Информационно поисковые системы нужны для. Большая энциклопедия нефти и газа

Поиск информации - задача, которую человечество решает уже многие столетия. По мере роста объема информационных ресурсов, потенциально доступных одному человеку (например, посетителю библиотеки), были выработаны все более изощренные и совершенные поисковые средства и приемы, позволяющие найти необходимый документ.

Автоматизированная поисковая система - система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций .

Опыт и практика создания систем в различных сферах деятельности позволяет дать более широкое и универсальное определение, которое полнее отражает все аспекты их сущности.

Информационно-поисковая система - это система, обеспечивающая поиск и отбор необходимых данных в специальной базе с описаниями источников информации (индексе) на основе информационно-поискового языка и соответствующих правил поиска .

Главной задачей любой ИПС является поиск информации релевантной информационным потребностям пользователя. Очень важно в результате проведенного поиска ничего не потерять, то есть найти все документы, относящиеся к запросу, и не найти ничего лишнего. Поэтому вводится качественная характеристика процедуры поиска - релевантность.

Релевантность - это соответствие результатов поиска сформулированному запросу.

Далее мы будем, в основном, рассматривать ИПС для всемирной паутины (WorldWideWeb). Основными показателями ИПС для WWW являются пространственный масштаб и специализация. По пространственному масштабу ИПС можно разделить на локальные, глобальные, региональные и специализированные. Локальные поисковые системы могут быть разработаны для быстрого поиска страниц в масштабе отдельного сервера. Региональные ИПС описывают информационные ресурсы определенного региона, например, русскоязычные страницы в Интернете. Глобальные поисковые системы в отличие от локальных стремятся объять необъятное - по возможности наиболее полно описать ресурсы всего информационного пространства сети Интернет.

История развития ИПС

Обратимся к истории возникновения сети Internet, которая была создана в связи с возникшей необходимостью совместного использования информационных ресурсов, распределенных между различными компьютерными системами. Большинство первых приложений, включая FTP и электронную почту, были разработаны исключительно для обмена данными между хост- компьютерами Internet.

Другие приложения, такие как Telnet, создавались для того, чтобы пользователь получил возможность доступа не только к информации, но и к рабочим ресурсам удаленной системы. По мере развития Internet (увеличения пользователей и хост- компьютеров) прежние методы обмена данными перестали отвечать возросшим потребностям пользователей. Возникла необходимость разработки новых способов поиска сетевых ресурсов и доступа к ним, которые позволяли бы использовать информацию независимо от ее формата и расположения .

Для удовлетворения таких потребностей сначала были созданы поисковая система Archie, решающая задачу локализации ресурсов на FTP-сервере, и система Gopher, упрощающая доступ к различным сетевым ресурсам. Затем были разработаны сетевые информационные системы World Wide Web и WAIS, предлагающие абсолютно новые методы получения информации. Принципы работы этих систем позволяют легко ориентироваться в огромном количестве информационных ресурсов без необходимости предоставления механизмов работы самой сети Internet. Такой подход позволяет говорить уже не просто о ресурсах взаимосвязанных компьютерных систем, а об особых информационных пространствах сети .

Система Archie представляет собой комплекс программных средств, работающих со специальными базами данных. В этих базах данных содержится постоянно пополняющаяся информация о файлах, к которым можно получить доступ через сервис FTP. Пользуясь услугами системы Archie, можно осуществить поиск файла по шаблону его имени. При этом пользователь получит список файлов с точным указанием места их хранения в сети, а также с информацией о типе, времени создания и размере файлов. Доступ к информационно-поисковой системе Archie может осуществляться различными путями, начиная от запросов по электронной почте и с помощью сервиса Telnet и заканчивая использованием графических Archie-клиентов.

Система Gopher была разработана для упрощения процесса локализации FTP-ресурсов Internet и для более удобного представления сведений о содержании хранящихся на FTP-серверах файлов. Система Gopher дает возможность в удобной форме (в виде меню) представлять пользователям об имеющихся файлах и их содержании. Меню Gopher-серверов могут содержать ссылки на другие Gopher- и FTP-серверы. Таким образом, пользователь получает возможность “путешествовать” по Internet, не обращая внимания на местонахождение интересующих его ресурсов, и получать доступ к этим ресурсам.

Система Veronica используется для поиска информации в Gopher-пространстве по заголовкам пунктов меню. После ввода ключевого слова, система Veronica выясняет, встречается ли оно в меню на каком-либо Gopher-сервере, и в качестве результатов поиска выдает список заголовков пунктов меню, содержащих ключевое слово. Поскольку система Veronica не является автономной поисковой программой, а тесно связана с системой Gopher, она обладает тем же, что и система Gopher, недостатком: далеко не всегда по заголовку можно сказать, что собой представляет тот или иной информационный ресурс. Достоинства системы заключается в том, что нет необходимости узнавать, где расположена найденная информация, достаточно выбрать требуемую запись из списка.

ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ СИСТЕМЫ

1. Информационно-поисковые системы (ИПС) и их виды

2. Составные части информационно-поисковых систем

3. Информационный поиск в сети Интернет

Информационно-поисковая система (ИПС) - это упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, предназначенных для хранения и поиска информации - текстов (документов) или данных (фактов). Информационно-поисковыми системами являются любые определенным образом организованные хранилища информации. Причем информационно-поисковые системы могут быть и неавтоматизированными. Главное - это целевая функция: хранение и поиск информации.

В зависимости от объекта хранения и типа запроса различают два вида информационного поиска: документальный и фактографический - и, соответственно, два типа ИПС - документальные и фактографические. Последние также называют информационно-справочными ИПС.

Документальными называются ИПС, в которых реализуется поиск по тематическим запросам в массиве документов или текстов с последующим предоставлением пользователю подмножества этих документов или их копий. Понятие документа может меняться от системы к системе. В общем случае это некий информационный объект, зафиксированный (обычно посредством некоторой знаковой системы) на каком-то материальном носителе (бумага, фото- и кинопленка, магнитная память и т.п.) и предназначенный для передачи в пространстве и времени в системе социальных коммуникаций.

Фактографические ИПС реализуют хранение, поиск и выдачу непосредственно фактических данных (научных, технических, экономических характеристик и свойств объектов, процессов, явлений, адресов, наименований, количественных данных и т.п.).

Главное, сущностное, различие между документальным и фактографическим поиском заключается в подходе к семантике документов. В документальных системах описывается смысл документов в целом с точки зрения их тематического, предметного содержания. В этом случае важно выявить и назвать (перечислить) основные темы и объекты, которым посвящен документ. В фактографических системах описываются объекты, фиксируются их признаки и значения этих признаков. Отсюда различия в языках описания и способах хранения описаний в системе. Соответственно, для каждого вида поиска существуют свои поисковые средства.

Фактографические системы предполагают накопление и поиск в массиве документов со строго регламентированной структурой. Такая структура является или результатом предварительной интеллектуальной обработки документов при вводе информации в систему, или наличием таких документов в готовом виде в конкретных сферах человеческой деятельности, например, учетные формы, бланки, справочники, расписания и т.п. Существуют фактографические ИПС, которые обеспечивают накопление информации и поиск только по одному типу объектов и только по одному типу запросов. Существуют и более развитые фактографические системы, обеспечивающие хранение и поиск данных, разнообразных по содержанию и структуре, но это разнообразие всегда конечно.

Выделяют еще и третий тип систем, которые называют информационно-логическими . Это системы, отвечающие на запросы, на которые в информационной базе в явном виде ответа нет. Получить ответ помогает экстралингвистическая база знаний и информация, порождаемая алгоритмически из уже имеющейся (документальной или фактографической). Эта новая информация или выдается как ответ на запрос, или дополнительно используется для поиска.

