Автоматизированные информационно - поисковые системы

ж) сохранение релевантных документов для последующего изучения;

з) извлечение из релевантных документов ссылок для расширения запроса;

и) изучение всего массива сохраненных документов;

к) если информационная потребность не полностью удовлетворена, то возврат к первому этапу.

Процесс поиска имеет  чрезвычайно глубокий дидактический  аспект – так, установлено что  применение диалоговых информационных систем приводит к формированию у рядовых пользователей такого стиля информационно-поисковой деятельности, который обычно свойственен наиболее выдающимся ученым.

В большинстве случаев  информационная потребность возникает  после изучения какой-либо новой  информации, полученной пользователем. Часто возникает ситуация, когда пользователь уже обладает некоторым массивом документов по искомой тематике. Предлагается использовать эти документы для автоматизированного составления поискового запроса с помощью специализированной системы управления документами (СУД).

Система должна осуществлять индексацию всех документов пользователя. В процессе индексации все слова, содержащиеся в документах, разбиваются  по следующим семантическим классам: стоп-слова; наиболее частотные слова бытового (разговорного) языка; общекультурная терминология; общенаучная терминология; известные системе термины предметной области; неизвестные слова. Разбиение осуществляется на основе соответствующих словарей, которые должны быть составной частью системы. К неизвестным словам будут отнесены в первую очередь многие специальные слова предметной области. Туда же попадут новообразованные термины и слова, содержащие ошибки.

На основе индекса  осуществляется построение векторного представления документов, после чего СУД производит иерархическую кластеризацию множества документов, в результате чего получается разбиение этого множества на тематические группы. В ходе диалога с пользователем происходит выбор одного или нескольких наиболее релевантных кластеров документов и задание характеристик поискового процесса.

Поисковый запрос следует  строить на основе вектора центроида  выбранного кластера. Оптимальный размер запроса составляет от 8-12 до 25-30 терминов. Последняя подготовительная операция, осуществляемая СУД заключается в записи.

Как известно, наиболее простой  способ расширения информационного  поиска в сети Интернет применен в  метапоисковых системах и заключается  в увеличении количества используемых первичных ИПС. Этот механизм должен быть реализован в любой разрабатываемой системе. Задача распределения ресурсов поисковой системы по различным ИПС глобальной сети должна решаться адаптивно, на основании учета доли ссылок признанных релевантными во время предыдущих сеансов поиска.

Второй блок автоматизированной поисковой системы отправляет созданный запрос и осуществляет сортировку и отбор полученных ссылок, после чего обращается по выбранным адресам и получает из сети некоторое множество документов, также содержащих гиперссылки.

В исследовании показано, что распространенное мнение о хаотичности информационного наполнения глобальной сети и об отсутствии какой-либо структуры связей является заблуждением. Выявлено наличие так называемых “сообществ” – хорошо связанных групп сайтов, содержащих материалы близкой тематики. Выделяются “центральные” страницы – содержащие большие списки ссылок и страницы, на которые ведут многие ссылки, – “авторитетные” страницы. Таким образом, целью 8-го этапа поиска является обнаружение таких групп и выявление среди их членов наиболее “авторитетных”. Как показано в [9], алгоритм решения этой задачи достаточно прост.

Обработка результатов  поиска.

После получения в результате поиска в сети некоторого множества документов, среди них необходимо выделить наиболее релевантные. Наличие “сообществ” не облегчает эту задачу. Можно выделить следующие несколько классов наиболее частых ситуаций.

1. Отсутствие в исследуемом сегменте сети искомой информации. В этом случае следует перейти к другому сегменту, то есть обычно исследовать ресурсы, созданные на других языках.
2. Найденные “сообщества” содержат информацию не по требуемой тематике, а главным образом по другим, близким к искомой.
3. Обнаружено слишком большое количество информационных ресурсов.

В последних двух случаях  необходимо осуществить автоматический перебор всех найденных документов и определить степень близости их к исходному запросу. Более 20 метрических мер близости, пригодных для сравнения документов в векторном представлении, рассмотрены в работе. Оптимальное решение задачи ранжирования достигается путем применения системы, основанной на агентно-ориентированном подходе.

