検索エンジンの開発動向。 インターネット検索エンジン 検索エンジンの発展の展望

インデックスを検索するには、ユーザーはクエリを作成して検索エンジンに送信する必要があります。 リクエストは非常に単純なものでかまいませんが、少なくとも 1 つの単語で構成される必要があります。 より複雑なクエリを作成するには、検索語を絞り込んだり拡張したりできるブール演算子を使用する必要があります。

最も一般的に使用されるブール演算子は次のとおりです。

• AND - 「AND」演算子で接続されたすべての式が、検索されるページまたはドキュメントに存在する必要があります。 一部の検索エンジンでは、AND という単語の代わりに「+」演算子を使用します。
• OR - 「OR」演算子で接続された少なくとも 1 つの式が、検索対象のページまたはドキュメントに存在する必要があります。
• NOT - 「NOT」演算子に続く式は、検索されたページまたはドキュメントに出現してはなりません。 一部の検索エンジンでは、NOT という単語の代わりに「-」演算子を使用します。
• FOLLOWED BY - いずれかの式がもう一方の式の直後に続く必要があります。
• NEAR - 一方の式は、もう一方の式から指定された単語数以下の距離にある必要があります。
• 引用符 - 引用符で囲まれた単語は、文書またはファイル内にある語句として扱われます。

検索エンジンの発展の展望

ブール演算子で指定された検索はリテラルです。マシンは、入力されたとおりに単語または語句を検索します。 入力された単語があいまいな場合、問題が発生する可能性があります。 たとえば、英語の「Bed」という単語は、ベッド、花壇、魚の産卵場所などを意味します。 ユーザーがこれらの意味の 1 つだけに興味がある場合、他の意味を持つ単語が含まれるページは必要ありません。 不要な値を削除することを目的としたリテラル検索クエリを作成することは可能ですが、検索エンジン自体が適切な支援を提供できれば便利です。

検索エンジンの動作方法のオプションの 1 つは、概念検索です。 この検索の一部には、ユーザーが入力した単語または語句を含むページの統計分析を使用して、そのユーザーが興味を持つ可能性のある他のページを見つけることが含まれます。 概念的な検索では各ページに関するより多くの情報を保存する必要があり、各検索クエリにはより多くの計算が必要になることは明らかです。 現在、多くの開発チームがこの種の検索エンジンの効率とパフォーマンスの向上に取り組んでいます。 他の研究者は、自然言語クエリと呼ばれる別の領域に焦点を当てています。

自然言語クエリの背後にある考え方は、ユーザーがブール演算子や複雑なクエリ構造を追跡することなく、隣に座っている人に質問するのと同じ方法でクエリを作成できることです。 最も人気のある最新の自然言語検索サイトは AskJeeves.com で、クエリを分析してキーワードを特定し、検索エンジンによって構築されたサイト インデックスの検索に使用されます。 上記のサイトは単純な検索クエリでのみ機能しますが、開発者は競争の激しい環境で、非常に複雑なクエリを処理できる自然言語検索エンジンを開発しています。

最新の検索エンジンは最も強力なハードウェアおよびソフトウェア システムであり、その目的は、インターネット上のドキュメントにインデックスを付けて、ユーザーの要求に応じてデータを提供することです。

高品質で関連性の高い情報を提供するために、検索エンジンはランキング式を常に改善する必要があります。 ユーザーにとって可能な限り最高の検索結果の品質を確保し、最適化による検索結果の操作を防ぐことが、検索エンジン開発の重要な目標です。

検索エンジンが出現し始めたばかりの当時、そのランキング アルゴリズムは非常に原始的でした。 このおかげで、最も機知に富んだオプティマイザーは、興味のあるクエリの検索結果にサイトが表示されるようにサイトを宣伝し始めました。 その結果、ユーザーに有益な情報を提供しないことが多いリソースが最初になり、より有用なサイトが背景に追いやられることになりました。

これらの行為に対応して、検索エンジンはランキング アルゴリズムを改善し、式にますます多くの変数を導入し、より多くの要素を考慮することで自らを守り始めました。 時間の経過とともに、オプティマイザーと検索エンジンの間のこの闘争は新たなレベルに移行し、機械学習に基づくアルゴリズムを含む、より高度なアルゴリズムの出現に貢献しました。

検索エンジン開発の段階:

図からわかるように、検索エンジンとそのアルゴリズムの開発は循環しています。 新しいアルゴリズムを作成する人もいれば、それに適応する人もいます。 このプロセスが止まるかどうかを言うのは難しいですが、個人的には止まらないと信じています。 最近、検索エンジンのランキング アルゴリズムがさまざまな要因の重要性を変えただけでなく、質的にも変化しているという事実にもかかわらず、オプティマイザーはこれを恐れません。オプティマイザーの武器は常に新しい技術で補充されています。

検索エンジンはどれくらいの頻度でアルゴリズムを変更しますか?