Информационно-поисковая система документального типа представляет собой упорядоченную совокупность документов, а также совокупность средств и методов, предназначенных для хранения, поиска и выдачи по запросам документальной информации. Документальная ИПС выдает документы, соответствующие запросу по теме, по предмету. Документ, центральный предмет или тема которого в целом соответ­ствует смысловому содержанию информационного запроса, называется релевантным , а свойство смысловой близости между двумя и более текстами (в данном случае - между документом и информационным запросом) - релевантностью . Релевантность - это фундаментальное понятие теории информационного поиска. Говорят о двух видах релевантности: смысловой и формальной. Соответствие документа содержа­нию информационного запроса называют смысловой релевантностью, а соответствие поискового образа этого документа формализованному поисковому предписанию, выражающему данный информационный запрос, - формальной релевантностью. Также формальную релевантность называют релевантностью документа, а смысловую релевантность - релевантностью информации (имеется в виду «информации, содержащейся в документе»).

17.03.1996 Павел Храмцов

Пользователям Internet хорошо известны названия таких сервисов и информационных служб, как Lycos, AltaVista, Yahoo, OpenText, InfoSeek и др. - без услуг этих систем сегодня практически нельзя найти что-либо полезное в море информационных ресурсов Сети. Что собой представляют эти сервисы изнутри, как они устроены, почему результат поиска в терабайтных массивах информации осуществляется достаточно быстро и как устроено ранжирование документов при выдаче - все это обычно остается за кадром. Тем не менее без правильного планирования стратегии поиска, знакомства с основными положениями теории ИПС (Информационно-Поисковых Систем), насчитывающей уже двадцатилетнюю историю, трудно эффективно использовать даже такие скорострельные сервисы, как AltaVista или Lycos. Архитектура современных ИПС для WWW Информационные ресурсы и их представление в ИПС Индекс поиска Информационно-поисковый язык системы Интерфейс системы Заключение Литература Пользователям Internet уже хорошо известны названия таких сервисов

Пользователям Internet хорошо известны названия таких сервисов и информационных служб, как Lycos, AltaVista, Yahoo, OpenText, InfoSeek и др. - без услуг этих систем сегодня практически нельзя найти что-либо полезное в море информационных ресурсов Сети. Что собой представляют эти сервисы изнутри, как они устроены, почему результат поиска в терабайтных массивах информации осуществляется достаточно быстро и как устроено ранжирование документов при выдаче - все это обычно остается за кадром. Тем не менее без правильного планирования стратегии поиска, знакомства с основными положениями теории ИПС (Информационно-Поисковых Систем), насчитывающей уже двадцатилетнюю историю, трудно эффективно использовать даже такие скорострельные сервисы, как AltaVista или Lycos.

Информационно-поисковые системы появились на свет достаточно давно. Теории и практике построения таких систем посвящено множество статей, основная масса которых приходится на конец 70-х - начало 80-х годов. Среди отечественных источников следует выделить научно-технический сборник "Научно-техническая информация. Серия 2", который выходит до сих пор. На русском языке издана так же и "библия" по разработке ИПС - "Динамические библиотечно-информационные системы" Ж. Солтона , в которой рассмотрены основные принципы построения информационно-поисковых систем и моделирования процессов их функционирования. Таким образом, нельзя сказать, что с появлением Internet и бурным вхождением его в практику информационного обеспечения появилось нечто принципиально новое, чего не было раньше. Если быть точным, то ИПС в Internet - это признание того, что ни иерархическая модель Gopher, ни гипертекстовая модель World Wide Web еще не решают проблему поиска информации в больших объемах разнородных документов. И на сегодняшний день нет другого способа быстрого поиска данных, кроме поиска по ключевым словам.

При использовании иерархической модели Gopher приходится довольно долго бродить по дереву каталогов, пока не встретишь нужную информацию. Эти каталоги должны кем-то поддерживаться, и при этом их тематическое разбиение должно совпадать с информационными потребностями пользователя. Учитывая анархичность Internet и огромное количество всевозможных интересов у пользователей Сети, понятно, что кому-то может и не повезти и в сети не будет каталога, отражающего конкретную предметную область. Именно по этой причине для множества серверов Gopher, называемого GopherSpace была разработана информационно-поисковая программа Veronica (Very Easy Rodent-Oriented Net-wide Index of Computerized Archives).

Аналогичное развитие событий наблюдается и в World Wide Web. Собственно еще в 1988 году в специальном выпуске журнала "Communication of the ACM" среди прочих проблем разработки гипертекстовых систем и их использования Франк Халаз назвал в качестве первоочередной задачи для следующего поколения систем этого типа назвал проблему организации поиска информации в больших гипертекстовых сетях. До сих пор многие идеи, высказанные в той статье, не нашли еще своей реализации. Естественно, что система, предложенная Бернерсом-Ли и получившая такое широкое распространение в Internet, должна была столкнуться с теми же проблемами, что и ее локальные предшественники. Реальное подтверждение этому было продемонстрировано на второй конференции по World Wide Web осенью 1994 года, на которой были представлены доклады о разработке информационно-поисковых систем для Web, а система World Wide Web Worm, разработанная Оливером МакБрайном из Университета Колорадо, получила приз как лучшее навигационное средство. Следует также отметить, что все-таки долгая жизнь суждена отнюдь не чудесным программам талантливых одиночек, а средствам, являющимся результатом планового и последовательного движения научных и производственных коллективов к поставленной цели. Рано или поздно этап исследований заканчивается, и наступает этап эксплуатации систем, а это уже совсем другой род деятельности. Именно такая судьба ожидала два других проекта, представленных на той же конференции: Lycos, поддерживаемый компанией Microsoft, и WebCrawler, ставший собственностью America On-line.

Разработка новых информационных систем для Web не завершена. Причем как на стадии написания коммерческих систем, так и на стадии исследований. За прошедшие два года снят только верхний слой возможных решений. Однако многие проблемы, которые ставит перед разработчиками ИПС Internet, не решены до сих пор. Именно этим обстоятельством и вызвано появление проектов типа AltaVista компании Digital , главной целью которого является разработка программных средств информационного поиска для Web и подбор архитектуры для информационного сервера Web.

Архитектура современных ИПС для WWW

Прежде чем описать проблемы построения информационно-поисковых систем Web и пути их решения рассмотрим типовую схему такой системы. В различных публикациях, посвященных конкретным системам, например , приводятся схемы, которые отличаются друг от друга только способом применения конкретных программных решений, а не принципом организации различных компонентов системы. Поэтому рассмотрим эту схему на примере, взятом из работы (рис.).

Рис. Типовая схема информационно-поисковой системы.

Client (клиент) на этой схеме - это программа просмотра конкретного информационного ресурса. Наиболее популярны сегодня мультипротокольные программы типа Netscape Navigator. Такая программа обеспечивает просмотр документов WWW, Gopher, Wais, FTP-архивов, почтовых списков рассылки и групп новостей Usenet. В свою очередь все эти информационные ресурсы являются объектом поиска информационно-поисковой системы.

User interface (пользовательский интерфейс) - это не просто программа просмотра, в случае информационно-поисковой системы под этим словосочетанием понимают также способ общения пользователя с поисковым аппаратом: системой формирования запросов и просмотров результатов поиска.

Search engine (поисковая машина) - служит для трансляции запроса на информационно-поисковом языке (ИПЯ), в формальный запрос системы, поиска ссылок на информационные ресурсы Сети и выдачи результатов этого поиска пользователю.

