Классификация и будущее информационно-поисковых систем

         1) "Стандартные"("Standard") - результаты, полученные машиной в виде списка параграфов, резюмируемые ей, с наличием URL - адреса, размером файла и последней датой модернизации. Результаты возвращаются как десять пунктов на экране,

         2) "Компактный"("Compact") помещают  каждый пункт в одной строке с последней датой модернизации картотеки,

        3) "Детальный"("Detailed"), который  является таким же самым, как  и "Стандартный".

        Адрес: http://altavista.digital.com

        Частота модернизации: Постоянно WWW-роботом. 
 

  

                                                  Рисунок 3.

  Для анализа  информации Excite использует поисковую  технологию Intelligent Concept Extraction, что позволяет делать запросы по образцу. Это самая популярная поисковая система в Америке. Для каждой найденной страницы она оценивает степень соответствия запросу.

        Базы  данных: WWW-страницы по всему миру, новости, карты, "yellow pages" ("желтые страницы"), свободно распространяемое программное  обеспечение, основные цитаты, программы  телевидения, погоду, E - mail адреса, рейсы авиалиний.

        Содержание: 50 миллионов WWW-страниц и больше чем  двухнедельный запас Usenet новостей.

        Поиск: Предлагает только S - поиск, который  поддерживает некоторые опции MMS - поиска.

        TS - поиск: используйте плюс (+) чтобы  определить, что все документы имеют данное слово, или используют минус (-) что бы уточнить, что ни один из документов не имеет данного слова. Возможно так же  поддержка вoolean-операторами.

  Вы можете использовать "AND", "OR" and "AND NOT"(И, ИЛИ и. И НЕ) операторы  и круглые скобки для группировки. Например: (digital or virtual or electronic) AND library.

  (цифровой  или виртуальный или электронный) И библиотека.

  Результаты: Результаты показаны с названием  документа, разряд уместности в процентах, URL - адрес, резюме программного обеспечением документа, и опция, чтобы восстановить "More Like This"(" Скорее Этот "), которая позволяет использовать документ как ваш вопрос.

        Адрес: http://www.excite.com/

        Частота Модернизации: Постоянно - WWW-роботом. 
 

                       

                                                       Рисунок 4.

  Infoseek самая  популярная поисковая машина  в компьютерной индустрии. В  мае 1996 она была признана как  самая достоверно предоставляющая  информацию машина. Привлекательность  машины в том, что после отсеивания информации можно проверить найденную информацию ещё раз.

        Базы  данных: расположенные по всему миру WWW-страницы, новости, запасает цитаты, карты, желтые страницы("yellow pages"), e mail адреса, и т.д.

        Содержание: Главный база данных: 50 миллионов URL-адресов. (на сентябрь 1996 г.)

        Поиск: предлагает только простой S - поиск, но ключевые слова поиска могут быть ограничены специфическими полями (типа в пределах заголовков документа), поиск  с использованием возможностей либо с исключением определённого слова (данному слову предшествует минус"-") или с включением требуемого слова (данному слову предшествует " + "). Для дополнительной информации относительно выбора поиска, используется. Infoseek-Помощь(Infoseek Help).

        Результаты: Включает название документа, размер картотеки, URL, краткое резюме, извлеченное из документа, и разряд уместности в процентах.

        Адрес: http://www.infoseek.com/

        Частота Модернизации: Постоянно WWW-роботом.

        Дополнительная  информация: в случае большого количества информации см. http://info.infoseek.com/.  
 
 
 
 
 
 
 

     На  данный момент появился очень  интересный и удобный проект :

                        

                                                   Рисунок 5.

  Дата рождения проекта Nigma.ru - 12 апреля 2005 года. Примерно за год до этой знаменательной даты родилась идея создания поисковой системы с новым методом обработки и анализа полученных данных - методом кластеризации.

  Создатель проекта - Виктор Лавренко - ранее работавший в компании Mail.ru, являющейся признанным лидером российского Интернета и с успехом прошел путь от технического директора до вице-президента компании по стратегии и финансам. В середине 2004 года Виктор обратился с предложением о совместной работе над созданием поисковой системы к студенту 5-го курса факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ (а ныне аспиранту и преподавателю) Владимиру Чернышову. Первые полгода они занимались "самообразованием", знакомились с технической литературой и публикациями.

  Активная  работа по созданию принципиально новой поисковой системы началась в начале 2005 года - и продолжается по сей день. Название - Nigma (один из трех родов пауков семейства Dictunidae) - появилось очень просто: во-первых, оно короткое и запоминающееся, во-вторых,  нужна была аналогия с Сетью, Всемирной Паутиной - то есть, Интернетом. На момент появления Nigma.ru в проекте участвовало 3 человека. Сегодня работает уже 15 человек и они планируют расширять штат.