Runetのメイン検索エンジンであるYandexに目を向けてみましょう。 ランキング式の質的かつ根本的な変更は、平均して年に 1 回発生します。 少し前に、Yandex は「Kaliningrad」と呼ばれる新しい検索プラットフォームを導入しました。 その本質は、各ユーザーの検索履歴と好みに基づいて個人的な結果を生成することです。

さらに、Yandexを含むすべての検索エンジンは、自動または半自動モードでは特定の要因の影響が過小評価され、他の要因は逆に増加するという、ランキング式の「微調整」を常に経験していることを忘れてはなりません。 これらはすべて、検索結果を可能な限り改善し、ユーザーのニーズを満たさないサイトを排除し、それによって検索結果の関連性を高めるという 1 つの目標だけのために行われます。

Google 検索エンジンの変化を見ると、ランキング式の変化も常に起こっていることがわかり、Google 自体も毎年何百もの小さな変化を報告しています。 しかし、ランキングの公式についてではなく、Google が低品質のサイトの結果を除去するのに役立つフィルターについて話すと、パンダやペンギンなどのアルゴリズムの新しいバージョンが 3 ～ 6 か月ごとに登場します。

上記の質問に対する答えは次のとおりです。検索エンジンはランキング アルゴリズムを常に改善しており、劇的な変化は平均して 6 ～ 12 か月に 1 回発生します。

どの検索エンジン アルゴリズムがプロモーションに真の脅威をもたらしますか?

私は「集会」について答えたいと思います - 何もありませんが、それでも、それを考えてみましょう。 そのためには、次の質問をする必要があります。検索エンジンは、検索エンジンの宣伝を防ぐという目標を自ら設定しているのでしょうか?

そうではないと思います。 これにはいくつかの理由があります。

1. オプティマイザーは、検索エンジンのアルゴリズムの改善に役立ち、最終的には検索結果の品質の向上につながります。 結局のところ、オプティマイザーがなかったら、おそらく検索エンジンは 2000 年に開発を中止していたでしょう。

2. オプティマイザーがなければ、多くの商用クエリの結果は、要約と役に立たない情報記事のコレクションのように見えます。

もし検索エンジンのプロモーションが原理的に存在しなかったとしたら、検索エンジンが現在のように集中的に成長し、発展することは意味がありません。

したがって、次の結論に達します。

検索エンジンとSEOは密接かつ密接な関係にあります。 だからこそ、PS は SEO 自体を破壊することを目的としていないため、彼らが設定したルールに従えば、アルゴリズムをまったく恐れることはありません。

検索エンジンサービスの開発

検索エンジンについて言えば、Yandex、Google、Bing にはユーザーを支援するために設計された独自のサービスがあることを忘れないでください。 検索結果に加えて、検索エンジンは長年の進化を通じて、検索結果の満足度を高めるためにユーザーの行動も研究してきました。

実際、この目的のために、Yandex検索エンジンはいわゆるメカニズムを考案しました。 ユーザーの質問に対する答えがすぐに得られるよう支援する「ウィザード」。 したがって、たとえば、「天気予報」というリクエストを入力すると、Yandex は現在の日付の天気に関する情報を検索結果ページに直接表示するため、ユーザーは検索結果内を移動する必要がなくなります。

他の検索エンジン、たとえば Google はさらに進んで、「ウィザード」の代わりに、より興味深いソリューションである「ナレッジ グラフ」を提供しました。

「ナレッジグラフ」(English Knowledge Graph より) これは、Google のインテリジェントな検索への道の第一歩です。 この技術革新のおかげで、検索エンジンは標準リンクだけでなく、ユーザーの質問に対する直接の回答、リクエストのオブジェクトに関する簡単な参照、それに関連する事実に関する情報も検索結果に表示します。 技術的に言えば、「ナレッジ グラフ」は、個人、出来事、生活圏、物、カテゴリーなど、さまざまなエンティティを結びつける意味論的なネットワークです。 「ナレッジ グラフ」の情報ベースは、オープン セマンティック データベース Freebase、Wikipedia、CIA オープン データ コレクション、その他のソースなど、多くのソースです。

どのような結論が導き出せるでしょうか?