Index database (индекс базы данных) - индекс, который является основным массивом данных ИПС и служит для поиска адреса информационного ресурса. Архитектура индекса устроена таким образом, чтобы поиск происходил максимально быстро и при этом можно было бы оценить ценность каждого из найденных информационных ресурсов сети.

Queries (запросы пользователя) - сохраняются в его (пользователя) личной базе данных. На отладку каждого запроса уходит достаточно много времени, и поэтому чрезвычайно важно запоминать запросы, на которые система дает хорошие ответы.

Index robot (робот-индексировщик) - служит для сканирования Internet и поддержания базы данных индекса в актуальном состоянии. Эта программа является основным источником информации о состоянии информационных ресурсов сети.

WWW sites - это весь Internet или точнее - информационные ресурсы, просмотр которых обеспечивается программами просмотра.

Рассмотрим теперь назначение и принципу построения каждого из этих компонентов более подробно и определим, в чем отличие данной системы от традиционной ИПС локального типа.

Информационные ресурсы и их представление в ИПС

Как видно из рисунка, документальным массивом ИПС Internet является все множество документов шести основных типов: WWW-страницы, Gopher-файлы, документы Wais, записи архивов FTP, новости Usenet и статьи почтовых списков рассылки. Все это довольно разнородная информация, которая представлена в виде различных, никак несогласованных друг с другом форматов данных: тексты, графическая и аудиоинформация и вообще все, что имеется в указанных хранилищах. Естественно возникает вопрос - как информационно-поисковая система должна со всем этим работать?

В традиционных системах используется понятие поискового образа документа - ПОД. Обычно, этим термином обозначают нечто, заменяющее собой документ и использующееся при поиске вместо реального документа. Поисковый образ является результатом применения некоторой модели информационного массива документов к реальному массиву. Наиболее популярной моделью является векторная модель , в которой каждому документу приписывается список терминов, наиболее адекватно отражающих его смысл. Если быть более точным, то документу приписывается вектор размерности, равный числу терминов, которыми можно воспользоваться при поиске. При булевой векторной модели элемент вектора равен 1 или 0, в зависимости от наличия или отсутствия термина в ПОД. В более сложных моделях термины взвешиваются - элемент вектора равен не 1 или 0, а некоторому числу (весу), отражающему соответствие данного термина документу. Именно последняя модель стала наиболее популярной в ИПС Internet .

Вообще говоря, существуют и другие модели описания документов: вероятностная модель информационных потоков и поиска и модель поиска в нечетких множествах . Не вдаваясь в подробности, имеет смысл обратить внимание на то, что пока только линейная модель применяется в системах Lycos, WebCrawler, AltaVista, OpenText и AliWeb. Однако ведутся исследования по применению и других моделей, результаты которых отражены в работах . Таким образом, первая задача, которую должна решить ИПС, - это приписывание списка ключевых слов документу или информационному ресурсу. Именно эта процедура и называется индексированием. Часто, однако, индексированием называют составление файла инвертированного списка, в котором каждому термину индексирования ставится в соответствие список документов в которых он встречается. Такая процедура является только частным случаем, а точнее, техническим аспектом создания поискового аппарата ИПС. Проблема, связанная с индексированием, заключается в том, что приписывание поискового образа документу или информационному ресурсу опирается на представление о словаре, из которого эти термины выбираются, как о фиксированной совокупности терминов. В традиционных системах существовало разбиение на системы с контролируемым словарем и системы со свободным словарем. Контролируемый словарь предполагал ведение некоторой лексической базы данных, добавление терминов в которую производилось администратором системы, и все новые документы могли быть заиндексированы только теми терминами, которые были в этой базе данных. Свободный словарь пополнялся автоматически по мере появления новых документов. Однако на момент актуализации словарь также фиксировался. Актуализация предполагала полную перезагрузку базы данных. В момент этого обновления перегружались сами документы, и обновлялся словарь, а после его обновления производилась переиндексация документов. Процедура актуализации занимала достаточно много времени и доступ к системе в момент ее актуализации закрывался.

Теперь представим себе возможность такой процедуры в анархичном Internet, где ресурсы появляются и исчезают ежедневно. При создании программы Veronica для GopherSpace предполагалось, что все серверы должны быть зарегистрированы, и таким образом велся учет наличия или отсутствия ресурса. Veronica раз в месяц проверяла наличие документов Gopher и обновляла свою базу данных ПОД для документов Gopher. В WWW ничего подобного нет. Для решения этой задачи используются программы сканирования сети или роботы-индексировщики . Разработка роботов - это довольно нетривиальная задача; существует опасность зацикливания робота или его попадания на виртуальные страницы. Робот просматривает сеть, находит новые ресурсы, приписывает им термины и помещает в базу данных индекса. Главный вопрос заключается в том, что за термины приписывать документам, откуда их брать, ведь ряд ресурсов вообще не является текстом. Сегодня роботы обычно используют для индексирования следующие источники для пополнения своих виртуальных словарей: гипертекстовые ссылки, заголовки, заглавия (H1,H2), аннотации, списки ключевых слов, полные тексты документов, а также сообщения администраторов о своих Web-страницах . Для индексирования telnet, gopher, ftp, нетекстовой информации используются главным образом URL, для новостей Usenet и почтовых списков поля Subject и Keywords. Наибольший простор для построения ПОД дают HTML документы. Однако не следует думать, что все термины из перечисленных элементов документов попадают в их поисковые образы. Очень активно применяются списки запрещенных слов (stop-words), которые не могут быть употреблены для индексирования, общих слов (предлоги, союзы и т.п.). Таким образом даже то, что в OpenText, например, называется полнотекстовым индексированием реально является выбором слов из текста документа и сравнением с набором различных словарей, после которого термин попадает в ПОД, а потом и в индекс системы. Для того чтобы не раздувать словарей и индексов (индекс системы Lycos уже сегодня равен 4 Тбайт), применяется такое понятие, как вес термина . Документ обычно индексируется через 40 - 100 наиболее "тяжелых" терминов.

Индекс поиска

После того как ресурсы заиндексированы и система составила массив ПОД, начинается построение поискового аппарата. Совершенно очевидно, что лобовой просмотр файла или файлов ПОД займет много времени, что абсолютно не приемлемо для интерактивной системы WWW. Для ускорения поиска строится индекс, которым в большинстве систем является набор связанных между собой файлов, ориентированных на быстрый поиск данных по запросу. Структура и состав индексов различных систем могут отличаться друг от друга и зависят от многих факторов: размер массива поисковых образов, информационно-поисковый язык, размещения различных компонентов системы и т.п. Рассмотрим структуру индекса на примере системы , для которой можно реализовывать не только примитивный булевый, но и контекстный и взвешенный поиск, а также ряд других возможностей, отсутствующие во многих поисковых системах Internet, например Yahoo. Индекс рассматриваемой системы состоит из таблицы идентификаторов страниц (page-ID), таблицы ключевых слов (Keyword-ID), таблицы модификации страниц, таблицы заголовков, таблицы гипертекстовых связей, инвертированного (IL) и прямого списка (FL).

