z elementów wyposażenia laboratorium badawczego Digital Equipment Corporation (DEC). Po pojawieniu się wyszukiwarka AltaVista szybko zyskała uznanie użytkowników i stała się liderem wśród swoich. Główną zaletą systemu AltaVista jest obsługa wielu języków, w tym chińskiego, japońskiego i koreańskiego. Rzeczywiście, w 1997 r. ani jedna wyszukiwarka w sieci nie działała z kilkoma językami, zwłaszcza z rzadkimi.

W 1998 Compaq Computer Corporation kupił DEC (wraz z AltaVista). A już na początku 1999 roku AltaVista uzyskała status niezależnego oddziału. W tym samym roku Microsoft udzielił licencji na używanie wyszukiwarki AltaVista w swojej witrynie MSN. Wiele osób od razu zaczęło korzystać z usług indeksowania dużej ilości informacji oraz możliwości błyskawicznego przeszukiwania ogromnych baz danych. Jednocześnie adres wyszukiwarki pozostał ten sam - altavista. digital.com.

Zestaw w pasek adresu altavista.com prowadzi do strony internetowej AltaVista Technology. W rezultacie popularność wyszukiwarki spowodowała ogromny napływ odwiedzających stronę AltaVista Technology oraz utratę potencjalnych użytkowników wyszukiwarki. W rezultacie domena altavista.com została zakupiona przez Compaq za 3,35 miliona dolarów w sierpniu 1998 (największa transakcja tego typu w tamtym czasie). Mimo to Compaq nigdy nie zdołał czerpać zysków z wyszukiwarki. Dlatego w czerwcu 1999 r. rozpoczęły się negocjacje między Compaq i CMGI Corporation w celu utworzenia strategicznego sojuszu sieciowego, w ramach którego AltaVista została sprzedana CMGI. 19 sierpnia 1999 CMGI Corporation ogłosiła, że ​​nabyła 83% udziałów w AltaVista od Compaqa.

W lutym 2003 AltaVista została przejęta przez Overture Services, Inc., która została przejęta przez Yahoo w lipcu 2003 roku. Od maja 2011 AltaVista przeszedł na technologia wyszukiwania Wieśniak.

Z drugiej strony wyszukiwarka AltaVista starała się być kompleksowym portalem, który obejmowałby sklep internetowy, stację radiową, fora, czaty, osobiste albumy zdjęć i wiele innych. Jednak za sprawą ogromnych zastrzyków gotówki, z powodu konkurencji z innymi gigantycznymi portalami i opublikowanej krytyki ze strony tych samych konkurentów, rok 2001 uchodzi za firmę pod hasłem porzucenia roszczeń do statusu portalu i „powrotu do korzeni”. .

Firma skierowała swoją działalność w innym kierunku. Teraz www.altavista.com promuje swoją wyszukiwarkę wśród indywidualnych użytkowników Internetu, a firmom udziela licencji na technologię wyszukiwania, w tym do użytku w intranecie. Głównym źródłem finansowania konsumenckiej wersji wyszukiwarki AltaVista były przychody z reklam, w tym z tych najpopularniejszych. Na przykład prawdziwe wyniki wyszukiwania są teraz umieszczane za linkiem, za który AltaVista płaci właściciel odpowiedniego zasobu.

Wraz z wysiłkami zmierzającymi do stania się portalem, AltaVista kontynuowała ulepszanie swojej technologii wyszukiwania.

Kolejnym źródłem dochodów AltaVista jest rozwój wewnętrznych wyszukiwarek korporacyjnych.

Pomimo oczywistego pozostawania w tyle za konkurentami, www.altavista.com jest absolutnie pewny swoich możliwości. Mamy nadzieję, że firma Alta Vista zrealizuje wszystkie plany i pomyślnie powróci do swoich korzeni. . Wyszukiwarka AltaVista (www.altavista.com) już na wczesnym etapie swojego istnienia podbiła serca wszystkich internautów. Jego historia to klasyczny przykład połączenia dobrej technologii z niejasnym pozycjonowaniem.