  Многие  поисковые системы основаны на хорошо известных методах и алгоритмах, разработанных еще до появления Интернет. Общая задача информационного поиска в Интернет состоит в том, чтобы найти документы, соответствующие информационной потребности пользователя. Еще десять лет назад проблем с поиском необходимой информации у пользователя Интернет не возникало. Однако, с течением времени ситуация изменилась и теперь мы даже не всегда понимаем, какой необходимо сделать запрос для поиска нужной информации. Следовательно, необходимо изменить постановку задачи поиска и разработать новые методы обработки полученных данных с целью сужения области поиска.

  Одним из методов, позволяющих пользователю найти нужную информацию в Интернете, является кластеризация полученных документов. Системы, обеспечивающие кластеризацию  документов на английском языке, были реализованы западными специалистами несколько лет назад. Подобный алгоритм работает и для поиска документов на русском языке. Преимущество интеллектуальной поисковой системы Nigma.ru состоит в том, что ее алгоритм ищет документы с учетом русской орфографии, объединяет результаты, полученные с разных поисковых систем, использует запросы пользователей для улучшения качества кластеризации и счетчики для сортировки результатов поиска, а также корректирует возможные ошибки. 

  ПРОБЛЕМЫ  И ВОЗМОЖНОСТИ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ.

  Работа  многих поисковых машин считается  вполне успешной. Однако все современные  поисковые системы страдают некоторыми серьёзными недостатками:

1. поиск по ключевым словам даёт слишком много ссылок и многие из них бесполезны.
2. огромное количество поисковых машин с разными пользовательскими интерфейсами порождает проблему когнитивной перегрузки.
3. методы индексирования баз данных, как правило, не связаны с информационным содержанием.
4. часто выдаются ссылки на информацию, которой в Интернете уже давно нет.
5. машины ещё не столь совершены, чтобы понимать естественный язык

  в последнее  время потребности в интеллектуальной помощи быстро растут. Это привело  к появлению интеллектуальных агентов.

        Обычно  интеллектуальные агенты являются основной частью поисковой машины для поиска используется искусственный интеллект. Пользователь учит агента, а затем он выходит в Интернет для поиска.

  Интеллектуальные  агенты выполняют инструкции от имени  пользователя, имеют некоторую самостоятельность. После поиска они оповещают пользователя о результатах. Агенты учатся в результате своей деятельности.

        Интеллектуальность  – обучение на основе обратной связи  по примерам ошибкам и по средствам  взаимодействия с другими агентами.

        Простота  использования – можно тренировать  агента используя естественный язык.

  Индивидуальный  подход – адаптация к предпочтениям  пользователей.

        Интегрированность – непрерывное обучение применение уже имеющих знаний к новым  ситуациям.

        Автономность  – ощущение окружающей среды, и анализ выводов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                            ЗАКЛЮЧЕНИЕ

  Рассмотренные мною поисковые машины далеки от совершенства.  Считается, что идеальная поисковая  машина должна отвечать следующим требованиям:

1. простота в использовании
2. чётко организованный и обновляемый индекс.
3. быстрый поиск в базе данных и быстрое реагирование.
4. надёжность и точность результатов поиска.

  Масштабы  информационных ресурсов и  их количество постоянно расширяется. Становится ясно, что база данных не является совершенной. Интеллектуальные агенты – новое  направление лежащее в основе нового поколения поисковых машин, которые могут фильтровать информацию и получать более точный результат. Internet  продолжает развиваться с неослабевающей интенсивностью, по сути дела стирая ограничение на распространение и получение информации в мире. Однако в этом информационном океане бывает не очень легко найти необходимый документ следует также иметь в виду, что в сети наряду с давно действующими серверами возникают новые.

  Разработка  и их усовершенствование стоит на месте. Но сейчас создаются системы  нового поколения. В 2004 году родилась идея создания поисковой системы с новым методом обработки и анализа полученных данных - методом кластеризации.

  Многие  поисковые системы основаны на хорошо известных методах и алгоритмах, разработанных еще до появления  Интернет. Общая задача информационного поиска в Интернет состоит в том, чтобы найти документы, соответствующие информационной потребности пользователя. Еще десять лет назад проблем с поиском необходимой информации у пользователя Интернет не возникало. Однако, с течением времени ситуация изменилась и теперь мы даже не всегда понимаем, какой необходимо сделать запрос для поиска нужной информации. Следовательно, необходимо изменить постановку задачи поиска и разработать новые методы обработки полученных данных с целью сужения области поиска.

  Список  литературы:

1. Э.А. Якубайтис «Информатика-электроника-сети». М., «Финансы и статистика», 1989.
2. . А. В. Гаврилов "Локальные сети ЭВМ", Москва, Изд-во "Мир", 1990.
3. Н.А. Гайдамакин «Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных», М.: «Гелиос», 2002.

         4.        Поисковая  система Нигма: http://www.nigma.ru

         5.       www.searchengines.ru/articles/005913.html - 27k