Page-ID отображает идентификаторы страниц в их URL, Keyword-ID - каждое ключевое слов в уникальный идентификатор этого слова, таблица заголовков - идентификатор страницы в заголовок страницы, таблица гипертекстовых ссылок - идентификатор страниц в гипертекстовую ссылку на эту страницу. Инвертированный список ставит в соответствие каждому ключевому слову документа список пар - идентификатор страницы, позиция слова в странице. Прямой список - это массив поисковых образов страниц. Все эти файлы так или иначе используются при поиске, но главным среди них является файл инвертированного списка. Результат поиска в данном файле - это объединение и/или пересечение списков идентификаторов страниц. Результирующий список, который преобразовывается в список заголовков, снабженных гипертекстовыми ссылками возвращается пользователю в его программу просмотра Web. Для того чтобы быстро искать записи инвертированного списка, над ним надстраивается еще несколько файлов, например, файл буквенных пар с указанием записей инвертированного списка, начинающихся с этих пар. Кроме этого, применяется механизм прямого доступа к данным - хеширование. Для обновления индекса используется комбинация двух подходов. Первый можно назвать коррекцией индекса "на ходу" с помощью таблицы модификации страниц. Суть такого решения довольно проста: старая запись индекса ссылается на новую, которая и используется при поиске. Когда число таких ссылок становится достаточным для того, чтобы ощутить это при поиске, то происходит полное обновление индекса - его перезагрузка. Эффективность поиска в каждой конкретной ИПС определяется исключительно архитектурой индекса. Как правило, способ организации этих массивов является "секретом фирмы" и ее гордостью. Для того чтобы убедиться в этом, достаточно почитать материалы OpenText .

Информационно-поисковый язык системы

Индекс - это только часть поискового аппарата, скрытая от пользователя. Второй частью этого аппарата является информационно-поисковый язык (ИПЯ), позволяющий сформулировать запрос к системе в простой и наглядной форме. Уже давно осталась позади романтика создания ИПЯ, как естественного языка, - именно этот подход использовался в системе Wais на первых стадиях ее реализации. Если даже пользователю предлагается вводить запросы на естественном языке, то это еще не значит, что система будет осуществлять семантический разбор запроса пользователя. Проза жизни заключается в том, что обычно фраза разбивается на слова, из которых удаляются запрещенные и общие слова, иногда производится нормализация лексики, а затем все слова связываются либо логическим AND, либо OR. Таким образом, запрос типа:

>Software that is used on Unix Platform

будет преобразован в:

>Unix AND Platform AND Software

что будет означать примерно следующее: "Найди все документы, в которых слова Unix, Platform и Software встречаются одновременно ".

Возможны и варианты. Так, в большинстве систем фраза "Unix Platform" будет опознана как ключевая фраза и не будет разделяться на отдельные слова. Другой подход заключается в вычислении степени близости между запросом и документом. Именно этот подход используется в Lycos. В этом случае в соответствии с векторной моделью представления документов и запросов вычисляется их мера близости. Сегодня известно около дюжины различных мер близости. Наиболее часто применяется косинус угла между поисковым образом документа и запросом пользователя. Обычно эти проценты соответствия документа запросу и выдаются в качестве справочной информации при списке найденных документов.

Наиболее развитым языком запросов из современных ИПС Internet обладает Alta Vista. Кроме обычного набора AND, OR, NOT эта система позволяет использовать еще и NEAR, позволяющий организовать контекстный поиск. Все документ в системе разбиты на поля, поэтому в запросе можно указать, в какой части документа пользователь надеется увидеть ключевое слово: ссылка, заглавие, аннотация и т.п. Можно также задавать поле ранжирования выдачи и критерий близости документов запросу.

Интерфейс системы

Важным фактором является вид представления информации в программе-интерфейсе. Различают два типа интерфейсных страниц: страницы запросов и страницы результатов поиска.

При составлении запроса к системе используют либо меню - ориентированный подход, либо командную строку. Первый позволяет ввести список терминов, обычно разделяемых пробелом, и выбрать тип логической связи между ними. Логическая связь распространяется на все термины. На схеме из рисунка указаны сохраненные запросы пользователя - в большинстве систем это просто фраза на ИПЯ, которую можно расширить за счет добавления новых терминов и логических операторов. Но это только один способ использования сохраненных запросов, называемый расширением или уточнением запроса. Для выполнения этой операции традиционная ИПС хранит не запрос как таковой, а результат поиска - список идентификаторов документов, который объединяется/пересекается со списком, полученным при поиске документов по новым терминам. К сожалению, сохранение списка идентификаторов найденных документов в WWW не практикуется, что было вызвано особенностью протоколов взаимодействия программы-клиента и сервера, не поддерживающих сеансовый режим работы.

Итак, результат поиска в базе данных ИПС - это список указателей на удовлетворяющие запросу документы. Различные системы представляют этот список по-разному. В некоторых выдается только список ссылок, а в таких, как Lycos, Alta Vista и Yahoo, дается еще и краткое описание, которое заимствуется либо из заголовков, либо из тела самого документа. Кроме этого, система сообщает, на сколько найденный документ соответствует запросу. В Yahoo, например, это количество терминов запроса, содержащихся в ПОД, в соответствии с которым ранжируется результат поиска. Система Lycos выдает меру соответствия документа запросу, по которой производится ранжирование.

При обзоре интерфейсов и средств поиска нельзя пройти мимо процедуры коррекции запросов по релевантности . Релевантность - это мера соответствия найденного системой документа потребности пользователя. Различают формальную релевантность и реальную. Первую вычисляет система, и на основании чего ранжируется выборка найденных документов. Вторая - это оценка самим пользователем найденных документов. Некоторые системы имеют для этого специальное поле , где пользователь может отметить документ как релевантный. При следующей поисковой итерации запрос расширяется терминами этого документа, а результат снова ранжируется. Так происходит до тех пор, пока не наступит стабилизация, означающая, что ничего лучше, чем полученная выборка, от данной системы не добьешься.

Кроме ссылок на документы в списке, полученном пользователем, могут оказаться ссылки на части документов или на их поля. Это происходит при наличии ссылок типа http://host/path#mark или ссылок по схеме WAIS. Возможны ссылки и на скрипты, но обычно такие ссылки роботы пропускают, и система их не индексирует. Если с http-ссылками все более или менее понятно, то ссылки WAIS - это гораздо более сложные объекты. Дело в том, что WAIS реализует архитектуру распределенной информационно-поисковой системы, при которой одна ИПС, например Lycos, строит поисковый аппарат над поисковым аппаратом другой системы - WAIS. При этом серверы WAIS имеют свои собственные локальные базы данных. При загрузке документов в WAIS администратор может описать структуру документов, разбив их на поля, и хранить документы в виде одного файла. Индекс WAIS будет ссылаться на отдельные документы и их поля как на самостоятельные единицы хранения, программа просмотра ресурсов Internet в этом случае должна уметь работать с протоколом WAIS, чтобы получить доступ к этим документам.

Заключение

В обзорной статье были рассмотрены основные элементы информационно-поисковых систем и принципы их построения. Сегодня ИПС являются наиболее мощным механизмом поиска сетевых информационных ресурсов Internet. К сожалению, в российском секторе Internet пока не наблюдается активного изучения этой проблемы за исключением, может быть, проекта LIBWEB, финансируемого РФФИ и системы "Паук", которая работает недостаточно надежно. Наибольшим опытом разработки такого сорта систем безусловно обладает ВИНИТИ, но здесь работа сосредоточена пока на размещении своих собственных ресурсов в Сети, что принципиально отличается от информационно-поисковых систем Internet типа Lycos, OpenText, Alta Vista, Yahoo, InfoSeek и т.п. Казалось бы, что такая работа могла быть сосредоточена в рамках таких проектов, как Россия On-line компании SovamTeleport, но здесь мы пока наблюдаются ссылки на чужие поисковые машины. Развитие ИПС для Internet в США началось два года назад, учитывая отечественные реалии и темпы развития технологий Сети в России, можно надеяться, что у нас еще все впереди.

