3.4. Поиск источников информации

Обсудим проблему поиска такого источника информации, как статьи в группах новостей. Инструментами поиска в данном случае могут являться рассмотренные поисковые машины WWW, которые индексируют не только пространство WWW, но и статьи в телеконференциях и имеют специальный режим поиска именно в этом ресурсе. Поиск в группах новостей поддерживает, например, поисковый сервер Altavistа. Следует отметить, что поисковые системы WWW весьма оперативно индексируют группы новостей и содержат информацию о статьях, реально существующих в сети. Для поиска в архивах новостей существую специализированные системы, самой известной из которых является система Deja (www.deja.com). Эта система позволяет проводить как поиск отдельных статей, содержащих введенный термин, так и поиск определенных групп новостей, посвященных обсуждению заданной темы. Можно зарегистрироваться в Deja и подписаться на определенные группы новостей.

Теперь рассмотрим инструменты, позволяющие проводить поиск файлов. Многие поисковые системы WWW стали оказывать услугу поиска мультимедийных файлов (Altavista, Aport). Для этого вовсе нет необходимости знать специальные операторы, а достаточно перейти с домашней страницы по ссылкам Картинки (Images), MP3/Audio или Video к специальному режиму поиска. Поиск проводится по возможному имени файла или по тексту в комментарии к ссылке на мультимедийный файл.

Что касается поиска программного обеспечения, во всемирной паутине существуют поисковые Web-серверы с коллекциями условно-бесплатного ПО, некоторые из них специализируются на поиск программного обеспечения для Интернета или для конкретной операционной системы. Эти системы в конечном итоге приведут вас к конкретному серверу, с которого и можно скачать искомый программный продукт. Следует упомянуть серверы Archie, также оказывающие услугу поиска файлов на FTP-серверах, однако пользоваться Web-серверами гораздо удобнее.

Рассмотрим поисковые инструменты для поиска адресной информации. Введем понятие Белого(White) и Желтого (Yellow) поиска.

White-поиск - поиск адресной информации по заранее известному собственному имени адресата (имя человека или организации)

Yellow-поиск - поиск собственного имени по дополнительным признакам (по роду деятельности, по географическому признаку), а затем поиск его адресной информации.

Обычно Yellow Pages системы фактически сразу включают в себя и White Pages - у найденного адресата сразу видны его телефон и почтовый адрес. Кроме того, некоторые Yellow Pages позволяют искать просто в алфавитном списке своих абонентов (white-поиск). С другой стороны, White pages также содержат элементы yellow-поиска - кроме задания собственного имени они обычно позволяют указать название города, штата и другие, сужающие поиск, данные (что необходимо в случае многих однофамильцев). Возможно, именно поэтому многие on-line телефонные справочники, выполняющие, фактически white-поиск, называют себя Yellow pages.

Документальные ИС

Классические модели в теории БД изначально ориентировались на организацию хорошо структурированных данных, но чаще всего в ИС работают со слабо структурированными данными, которые называют документами.

Документы – слабо структурированные данные.

Вследствие этого появилось направление в ИС, называемое доку4ментальные ИС. (ДИПС – документальные информационно-поисковые системы).

В Отличие от фактографических систем для ДИПС необходимы свои системы управления, которые называют СУД (Системы управления документами).

В развитии программного обеспечения СУБД в 70-е—80-е годы превалировало направление, связанное с фактографичес­кими информационными системами, т. е. с системами, ориен­тированными на работу со структурированными данными. Были разработаны основы и модели организации фактографических данных, отработаны программно-технические решения по на­коплению и физическому хранению таких данных, реализова­ны специальные языки запросов к базам данных и решен це­лый ряд других задач по эффективному управлению большими объемами структурированной информации. В результате осно­ву информационного обеспечения деятельности предприятий и организаций к началу 90-х годов составили фактографичес­кие информационные системы, вобравшие в себя в совокупно­сти колоссальный объем структурированных данных.

Вместе с тем создание и эксплуатация фактографических информационных систем требует либо изначально структури­рованных данных, таких, например, как отчеты датчиков в АСУ ТП, финансовые массивы бухгалтерских АИС и т. д., либо предварительной структуризации данных, как, например, в ин­формационной системе кадрового подразделения, где все дан­ные по сотрудникам структуризируются по ряду формализо­ванных позиций. При этом зачастую структуризация данных требует больших накладных, в том числе и организационных расходов, что, в конечном счете, приводит к материальным из­держкам информатизации.

Кроме того, входные информационные потоки в целом ряде организационно-технологических и управленческих сфер пред­ставлены неструктурированными данными в виде служебных документов и иных текстовых источников. Извлечение из тек­стов данных по формализованным позициям для ввода в фактографические системы может приводить к ошибкам и потере час­ти информации, которая в исходных источниках имеется, но в силу отсутствия в схеме базы данных адекватных элементов не может быть отражена в банке данных фактографических АИС.

В результате, несмотря на интенсивное развитие и распро­странение фактографических информационных систем, огром­ная часть неструктурированных данных, необходимых для ин­формационного обеспечения деятельности различных предпри­ятий и организаций, остается в неавтоматизированном или слабо автоматизированном* виде. К таким данным относятся огром­ные массивы различной периодики, нормативно-правовая база, массивы служебных документов делопроизводства и докумен­тооборота.Потребности в системах, ориентированных на накопление и эффективную обработку неструктурированной или сла­боструктурированной информации привели к возникновению еще в 70-х годах отдельной ветви программного обеспечения систем управления базами данных, на основе которых созда­ются документальные информационные системы.Однако теоретические исследования вопросов автоматизи­рованного информационного поиска документов, начавшись еще в 50-х—60-х годах, к сожалению, не получили такой стро­гой, полной и в то же время технически реализуемой модели представления и обработки данных, как реляционная модель в фактографических системах. Не получили также стандартиза­ции (как язык SQL) и многочисленные попытки создания уни­версальных так называемых информационно-поисковых язы­ков, предназначенных для формализованного описания смыс­лового содержания документов и запросов по ним. В итоге, несмотря на то, что первые системы автоматизированного ин­формационного поиска документов появились еще в 60-х го­дах, развитые коммерческие информационно-поисковые сис­темы, ориентированные на накопление и обработку текстовых документов, получили распространение лишь в конце 80-х — начале 90-х годов.