Во многих случаях поиска в новой  области, когда общий уровень  пользователя недостаточно высок, желательно осуществлять фильтрацию выдаваемой информации по стилю текста так, чтобы начальное ознакомление с материалом происходило с использованием популярных и научно-популярных текстов.

Для уменьшения объема рассматриваемых  материалов следует также осуществить  фильтрацию результатов поиска по типу источников. Так очевидно, что документы, расположенные на научных сайтах, на коммерческих, или на серверах СМИ будут существенно различаться по своему характеру.

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, то есть потерявшие актуальность.

После копирования разысканных Web-ресурсов на сервер поисковой системы начинается второй этап работы — индексация. В ходе индексации создаются специальные базы данных, с помощью которых можно установить, где и когда в Интернете встречалось, то или иное слово. Считайте, что индексированная база данных — это своего рода словарь. Она необходима для того, чтобы поисковая система могла очень быстро отвечать на запросы пользователей. Современные системы способны выдавать ответы за доли секунды, но если не подготовить индексы заранее, то обработка одного запроса будет продолжаться часами.

На третьем этапе  происходит обработка запроса клиента и выдача ему результатов поиска в виде списка гиперссылок. Допустим, клиент хочет узнать, где в Интернете имеются Web-страницы, на которых упоминается известный голландский механик, оптик и математик Христиан Гюйгенс. Он вводит слово Гюйгенс в поле набора ключевых слов и нажимает кнопку. Найти (Search). По своим базам указателей поисковая система в доли секунды разыскивает подходящие Web-ресурсы и формирует страницу результатов поиска, на которой рекомендации представлены в виде гиперссылок. Далее клиент может пользоваться этими ссылками для перехода к интересующим его ресурсам.

Все это выглядит достаточно просто, но на самом деле здесь есть проблемы. Основная проблема современного Интернета связана с изобилием Web-страниц. Достаточно ввести в поле поиска такое простое слово, как, например, футбол, и российская поисковая система выдаст несколько тысяч ссылок, сгруппировав их по 10-20 штук на отображаемой странице.

Несколько тысяч —  это еще не так много, потому что  зарубежная поисковая система в аналогичной ситуации выдала бы сотни тысяч ссылок. Попробуйте найти среди них нужную! Впрочем, для рядового потребителя совершенно все равно, выдадут ему тысячу результатов поиска или миллион. Как правило, клиенты просматривают не более 50 ссылок, стоящих первыми, и что там делается дальше, мало кого беспокоит. Однако клиентов очень и очень беспокоит качество самых первых ссылок. Клиенты не любят, когда в первом десятке встречаются ссылки, утратившие актуальность, их раздражает, когда подряд идут ссылки на соседние файлы одного и того же сервера. Самый же плохой вариант — когда подряд идут несколько ссылок, ведущих к одному и тому же ресурсу, но находящемуся на разных серверах.

Клиент вправе ожидать, что самыми первыми будут стоять наиболее полезные ссылки. Вот здесь и возникает проблема. Человек легко отличает полезный ресурс от бесполезного, но как объяснить это программе?! Поэтому лучшие поисковые системы проявляют чудеса искусственного интеллекта в попытке отсортировать найденные ссылки по качественности их ресурсов. И делать это они должны быстро — клиент не любит ждать.

Строго говоря, все  поисковые системы черпают исходную информацию из одного и того же Web-пространства, поэтому исходные базы данных у них могут быть относительно похожи. И лишь на третьем этапе, при выдаче результатов поиска, каждая поисковая система начинает проявлять свои лучшие (или худшие) индивидуальные черты. Операция сортировки полученных результатов называется ранжированием. Каждой найденной Web-странице система присваивает какой-то рейтинг, который должен отражать качество материала. Но качество — понятие субъективное, а программе нужны объективные кри терии, которые можно выразить числами, пригодными для сравнения.