Литература

1. Дж. Солтон. Динамические библиотечно-информационные системы. Мир, Москва, 1979.
2. Frank G. Halasz. Reflection notecards: seven issues for the next generation of hypermedia systems. Communication of the acm, V31, N7, 1988, p.836-852.
3. Tim Berners-Lee. World Wide Web: Proposal for HyperText Project. 1990.
4. Alta Vista . Digital Equipment Corporation, 1996.
5. Brain Pinkerton. Finding What People Want: Experiences with the WebCrawler .
6. Bodi Yuwono, Savio L.Lam, Jerry H.Ying, Dik L.Lee. .
7. Martin Bartschi. An Overview of Information Retrieval Subjects. IEEE Computer, N5, 1985,p.67-84.
8. Michel L. Mauldin, John R.R. Leavitt. Web Agent Related Research at the Center for Machine Translation .
9. Ian R.Winship. World Wide Web searching tools -an evaluation . VINE (99).
10. G.Salton, C.Buckley. Term-Weighting Approachs in Automatic Text Retrieval. Information Processing & Management, 24(5), pp. 513-523, 1988.
11. Open Text Corporation Releases Industry"s Highest Performance Text Retrieval System.

Павел Храмцов ([email protected]) - независимый эксперт, (Москва).

ФГБОУ ВПО «АРКТИЧЕСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ ИСКУССТВ И КУЛЬТУРЫ»

ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ, БИБЛИОТЕЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И МЕНЕДЖМЕНТА КУЛЬТУРЫ

КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ

ИНФОМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ СИСТЕМЫ

КУРСОВАЯ РАБОТА

по курсу «Информатика»

Выполнила Синичкина Анастасия Александровна, студентка 2 курса

Специальность: 071201 «Библиотечно- информационная деятельность»

Научный руководитель: Леверьева О.В., преп.

Якутск

Введение

Глава 1. Информационно-поисковые системы

1 Понятие информационно-поисковых систем

2 История развития ИПС

3 Структура ИПС

4 Виды ИПС

Глава 2. Современные информационно-поисковые системы

1 Сферы использования современных ИПС

2 Архитектура современных ИПС

3 Популярные ИПС

Заключение

Введение

Актуальность. Современный этап развития цивилизации характеризуется переходом наиболее развитой части человечества от индустриального общества к информационному. Одним из наиболее ярких явлений этого процесса является возникновение и развития глобальной информационной компьютерной сети.

Проблема поиска и сбора информации - одна из важнейших проблем информационно поисковых систем. Конечно, нельзя сравнивать в этом отношении, скажем, средние века, когда поиск информации был проблемой потому, что этой информации было мало, и требовались усилия только для того, чтобы найти хоть что-то по более или менее значительному интересующему вопросу. Так, сначала появилась возможность пойти в библиотеку и, потратив там время на выбор нужной книги по каталогу, найти необходимую информацию. Но каталоги не решают полностью проблем поиска информации даже в рамках одной библиотеки, так как в каталожную запись входит относительно мало информации: заголовок, автор, место издания. Проблема поиска информации приобрела новый характер в 20-м столетии, с началом развития века информационных технологий. Теперь она заключается не в том, что информации мало и поэтому ее трудно найти, а в том, что ее теперь наоборот становится все больше и больше, и от этого найти ответ на интересующий вопрос может оказаться тоже довольно сложной задачей. Проблема поиска информации значительно усложняется при использовании виртуальных источников. Здесь используется технология онлайновых каталогов, в результате применения которой пользователь имеет возможность выполнять поиск в каталогах сразу нескольких библиотек, чем, на самом деле, еще больше усложняет себе задачу, но, с другой стороны, увеличивает шансы решить ее.

На современном этапе все информационное пространство, в котором мы живем, все больше погружается в Internet. Internet становится основной формой существования информации, не отменив традиционных, такие как журналы, радио, телевидение, телефон, всевозможные справочные службы.

Целью исследования является изучение автоматизированных информационно - поисковых систем.

Задачей в данной курсовой работе рассматриваются теоретические основы автоматизированного информационного поиска, классификация и разновидности информационно поисковых систем. Также анализируется материал по применяемым в настоящее время информационно - поисковым каталогам полнотекстовых и гипертекстовых поисковых систем.

При появлении сети Internet проблема поиска становилась более актуальной. Internet - всемирная компьютерная сеть, представляющая собой единую информационную среду и позволяющая получить информацию в любое время. Но с другой стороны в Интернете хранится очень много полезной информации, но для поиска её требуется затрачивать много времени. Эта проблема послужила поводом к появлению поисковых систем. В данной курсовой работе будут рассмотрены поисковые системы в сети Internet.

Глава 1. Информационно-поисковые системы

1 Понятие информационных поисковых систем

Поиск информации - задача, которую человечество решает уже многие столетия. По мере роста объема информационных ресурсов, потенциально доступных одному человеку (например, посетителю библиотеки), были выработаны все более изощренные и совершенные поисковые средства и приемы, позволяющие найти необходимый документ.

Автоматизированная поисковая система - система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций .

Опыт и практика создания систем в различных сферах деятельности позволяет дать более широкое и универсальное определение, которое полнее отражает все аспекты их сущности.

Информационно-поисковая система - это система, обеспечивающая поиск и отбор необходимых данных в специальной базе с описаниями источников информации (индексе) на основе информационно-поискового языка и соответствующих правил поиска .

Главной задачей любой ИПС является поиск информации релевантной информационным потребностям пользователя. Очень важно в результате проведенного поиска ничего не потерять, то есть найти все документы, относящиеся к запросу, и не найти ничего лишнего. Поэтому вводится качественная характеристика процедуры поиска - релевантность.

Релевантность - это соответствие результатов поиска сформулированному запросу.

Далее мы будем, в основном, рассматривать ИПС для всемирной паутины (WorldWideWeb). Основными показателями ИПС для WWW являются пространственный масштаб и специализация. По пространственному масштабу ИПС можно разделить на локальные, глобальные, региональные и специализированные. Локальные поисковые системы могут быть разработаны для быстрого поиска страниц в масштабе отдельного сервера. Региональные ИПС описывают информационные ресурсы определенного региона, например, русскоязычные страницы в Интернете. Глобальные поисковые системы в отличие от локальных стремятся объять необъятное - по возможности наиболее полно описать ресурсы всего информационного пространства сети Интернет.

2 История развития ИПС

Обратимся к истории возникновения сети Internet, которая была создана в связи с возникшей необходимостью совместного использования информационных ресурсов, распределенных между различными компьютерными системами. Большинство первых приложений, включая FTP и электронную почту, были разработаны исключительно для обмена данными между хост- компьютерами Internet.

Другие приложения, такие как Telnet, создавались для того, чтобы пользователь получил возможность доступа не только к информации, но и к рабочим ресурсам удаленной системы. По мере развития Internet (увеличения пользователей и хост- компьютеров) прежние методы обмена данными перестали отвечать возросшим потребностям пользователей. Возникла необходимость разработки новых способов поиска сетевых ресурсов и доступа к ним, которые позволяли бы использовать информацию независимо от ее формата и расположения .

Для удовлетворения таких потребностей сначала были созданы поисковая система Archie, решающая задачу локализации ресурсов на FTP-сервере, и система Gopher, упрощающая доступ к различным сетевым ресурсам. Затем были разработаны сетевые информационные системы World Wide Web и WAIS, предлагающие абсолютно новые методы получения информации. Принципы работы этих систем позволяют легко ориентироваться в огромном количестве информационных ресурсов без необходимости предоставления механизмов работы самой сети Internet. Такой подход позволяет говорить уже не просто о ресурсах взаимосвязанных компьютерных систем, а об особых информационных пространствах сети .

