- •Принцип адресации ресурсов в сети internet
- •Принципы построения и модели работы поисковых машин разных поколений
- •Современная модель работы поисковой системы
- •Понятие релевантности
- •Функции оценки релевантности
- •Модель работы поисковой машины Yandex
- •Модель работы поисковой машины Google
- •Расширенный режим подачи запросов к поисковой системе
- •Достоинства и недостатки различных функций оценки релевантности
- •Обзор методов борьбы с нерелевантным содержимым
- •Список использованных источников
Принципы построения и модели работы поисковых машин разных поколений
Поисковая машина — комплекс программ, предназначенный для поиска информации. Обычно является частью поисковой системы.
Основными критериями качества работы поисковой машины являются релевантность (степень соответствия запроса и найденного, т.е. уместность результата), полнота базы, учёт морфологии языка.
Первое поколение
Первое поколение поисковых систем оценивало содержание страниц и ранжировало результаты поиска в основном исходя из частоты встречаемости ключевых слов. Такой способ давал определенные результаты, но очень быстро в определенных категориях ключевых слов образовалась путаница – по запросу «Бритни Спирс» вы получаете миллионы страниц, часть из которых не имеет никакого отношения к певице.
Второе поколение
С запуском Google, поиск стал больше опираться на данные сети – анализировалась не только одна страница, но и ссылки, ведущие на нее. Таким образом устанавливалась система авторитетности страниц, подобная системе оценки цитируемости работ, принятой в научном мире. Ссылки становились как бы «голосами» в пользу какой-либо страницы.
Третье поколение
В этой версии, релевантность результата оценивается не только по тому, что находится на странице, и по тому, что окружает страницу (основная страница сайта и ссылки с других сайтов), но и то, как эти данные соотносятся с вашей персональной сетью. Важно не только содержание страницы или ссылки на нее, важно отношение страницы к персональной сети контактов пользователя.
Сейчас есть несколько примеров порталов, которые предназначены для того, чтобы собирать информацию для пользователя по заданным им параметрам. Twitter был одним из первых, кто начал использовать инструмент изменения персонального статуса пользователей. Это позволяет не только говорить о своем состоянии, но и узнавать о том, что происходит прямо сейчас по какой-либо теме. Если вы хотите, например, узнать больше о кандидате на должность, вы не будете спрашивать о нем у Google, вы пойдете изучать его профиль на Facebook, LinkedIn и других сайтах.
Современная модель работы поисковой системы
Поиско́вая систе́ма — программно-аппаратный комплекс с веб-интерфейсом, предоставляющий возможность поиска информации в Интернете. Под поисковой системой обычно подразумевается сайт, на котором размещён интерфейс (фронт-энд) системы. Программной частью поисковой системы является поисковая машина (поисковый движок) — комплекс программ, обеспечивающий функциональность поисковой системы и обычно являющийся коммерческой тайной компании-разработчика поисковой системы.
Процесс поиска информации в сети можно разбить на следующие этапы: сбор информации со страниц сайтов в сети Интернет, индексация сайтов, поиск по запросу и ранжирование результатов. Рассмотрим каждый из этапов отдельно.
Сбор данных
Как только вы запустили свой сайт и дали роботу какой-нибудь поисковой системы понять, что появился новый ресурс, робот приходит к вам, начинает ходить по страницам и собирать с них данные (это могут быть текстовый контент, картинки, видео и др. файлы). Этот процесс называется сбором данных (англ. crawling) и он может происходить не только при запуске сайта. Робот составляет для сайта расписание, когда он должен на него зайти в следующий раз, проверить старую инфомрацию и добавить новые страницы, если таковые имеются.
Управлять доступом на разные ресурсы для поискового робота можно с помощью файла robots.txt. Карта сайта sitemap.xml также может помочь роботу, если по каким-либо причинам навигация по сайту ему затруднена.
Индексация
Робот может ходить по вашему сайту долгое время, однако это не значит, что он сразу появится в поисковой выдаче. Страницам сайта необходимо пройти такой этап, как индексация – составление для каждой страницы обратного (инвертированного) файла индекса. Индекс служит для того, чтобы быстро по нему производить поиск и состоит обычно из списка слов из текста и информации о них (позиции в тексте, вес и др.).
После того, как прошла индексация сайта или отдельных страниц, они появляются в основной выдаче поисковика и их можно найти по ключевым словам, присутствующим в тексте.
Поиск информации
При поиске, первым делом, анализируется запрос, введенный пользователем (происходит препроцессинг запроса), в результате которого вычисляются веса для каждого из слов.
Далее, поиск производится по инвертированным индексам, находятся все документы в коллекции (базе данных поисковой системы), которые наиболее подходят под данный запрос. Другими словами, вычисляется схожесть документа запросу примерно по следующей формуле:
similatiry(Q,D) = SUM(wqk*wdk),
где similatiry(Q,D) — схожесть запроса Q документу D;
wqk — вес k-го слова в запросе;
wdk — вес k-го слова в документе.
Документы, наиболее схожие с запросом, попадают в результаты поиска.
Ранжирование
После того, как наиболее схожие документы были отобраны из основной коллекции, они должны ранжироваться, чтобы в верхних результатах отражались наиболее полезные для пользователя ресурсы. Для этого используется специальная формула ранжирования, которая для разных поисковиков имеет разный вид, однако для всех из них основными факторами ранжирования являются:
вес страницы (вИЦ, PageRank);
авторитетность домена;
релевантность текста запросу;
релевантность текстов внешних ссылок запросу;
а также множество других факторов ранжирования.
Существует упрощенная формула ранжирования, которую можно найти в некоторых статьях оптимизаторов:
Rа(x)=(m*Tа(x)+p*Lа(x))* F(PRa),
где:
Rа(x) – итоговое соответствие документа а запросу x,
Tа(x) – релевантность текста (кода) документа а запросу x,
Lа(x) – релевантность текста ссылок с других документов на документ а запросу x,
PRа – показатель авторитетности страницы а, константа относительно х,
F(PRa) – монотонно неубывающая функция, причем F(0)=1, можно допустить, что F(PRa) = (1+q*PRа),
m, p, q – некие коэффициенты.
То есть, мы должны знать, что при ранжировании документов используются, как внутренние факторы, так и внешние. А также можно их разделить на зависимые от запроса факторы (релевантность текста документа или ссылок) и независимые от запроса. Конечно же, эта формула даёт очень общее представление об алгоритмах ранжирования документов в результатах поиска.