2. Jak działają wyszukiwarki

Narzędzia wyszukiwania i strukturyzowania, czasami nazywane wyszukiwarkami, służą do pomagania ludziom w znajdowaniu potrzebnych im informacji. Narzędzia wyszukiwania, takie jak agenci, pająki, roboty i roboty, służą do zbierania informacji o dokumentach znajdujących się w Internecie. Są to specjalne programy, które wyszukują strony w sieci, wyodrębniają z nich łącza hipertekstowe i automatycznie indeksują znalezione informacje w celu stworzenia bazy danych. Każda wyszukiwarka ma własny zestaw reguł, które określają sposób wyszukiwania i przetwarzania dokumentów. Niektórzy podążają za każdym linkiem na każdej znalezionej stronie, a następnie sprawdzają każdy link na każdej z nowych stron i tak dalej. Niektórzy ludzie ignorują linki prowadzące do plików graficznych i dźwiękowych, plików animacji; inni ignorują odniesienia do zasobów, takich jak bazy danych WAIS; inni są poinstruowani, aby najpierw zajrzeć na najpopularniejsze strony.

Agenci są najbardziej „inteligentną” z wyszukiwarek. Mogą robić więcej niż tylko wyszukiwać: mogą nawet przeprowadzać transakcje w Twoim imieniu. Już teraz mogą wyszukiwać określone witryny i zwracać listy witryn posortowanych według ruchu. Agenci mogą przetwarzać treść dokumentów, wyszukiwać i indeksować inne rodzaje zasobów, nie tylko strony. Można je również zaprogramować do wydobywania informacji z wcześniej istniejących baz danych. Niezależnie od tego, jakie informacje zindeksują agenci, przekazują je z powrotem do bazy danych wyszukiwarki.

Ogólne wyszukiwanie informacji w sieci jest przeprowadzane przez programy znane jako pająki. Pająki raportują zawartość znalezionego dokumentu, indeksują go i wydobywają z niego informacje. Przeglądają również tytuły, niektóre linki i wysyłają zindeksowane informacje do bazy danych wyszukiwarki.

Roboty indeksujące sprawdzają nagłówki i zwracają tylko pierwszy link.

Roboty można zaprogramować tak, aby podążały za różnymi łączami o różnej głębokości zagnieżdżenia, wykonywały indeksowanie, a nawet sprawdzały łącza w dokumencie. Ze względu na swoją naturę mogą tkwić w cyklach, więc wymagają znacznych zasobów sieci Web, aby podążać za linkami, jednak istnieją metody mające na celu uniemożliwienie robotom przeszukiwania witryn, których właściciele nie chcą, aby były indeksowane.

Agenci wyodrębniają i indeksują różne rodzaje informacji. Niektóre, na przykład, indeksują każde słowo w dokumencie spotkania, podczas gdy inne indeksują tylko najważniejsze 100 słów w każdym, indeksują rozmiar dokumentu i liczbę słów, tytuł, nagłówki i podtytuły i tak dalej. Rodzaj zbudowanego indeksu określa, jakiego rodzaju wyszukiwania mogą być wykonywane przez wyszukiwarkę i jak zostaną zinterpretowane uzyskane informacje.

Agenci mogą również surfować po Internecie i znajdować informacje, a następnie umieszczać je w bazie danych wyszukiwarki. Administratorzy wyszukiwarek mogą określić, które witryny lub typy witryn powinni odwiedzać i indeksować agenci. Zindeksowane informacje przesyłane są do bazy danych wyszukiwarki w taki sam sposób, jak opisano powyżej.

Ludzie mogą umieszczać informacje bezpośrednio w indeksie, wypełniając specjalny formularz dla sekcji, w której chcieliby umieścić swoje informacje. Dane te są przekazywane do bazy danych.

Gdy ktoś chce znaleźć informacje dostępne w Internecie, odwiedza stronę wyszukiwarki i wypełnia formularz z wyszczególnieniem potrzebnych mu informacji. Można tu użyć słów kluczowych, dat i innych kryteriów. Kryteria w formularzu wyszukiwania muszą odpowiadać kryteriom używanym przez agentów podczas indeksowania informacji znalezionych podczas nawigowania w sieci Web.

Baza danych wyszukuje przedmiot zapytania na podstawie informacji podanych w wypełnionym formularzu i wyprowadza odpowiednie dokumenty przygotowane przez bazę danych. Aby określić kolejność wyświetlania listy dokumentów, baza danych wykorzystuje algorytm rankingu. Najlepiej byłoby, gdyby dokumenty najbardziej odpowiadające zapytaniu użytkownika były umieszczane na pierwszym miejscu na liście. Różne wyszukiwarki używają różnych algorytmów rankingu, ale podstawowe zasady określania trafności są następujące:

Liczba słów zapytania w treści tekstowej dokumentu (tj. w kodzie html).

Tagi, w których znajdują się te słowa.

Lokalizacja wyszukiwanych słów w dokumencie.

Udział słów, których istotność jest określana w całkowitej liczbie słów w dokumencie.