Система Archie представляет собой комплекс программных средств, работающих со специальными базами данных. В этих базах данных содержится постоянно пополняющаяся информация о файлах, к которым можно получить доступ через сервис FTP. Пользуясь услугами системы Archie, можно осуществить поиск файла по шаблону его имени. При этом пользователь получит список файлов с точным указанием места их хранения в сети, а также с информацией о типе, времени создания и размере файлов. Доступ к информационно-поисковой системе Archie может осуществляться различными путями, начиная от запросов по электронной почте и с помощью сервиса Telnet и заканчивая использованием графических Archie-клиентов.

Система Gopher была разработана для упрощения процесса локализации FTP-ресурсов Internet и для более удобного представления сведений о содержании хранящихся на FTP-серверах файлов. Система Gopher дает возможность в удобной форме (в виде меню) представлять пользователям об имеющихся файлах и их содержании. Меню Gopher-серверов могут содержать ссылки на другие Gopher- и FTP-серверы. Таким образом, пользователь получает возможность путешествовать по Internet, не обращая внимания на местонахождение интересующих его ресурсов, и получать доступ к этим ресурсам.

Система Veronica используется для поиска информации в Gopher-пространстве по заголовкам пунктов меню. После ввода ключевого слова, система Veronica выясняет, встречается ли оно в меню на каком-либо Gopher-сервере, и в качестве результатов поиска выдает список заголовков пунктов меню, содержащих ключевое слово. Поскольку система Veronica не является автономной поисковой программой, а тесно связана с системой Gopher, она обладает тем же, что и система Gopher, недостатком: далеко не всегда по заголовку можно сказать, что собой представляет тот или иной информационный ресурс. Достоинства системы заключается в том, что нет необходимости узнавать, где расположена найденная информация, достаточно выбрать требуемую запись из списка.

3 Структура ИПС

В основу построения структуры информационно-поисковой системы легло её функциональное назначение, область применения и особенности описываемой ею предметной области.

Функционально ИПС предназначена для быстрого и удобного поиска и выборки данных из больших массивов информации по шаговым двигателям как для внутренней работы с данными, так и для подготовки их для различных САПР. Это накладывает определённые требования на построение пользовательского интерфейса и на форму предоставления информации. При построении структуры ИПС учитывается также потребность потенциального пользователя в доступе к системе контекстно-зависимой подсказке.

Реализация вышеперечисленных требований возложена на следующий ряд структурных компонентов, так называемых блоков:

проверки БД на целостность;

просмотра;

редактирования;

защиты паролем;

вывода результата;

хранения параметров поиска;

В основе выбора именно такой структуры информационно-поисковой системы по шаговым двигателям лежит очень простая логика - любой блок системы должен получать данные, обрабатывать их и выдавать пользователю в определенном порядке, обеспечивая логику процесса.

Рассмотрим каждый блок более подробно (рис. 1) :

Блок проверки БД на целостность осуществляет проверку всех составных частей базы данных.

Блок просмотра позволяет начать работу в системе с просмотра БД и далее выбрать другой режим работы.

Блок редактирования производит редактирование только числовых полей БД и позволяет изменять характеристики, вводить новые и удалять старые записи в таблицы БД. Здесь также можно произвести смену режима работы.

Блок защиты паролем осуществляет блокировку доступа к редактированию данных путем ввода шестизначного пароля.

Блок поиска предназначен для осуществления поиска по введенному техническому заданию (ТЗ) и перехода к другим режимам работы.

Блок вывода результатов поиска выводит на экран в определенном порядке все найденные шаговые двигатели и их характеристики в соответствии с ТЗ поиска. Блок хранения параметров поиска записывает и хранит информацию до следующего этапа поиска.

Блок помощи выполняет роль подсказки в различных режимах работы системы.

Рисунок 1. Структура ИПС.

Область применения ИПС, как было указано выше, - это внутренняя работа с информацией и обработка информации для использования её в работе САПР, включающей в свой состав ИПС как один из модулей. Из этого вытекают очень высокие требования к надёжности функционирования системы, поскольку любая САПР - это достаточно сложное построение с заданными параметрами надежности, и каждая структура, включаемая в такое построение, должна обладать надежностью по крайней мере не меньшей, чем вся система в целом. Обеспечение нужных показателей надежности, в свою очередь, во многом определяется структурой построения системы. Для организации БД ИПС необходимо полное исследование предметной области. В данной ИПС предметной областью является широкий класс шаговых двигателей.

информационный поиск база данное

Информационно-поисковые системы (ИПС) Интернет, при всем их внешнем разнообразии, также попадают в один из этих классов. Поэтому, прежде чем знакомиться с этими ИПС, рассмотрим абстрактные алфавитные (словарные), систематические и предметные ИПС. Для этого дадим определение некоторым терминами из теории информационного поиска.

Классификационные информационно-поисковые системы

В классификационных ИПС используется иерархическая (древовидная) организация информации, которая называется КЛАССИФИКАТОРОМ. Разделы классификатора называются РУБРИКАМИ. Библиотечный аналог классификационной ИПС - систематический каталог. Классификатор разрабатывается и совершенствуется коллективом авторов. Затем его использует другой коллектив специалистов, называемых СИСТЕМАТИЗАТОРАМИ. Систематизаторы, зная классификатор, читают документы и приписывают им классификационные индексы, указывающие, каким разделам классификатора эти документы соответствую.

Предметная ИПС Web-кольца

Предметная ИПС с точки зрения пользователя устроена наиболее просто. Ищи название нужного предмета своего интереса (предметом может быть и нечто невещественное, например, индийская музыка), а с названием связаны списки соответствующих ресурсов Интернет. Это было бы особенно удобно, если полный перечень предметов невелик.

Словарные ИПС

Культурные проблемы, связанные с использованием классификационных ИПС, привели к созданию ИПС словарного типа, с обобщенным англоязычным названием search engines. Основная идея словарной ИПС - создать словарь из слов, встречающихся в документах Интернет, в котором при каждом слове будет храниться список документов, из которых взято данное слово.

Теория информационного поиска предполагает два основных алгоритма работы словарных ИПС: с использованием ключевых слов и с использованием дескрипторов. В первом случае, для оценки содержимого документа используются только те слова, которые в нем встречаются, и по запросу ИПС сопоставляет слова из запроса со словами документа, определяя по количеству, расположению, весу слов из запроса в документе его релевантность. Все работающие ИПС по историческим причинам используют этот алгоритм, в различных модификациях.

При работе с дескрипторами индексируемые документы переводятся на некоторый дексрипторный информационный язык. Дескрипторный информационный язык, как и любой другой язык, состоит из алфавита (символов), слов, средств выражения парадигматических и синтагматических отношений между словами. Парадигматика предусматривает выявление скрытых в естественном языке лексико- семантических отношений между понятиями. В рамках парадигматических отношений можно рассматривать, например, синонимию, омонимию. Синтагматика исследует такие отношения между словами, которые позволяют объединять их в словосочетания и предложения. Синтагматика включает правила построения слов из элементов алфавита (кодирование лексических единиц), правила построения предложений (текстов) из лексических единиц (грамматика).

То есть, запрос пользователя переводится в дескрипторы и обрабатывается ИПС уже в этой форме. Такой подход более затратен по вычислительным ресурсам, но и потенциально более продуктивен, так как позволяет отказаться от критерия релевантности и работать непосредственно с пертинентностью документов.