Высокие рейтинги получают Web-страницы, у которых ключевое слово, использованное в, запросе, входит в заголовок. Уровень рейтинга повышается, если это слово встречается на Web-странице несколько раз, но не слишком часто. Благоприятно влияет на рейтинг вхождение нужного слова в первые 5-6 абзацев текста — они считаются самыми важными при индексации. По этой причине опытные Web-мастера избегают давать в начале своих страниц таблицы. Для поисковой системы каждая ячейка таблицы выглядит, как абзац, и потому содержательный основной текст как бы далеко отодвигается назад (хотя на экране это и не заметно) и перестает играть решающую роль для поисковой системы.

Очень хорошо, если ключевые слова, использованные в запросе, входят в альтернативный текст, сопровождающий иллюстрации. Для поисковой системы это верный признак того, что данная страница точно соответствует запросу. Еще одним признаком качества Web-страницы является тот факт, что на нее есть ссылки с каких-то других Web-страниц. Чем их больше, тем лучше. Значит, эта Web-страница популярна и обладает высоким показателем цитирования. Самые совершенные поисковые системы следят за уровнем цитирования зарегистрированных ими Web-страниц и учитывают его при ранжировании.

Создатели Web-страниц всегда заинтересованы в том, чтобы их просматривало больше людей, поэтому они специально готовят страницы так, чтобы поисковые системы давали им высокий рейтинг. Хорошая, грамотная работа Web-мастера способна значительно поднять посещаемость Web-страницы, однако есть и такие «мастера», которые пытаются обмануть поисковые системы и придать своим Web-страницам значимость, которой в них на самом деле нет. Они многократно повторяют на Web-странице какие-то слова или группы слов, а для того чтобы те не попадались на глаза читателю, либо делают их исключительно мелким шрифтом, либо применяют цвет текста, совпадающий с цветом фона. За такие «хитрости» поисковая система может и наказать Web-страницу, присвоив ей штрафной отрицательный рейтинг.

В последние годы сложилась  и практика коммерческого рейтингования. Технически они оснащены самыми современными средствами, соответствующими уровню 2000 года, а общий размер Рунета сегодня примерно таков, каким был западный сектор в 1994-1995 гг. Поэтому сегодня в России особых проблем с поиском информации нет и в ближайшее время они не предвидятся. А в западном секторе проблемы с поиском очень большие, и разные поисковые системы пытаются по-разному их преодолеть. О том, как это происходит, мы и расскажем.

Из поисковых указателей в России сегодня действуют три  «кита» (есть и более мелкие системы, но мы останавливаться на них не будем). Это «Рамблер» (www.rambler.ru), «Яндекс» (www.yandex.ru) и «Апорт2000» (www.aport.ru).

Исторически наиболее популярной поисковой системой является «Рамблер». Она начала работать раньше других и долгое время лидировала по размеру поискового указателя и качеству услуг поиска. Увы, сегодня эти достижения в прошлом. Несмотря на то, что размер поискового указателя «Рамблер» примерно равен 12 миллионам Web-страниц, он давно толком не обновлялся и выдает устаревшие результаты. Сегодня «Рамблер» -это популярный портал, лучшая в России классификационно-рейтинговая система плюс рекламная площадка. Традиционно эта система держит первое место в России по посещаемости и имеет хорошие доходы от рекламы. Но в развитие средств поиска средства, как мы покажем ниже, не вкладываются.

Самый большой указатель  лежит в основе системы «Яндекс» -примерно 27 миллионов Web-страниц, но дело не только в размере. Это не просто указатель на ресурсы, а указатель на самые актуальные ресурсы. По уровню актуальности «Яндекс» сегодня — безусловный лидер.

Система «Апорт» выигрывает на третьем этапе: в момент представления информации клиенту. Она не стремится к созданию самого большого указателя автоматическими средствами, а вместо этого широко использует информацию из каталога @Rus, проходящую ручную обработку. Поэтому система выдает не так много результатов, как ее ближайшие конкуренты, но зато эти результаты, как правило, точны и наглядно представлены.