Zasady te dotyczą wszystkich wyszukiwarek. A te poniżej są używane przez niektórych, ale dość znanych (jak AltaVista, HotBot).

Czas - jak długo strona znajduje się w bazie danych serwer wyszukiwania. Na pierwszy rzut oka wydaje się to raczej nonsensowną zasadą. Ale jeśli się nad tym zastanowisz, ile stron istnieje w Internecie, które żyją maksymalnie przez miesiąc! Jeśli witryna istnieje od dłuższego czasu, oznacza to, że właściciel jest bardzo doświadczony w tym temacie, a użytkownik bardziej nadaje się na witrynę, która od kilku lat przekazuje światu zasady postępowania przy stole. lat niż ten, który ukazał się tydzień temu z tym samym tematem.

Indeks cytowań - ile linków do ta strona leady z innych stron zarejestrowanych w bazie wyszukiwarki.

3. Przegląd porównawczy systemy referencyjne i wyszukiwania

3.1 Suseł

Suseł był szeroko rozpowszechniony w Internecie i był prekursorem World Wide Web. Według niektórych raportów, do 1995 roku Gopher był najszybciej rozwijającą się technologią w Internecie. Tempo wzrostu liczby kwalifikujących się serwerów przekroczyło tempo wzrostu wszystkich innych typów serwerów. W 1993 roku na świecie było ponad półtora tysiąca serwerów swistaków, w rzeczywistości był to system do rozproszonego wyszukiwania i jednoczesnego przesyłania dokumentów. Co więcej, funkcje te nie zostały zaimplementowane jako dodatkowe usługi dodatkowe, takie jak nowoczesne wyszukiwarki, ale zostały wbudowane w system jako jego podstawowe funkcje.

Pomoc program specjalny Veronica wyszukiwała bezpośrednio w systemie Gopher, używając specjalnego języka zapytań opartego na słowach kluczowych. System ten działał nie tylko na długo przed pojawieniem się GOPHER (RFC-1436) to system wyszukiwania i dostarczania dokumentów przechowywanych w rozproszonych depozytach. System został opracowany na Uniwersytecie Minnesota (herb tego stanu przedstawia chomika, po angielsku susła). Program Gopher przedstawia użytkownikowi sekwencję menu, z których może wybrać interesujący go temat lub artykuł. Obiektem wyszukiwania może być tekst lub plik binarny (w wielu repozytoriach nawet pliki tekstowe przechowywane w postaci zarchiwizowanej, a więc binarnej), obrazu graficznego lub dźwiękowego. Gopher oferuje również bramy do innych wyszukiwarek, takich jak WWW, Wais, Archie, Whois oraz narzędzi sieciowych, takich jak telnet czy FTP. Gopher może zaoferować większą wygodę katalogów niż FTP. Aby uzyskać dostęp do sieć globalna Gopher używa modelu klient-serwer. System Gopher jest obecnie przestarzały, wiele jego serwerów jest zintegrowanych z siecią WEB. Ale gopher był pierwowzorem nowoczesnych interfejsów WWW i właśnie dlatego jest interesujący.

3.2 WAIS

WAIS to jedna z najbardziej wyrafinowanych wyszukiwarek w Internecie. Nie realizuje tylko wyszukiwania przez zbiory rozmyte i wyszukiwania probabilistycznego. W przeciwieństwie do wielu wyszukiwarek, system umożliwia budowanie nie tylko zagnieżdżonych zapytań logicznych, obliczanie trafności formalnej za pomocą różnych miar zbliżeniowych, zapytań wagowych i terminów w dokumencie, ale także korygowanie zapytania według trafności. System pozwala również na obcinanie terminów, dzielenie dokumentów na pola i utrzymywanie rozproszonych indeksów. To nie przypadek, że system ten został wybrany jako główna wyszukiwarka do implementacji Encyklopedii Britannica w Internecie.

Rozproszony system informacyjny WAIS został pomyślany jako sieciowy odpowiednik tradycyjnych systemów wyszukiwania informacji (IRS), umożliwiający użytkownikom sieci przeszukiwanie pełnotekstowych baz danych przy użyciu tradycyjnego dla IS języka wyszukiwania informacji, których recepty wyszukiwania są oparte na słowach kluczowych i/lub lub ich obcięcia, połączone operatorami logicznymi 0R lub AND.