Ранжирование результатов поиска

Словарные ИПС способны выдавать списки документов, содержащие миллионы ссылок. Даже просто просмотреть такие списки невозможно, да и не нужно. Было бы удобно иметь возможность задать формальные критерии (хотя бы относительной) важности (с точки зрения пертинентности) документов с тем, чтобы наиболее важные документы попадали бы в начало списка. Все ИПС в настоящее время уделяют основное внимание именно алгоритму ранжирования полученных ссылок.

Наиболее часто используемыми критериями при ранжировании в ИПС являются наличие слов из запроса в документе, их количество, близость к началу документа, близость к друг другу;

Наличие слов из запроса в заголовках и подзаголовках документов (заголовки должны быть специально отформатированы);

Количество ссылок на данный документ с других документов; «рекспектабельность» ссылающихся документов.

Глава 2. Современные ИПС

1 Сферы использования современных ИПС

Современные ИПС характерны для так называемой информационной индустрии - новейшей области экономики и социальной сферы, занятой обработкой, систематизацией, накоплением и распространением информации. Бурное развитие ИПС связано с успехами информатики (Информатика). Предметами запроса в ИПС могут быть библиографические данные, управленческая и фактографическая информация, экспертные оценки, ретроспективный опыт, результаты исследования моделей и т.д. Такой широкий круг задач обусловливает большое разнообразие типов ИПС. Они различаются своими целями, объемом содержащихся сведений, видами информации, способами доведения ее до потребителя. Наряду с локальными ИПС, действующими в рамках одного учреждения (например, поликлиники или больницы), существуют национальные и интернациональные центры информационного обслуживания (например, в области охраны окружающей среды). Широкое распространение получили библиографические ИПС (например, содержащие библиографию по всем областям медицины и медико-биологических наук). Массовое производство персональных ЭВМ, развитие средств коммуникаций, возможность объединения ЭВМ в информационные сети и обращения со своего рабочего места к сведениям, находящимся в памяти других ЭВМ, существенно расширили диапазон применения информации, широту и глубину ее поиска. Качественно новый этап развития ИПС связан с формированием баз данных на машиночитаемых носителях. Такие базы данных позволяют обращаться к ним дистанционно, одновременно по многим запросам, получая результаты поиска оперативно и в удобном виде.

Медицина и здравоохранение являются чрезвычайно специфической областью внедрения ИПС. Это связано со сложной структурой и многообразием форм медико-санитарной информации, которая включает трудно формализуемые понятия и категории, а также значительные массивы подлежащих учету данных. Особенностью медицинской информации является и то, что результаты единичных клинических или экспериментальных наблюдений по мере накопления и обобщения становятся основой для осуществления крупных здравоохранительных и социальных мероприятий. Медико-санитарная информация является базой принятия управленческих решений - от выбора наиболее важных направлений научно-исследовательской работы до проведения экстренных санитарно-профилактических мероприятий. В массивы информации, на основании анализа которой осуществляется управление здравоохранением, входят статистика (демографическая и популяционная, статистика кадров, данные о заболеваемости и смертности и пр.), обобщенные данные о состоянии и достижениях медицинской и ряда смежных научных дисциплин, опыт предшествующих лет. Именно комплексный характер сведений послужил причиной разработки единой концепции ИПС. Она включает поэтапное создание отдельных подсистем, объединение которых достигается как на уровне обмена базами данных, так и (или) с помощью средств коммуникаций.

Процесс разработки и интеграции подсистем в ИПС может осуществляться по вертикали и по горизонтали по мере их создания. Подсистемы, являющиеся вспомогательными (например, учет и движение кадров, планирование и финансирование), могут создаваться независимо от других. На нижнем уровне учреждения здравоохранения (больницы, клиники, НИИ) пользуются ИПС для ведения историй болезни, контроля эффективности лечебных мероприятий, сбора и обработки первичных статистических данных, а также для решения управленческих задач своего уровня компетенции (использование коечного фонда и лабораторно-диагностического оборудования, лекарственное обеспечение и др.). Осуществляя оперативные функции, эти ИПС одновременно накапливают, а затем передают необходимую информацию на более высокий уровень (городской, областной). Отдельно создаются подсистемы справочно-информационного обслуживания (в области библиографии и научных исследований, нормативных материалов, стандартов). В рамках общей ИПС могут разрабатываться подсистемы для поддержки и развития отдельных служб (например, психиатрической, онкологической) или целевых программ (например, побочное действие лекарственных препаратов).

2 Архитектура современных ИПС для WWW

Прежде чем описать проблемы построения информационно-поисковых систем Web и пути их решения рассмотрим типовую схему такой системы (рис. 2).

Рисунок 2. Типовая схема информационно-поисковой системы.

(клиент) на этой схеме - это программа просмотра конкретного информационного ресурса. Наиболее популярны сегодня мультипротокольные программы типа Netscape Navigator. Такая программа обеспечивает просмотр документов WWW, Gopher, Wais, FTP-архивов, почтовых списков рассылки и групп новостей Usenet. В свою очередь все эти информационные ресурсы являются объектом поиска информационно-поисковой системы.interface (пользовательский интерфейс) - это не просто программа просмотра, в случае информационно-поисковой системы под этим словосочетанием понимают также способ общения пользователя с поисковым аппаратом: системой формирования запросов и просмотров результатов поиска.engine (поисковая машина) - служит для трансляции запроса на информационно-поисковом языке (ИПЯ), в формальный запрос системы, поиска ссылок на информационные ресурсы Сети и выдачи результатов этого поиска пользователю.database (индекс базы данных) - индекс, который является основным массивом данных ИПС и служит для поиска адреса информационного ресурса. Архитектура индекса устроена таким образом, чтобы поиск происходил максимально быстро и при этом можно было бы оценить ценность каждого из найденных информационных ресурсов сети.(запросы пользователя) - сохраняются в его (пользователя) личной базе данных. На отладку каждого запроса уходит достаточно много времени, и поэтому чрезвычайно важно запоминать запросы, на которые система дает хорошие ответы.robot (робот- индексировщик) - служит для сканирования Internet и поддержания базы данных индекса в актуальном состоянии. Эта программа является основным источником информации о состоянии информационных ресурсов сети.sites - это весь Internet или точнее - информационные ресурсы, просмотр которых обеспечивается программами просмотра.

2.3 Популярные поисковые системы

Согласно данным LiveInternet об охвате русскоязычных поисковых запросов:

Всеязычные:(37,2 %)(0,8 %)! (0,2 %) и принадлежащие этой компании поисковые машины:

Англоязычные и международные:(механизм Teoma)

Русскоязычные - большинство «русскоязычных» поисковых систем индексируют и ищут тексты на многих языках - украинском, белорусском, английском, татарском и др. Отличаются же они от «всеязычных» систем, индексирующих все документы подряд, тем, что в основном индексируют ресурсы, расположенные в доменных зонах, где доминирует русский язык или другими способами ограничивают своих роботов русскоязычными сайтами.

Яндекс (48,1 %).ru (5,9 %)

Рамблер (1,2 %)

Нигма (0,3 %)

Некоторые из поисковых систем используют внешние алгоритмы поиска. Так, Qip.ru использует поисковый механизм Яндекса, а Nigma сочетает в себе как свой алгоритм, так и сборную выдачу от других поисковиков.

Заключение

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

Простота в использовании

Чётко организованный и обновляемый индекс.

Быстрый поиск в базе данных и быстрое реагирование.

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.

Список использованной литературы

1. Ашманов, И. С. Продвижение сайта в поисковых системах / И. С. Ашманов. - М. : «Вильямс», 2007. - 304 с.