Początkowo system WAIS został opracowany przez cztery firmy: Dow Jones and Co. (biznesowe bazy danych); Think Machines Corporation (systemy wyszukiwania informacji); Apple Computer (interfejs użytkownika) i KPMG Peat Maverick (praca z dużą liczbą użytkowników). Pierwszy prototyp WAIS był pół-komercyjnym pół-badawczym systemem z poważnymi ograniczeniami użytkowania zarówno przez użytkowników, jak i administratorów baz danych. Prototyp WAIS dość dobrze rozumiał naturalny angielski i przełożył go na zalecenia wyszukiwania systemu. W rzeczywistości WAIS stał się szeroko stosowany dopiero wraz z pojawieniem się wersji FreeWAIS dla systemów operacyjnych. Systemy UNIX. Dziś jest duża liczba wdrożenia WAIS, głównie komercyjne, a system stał się rodzajem standardowego silnika wyszukiwania informacji na Sieci internetowe.

Pracując z WAIS, użytkownicy nie muszą poświęcać dużo czasu na znalezienie potrzebnych materiałów.

W Internecie jest ponad 300 bibliotek WAIS. Ponieważ jednak informacje są prezentowane głównie przez wolontariuszy z organizacji akademickich, większość materiałów dotyczy badań i informatyki.

3.3 WWW

WWW to system do pracy z hipertekstem. Jest to potencjalnie najpotężniejsze narzędzie wyszukiwania. Hipertekst łączy różne dokumenty na podstawie predefiniowanego zestawu słów. Na przykład, gdy w tekście zostanie napotkane nowe słowo lub pojęcie, system hipertekstowy umożliwia nawigację do innego dokumentu, w którym to słowo lub pojęcie jest omówione bardziej szczegółowo.Często używany jako interfejs do baz danych WAIS, ale brak linków hipertekstowych ogranicza możliwości WWW do prostego przeglądania, takiego jak Gopher.

Użytkownik ze swojej strony może wykorzystać zdolność WWW do pracy z hipertekstem, aby połączyć swoje dane z danymi WAIS i WWW w taki sposób, że własne rekordy użytkownika są w jakiś sposób zintegrowane z informacjami dla dostęp publiczny. W rzeczywistości tak się oczywiście nie dzieje, ale jest to postrzegane w ten sposób.

3.4 AltaVista

Indeksowanie w tym systemie odbywa się za pomocą robota. W tym przypadku robot ma następujące priorytety:

frazy kluczowe na górze strony;

frazy kluczowe według liczby wystąpień/obecności słów/fraz;

Jeśli na stronie nie ma tagów, zamiast opisu (opis tagu) używa pierwszych 30 słów, które indeksuje i pokazuje.

Najciekawszą funkcją AltaVista jest wyszukiwanie zaawansowane. Tutaj warto od razu wspomnieć, że w przeciwieństwie do wielu innych systemów, AltaVista obsługuje jednego operatora NOT. Dodatkowo istnieje również operator NEAR, który implementuje możliwość wyszukiwania kontekstowego, kiedy terminy powinny znajdować się obok siebie w tekście dokumentu. AltaVista umożliwia wyszukiwanie według fraz kluczowych, a jednocześnie posiada dość duży słownik frazeologiczny. Między innymi podczas wyszukiwania w AltaVista możesz określić nazwę pola, w którym ma wystąpić słowo: link hipertekstowy, aplet, nazwa obrazu, tytuł i szereg innych pól. Niestety procedura rankingu nie jest szczegółowo opisana w dokumentacji systemu, ale widać, że ranking jest stosowany zarówno w wyszukiwaniu prostym, jak i w zapytaniu rozszerzonym. W rzeczywistości system ten można przypisać systemowi z rozszerzonym wyszukiwaniem logicznym.

3.5 Otwarty tekst

System informacyjny OpenText jest najbardziej skomercjalizowany produkt informacyjny online. Wszystkie opisy są bardziej reklamą niż informacyjnym przewodnikiem po pracy. System umożliwia wyszukiwanie za pomocą łączników logicznych, ale wielkość zapytania jest ograniczona do trzech terminów lub fraz. W tym przypadku mówimy o wyszukiwaniu zaawansowanym. Przy wydawaniu wyników raportowany jest stopień zgodności dokumentu z żądaniem oraz wielkość dokumentu. System pozwala również na poprawę wyników wyszukiwania w stylu tradycyjnego wyszukiwania logicznego. OpenText można by zaklasyfikować jako tradycyjny system wyszukiwania informacji, gdyby nie mechanizm rankingowy.

3.6 Wyszukiwanie informacji

W tym systemie indeks tworzony jest przez robota, ale nie indeksuje on całej witryny, a jedynie wskazaną stronę. W tym przypadku robot ma następujące priorytety:

słowa w tytule