Байков, В. Д. Интернет. Поиск информации. Продвижение сайтов / В. Д. Байков. - СПб.: БХВ- Петербург, 2000. - 288 с.

Гаврилов, А. В. Локальные сети ЭВМ / А. В. Гаврилов.- М. : «Мир», 1990.- 154 с.

Гайдамакин, Н. А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных / Н. А. Гайдамакин.- М. : «Гелиос», 2002.- 280 с.

Кадеев, Д. Н. Информационные технологии и электронные коммуникации / Д. Н. Кадеев.- М.: «Электро», 2005.- 250 с.

Колисниченко, Д. Н. Поисковые системы и продвижение сайтов в Интернете / Д. Н. Колисниченко. - М. : «Диалектика», 2007. - 272 с.

Ландэ, Д. В. Поиск знаний в Internet / Д. В. Ландэ. - М. : «Диалектика», 2005. - 272 с.

Маннинг, К. Введение в информационный поиск / К. Маннинг. - М.: «Вильямс», 2011.- 200 с.

Чурсин, Н. А. Популярная информатика / Н. А. Чурсин.- М.: «Вильямс», 2007.- 300 с.

Информационно-поисковые системы и их классификация

Информационно-поисковая система – это прикладная компьютерная среда для обработки, хранения, сортировки, фильтрации и поиска больших массивов структурированной информации.

Каждая информационно-поисковая система (ИПС) состоит из двух частей: базы данных (БД) и системы управления базами данных (СУБД).

База данных - это совокупность информационных массивов с записями об объектах и связями между ними..

Система управления базами данных - это комплекс программных и языковых средств, необходимых для создания баз данных, поддержания их в актуальном состоянии и организации поиска в них необходимой информации.

На настоящий момент существует множество различных СУБД. Наиболее широкую известность получили такие как Dbase, Clipper, FoxPro, Paradox, Microsoft Access.

Каждая информационно-поисковая система (ИПС) предназначена для решения определенного класса задач, для которых характерен свой набор объектов и их признаков. ИПС бывают двух типов:

Для юристов важно знать также определение, данное в статье 1260 Гражданского кодекса РФ: «База данных - представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ)».

Для сравнения приведем украинский вариант определения, данный в законе «Об авторском праве и смежных правах»: база данных (компиляция данных) - совокупность произведений, данных или любой другой независимой информации в произвольной форме, в том числе - электронной, подбор и расположения составных частей которой и ее упорядочение являются результатом творческой работы, и составные части которой являются доступными индивидуально и могут быть найдены с помощью специальной поисковой системы на основе электронных средств (компьютера) или других средств.

ИПС могут быть классифицированы по различным признакам:

♦ территориальному: международные, районные, региональные, геоинформационные и т. д.;

♦ области применения: экономика, право, медицина, образование и т. д.;

♦ целевому назначению: оперативные, архивные, учебные и т. д.;

♦ виду данных: полнотекстовые и фактографические.

В полнотекстовых базах собираются и систематизируются тексты документов или их библиографическое описание. В фактографических базах ИПС накапливается описание выбранных характеристик, свойств объектов.

ИПС могут быть также классифицированы по их функциональным возможностям:

♦ информационно-справочные системы (ИСС);

♦ информационно-логические системы (ИЛС);

♦ экспертные системы (ЭС);

♦ автоматизированные рабочие места (АРМ);

♦ автоматизированные системы управления (АСУ).

Информационно-справочные системы предназначаются для сбора, систематизации, хранения и поиска информации в определенной области знаний. Наиболее распространенными в правовой области являются ИСС «Гарант», «КонсультантПлюс», «Кодекс». Работа пользователей с этими системами осуществляется путем выполнения запросов по заданным критериям поиска, например тематике или реквизитам документа.

Создано большое количество специализированных ИСС для правоохранительных органов: «Кортик», «Рэкет», «Разбой», «Сонда», «Следователь», «Убийство».

К более сложным информационным системам относятся системы, позволяющие решать логические задачи. Пользователю предоставляется возможность не только выполнять поиск информации, но и получать новые сведения путем выполнения некоторых логических процедур. Примером такой системы является подсистема «След», использующаяся в органах прокуратуры.

Более функциональными (и сложными в разработке) являются экспертные системы (ЭС).

Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и нашли практическое применение в различных видах деятельности. Разработка экспертных систем очень трудоемкая задача, требующая не только усилий программистов, но и работы большой группы аналитиков-профессионалов в узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для накопления, обработки знаний из некоторой области с целью выработки новых решений практических задач. Важно отметить, что при помощи экспертных систем решаются задачи неформализованные, не поддающиеся алгоритмизации. Одной из главных проблем создания экспертных систем является решение задачи формализации знаний, получаемых от экспертов, для размещения их в компьютерной системе.

Дороговизна и узкая специализация являются сдерживающим фактором в широком распространении экспертных систем. В практике юридической деятельности в России можно привести ЭС:

♦ Прогнозирования преступлений, которая позволяет установить зависимость между личностными качествами преступников и выбором места совершения преступления.

♦ Выявления скрытых преступлений - предназначена для выявления скрытых хищений на производстве на основе анализа показателей деятельности предприятия.

♦ Поиска и установления личности преступника по информации, полученной на месте происшествия. Выдает типовые версии о личности подозреваемого, сужает круг подозреваемых лиц и по мере поступления новых данных уточняет типологические свойства личности неизвестного преступника.

Разновидностью экспертных систем являются генераторы экспертных заключений (ГЭЗ). Их назначение - получение готового экспертного заключения.

Например, ГЭЗ «Клинок» позволяет получить заключение по холодному оружию, включая выбор аналога рассматриваемого клинкового оружия, содержащегося в информационно-поисковой системе. Программа содержит базу данных по клинковому оружию, которая используется при построении экспертного заключения.

Автоматизированное рабочее место (АРМ) – это комплекс программно-технических средств, предназначенный для автоматизации задач в конкретной предметной области. Сегодня АРМ создаются, как правило, на базе персонального компьютера и других средств, включённых в вычислительную сеть организации, а также необходимых программных средств. В состав АРМ может входить несколько программ, необходимых для решения задач конкретного специалиста, однако часто вместо набора программ создаётся специализированный программный комплекс, называемый автоматизированным рабочим местом. Основная задача любого АРМ – автоматизировать процесс решения ежедневных задач конкретного специалиста. В возможности АРМ, как правило, входят функции, осуществляемые специалистом во время решения профессиональных задач.

Например, АРМ юрисконсульта должно включать в себя редактор текстов, электронную таблицу, переводчики, справочно-правовые системы и др. АРМ студента-юриста должно включать в себя электронные учебники по изучаемым дисциплинам, обучающие программы и среды, электронные справочники, кодексы и энциклопедии, переводчики и др.

Одним из распространенных АРМ в юридической деятельности, обладающих описанными выше функциями, является АРМ следователя. Очень часто на практике используются узкоспециализированные АРМ, представляющие собой аппаратно-программные комплексы. В юридической деятельности такие комплексы наибольшее распространение получили в криминалистике.

АРМ, применяемые при проведении экспертиз (например, трассологических, баллистических, портретных, автотехнических, фоноскопических, почерковедческих), проводимых в рамках расследования уголовных дел, многообразны. Изучение конкретных АРМ целесообразно проводить в рамках соответствующих спецкурсов.

К числу методов, автоматизация которых имеет значительные перспективы в области идентификационного исследования веществ и материалов, относят количественные методы анализа, включающие в себя теорию распознавания образов.