答えは簡単です。検索および検索サービスは、ユーザーの質問に対する迅速かつ関連性の高い回答を目指して発展し続け、必要なすべての情報を SERP から直接取得する機会を提供し、他のサイトにアクセスする必要がなくなります。

検索エンジンは、ユーザーの質問に今ここで答えたいという欲求によって、検索エンジンの最適化を破壊し、一種のグローバルな知識ベースになる可能性があるという意見があります。 しかし、そのような懸念には根拠がありません。なぜなら、グローバルな知識ベースになるためには情報が必要であり、その情報は、検索エンジンが静止しているわけではないという事実に関与している同じオプティマイザーによって作業されているまさにサイトによって保存されているからです。常に進化しています。

ご覧のとおり、SEO と検索エンジンは両方とも同じチェーン内のリンクであり、お互いなしでは存在できません。 したがって、SEO の死が差し迫っているという考えには根拠がありません。 検索エンジン最適化が最終的にはコンサルティングなどに発展する可能性はありますが、決して消滅するわけではありません。 皆さんのTOP昇格成功を祈っています！

導入

3.1 ホリネズミ

3.2 WAIS

3.4 アルタビスタ

3.5 オープンテキスト

3.6 インフォシーク

4. 探索ロボット

5.1 ランブラー

5.2 ヤンデックス

5.3 ポート

6.1 グーグル

6.2 ヤフー

7.1 百度検索エンジン

8. 検索エンジンの発展の展望

結論

参考文献

導入

インターネット上のすべてのユーザーは、さまざまで興味深い情報を数多く見つけることができるだけでなく、ネットワークの豊かな可能性をすべて活用することができます。 このエッセイで選ばれたトピックは今日に非常に関連しています。なぜなら... 現在、World Wide Web には非常に頻繁にアクセスされるため、検索エンジンはかけがえのないものになっています。 インターネット リソースは、さまざまな職業の人々の日常業務のツールとなっています。 インターネット上の情報の急速な成長により、インターネットは多様なデータの海となり、その重要性はその量に比例して増大します。 専門家によると、インターネットを介して送信される情報の量は半年ごとに 2 倍になります。 毎日、何百万もの新しい文書がインターネット上に出現します。当然のことですが、検索システムがなければ、その大部分は請求されず、誰にも発見されず、その膨大な量の情報はすべて収集されなかったでしょう。誰にも役に立たない。 グローバル ネットワークの情報リソースを簡単にナビゲートし、必要な情報を迅速かつ確実に見つけられるツールを作成する必要があります。 特別な検索ツールがインターネット上に登場しました。 ほんの数年前、「すべてはインターネット上にあるが、そこには何も見つからない」という意見がありました。 しかし、検索カタログ、検索エンジン、あらゆる種類の検索プログラムの出現と急速な発展により、状況は変わり、現在では、緊急に必要な情報が、テーブルの上に置かれた本よりもインターネットの方が早く見つかることがあります。

残念ながら、検索エンジンはリソースを正確かつ公平に解釈できないことがよくあります。 その結果、当面の問題から「遠い」サイトが最初の検索位置に表示されることがよくあります。 同時に、実際に有益なリソースは検索から除外されます。

検索エンジン インターネット ロボット

このような状況になる理由は単純で、検索エンジンによる結果の取得と表示の技術にあります。 逆説的ですが、これは検索エンジンのせいではありません。なぜなら、検索エンジンは検索インデックスを構築するためのルールを隠す義務があるからです。 これは、検索を組織する際のテクノロジー自体の欠陥です。

検索エンジンは、半構造化情報のコレクションへのアクセスを提供するソフトウェアです。 半構造化データに焦点を当てます。 リレーショナル テーブルの形式で表現できないデータにより、検索エンジンと DBMS が区別されます。

検索エンジンのこの定義には、さまざまな種類の情報が含まれます。 テキスト、オーディオ、ビデオ、画像など。 ただし、テキスト データは検索エンジンの全機能を記述するのに理想的であることに注意してください。 マルチメディア情報検索アルゴリズムは主にテキスト検索アルゴリズムに基づいています。

検索エンジンの主なタスクは、ユーザーが必要な情報を検索するのに費やす時間を最小限に抑えることです。 問題は、ユーザーがどのような情報を必要と考えるかということです。 状況によっては、関連情報は、クエリに関連するデータベース内のすべての情報として定義できます。 従来、検索エンジンには 2 つの主な特性、つまり精度と完全性、あるいはその依存性が適用されてきました。 ユーザーがシステムにクエリを送信して検索を開始するたびに、検索エンジンのコレクション内のすべてのドキュメントが 4 つの部分に分割されます。 精度は、検索の 1 つの側面、つまり、検索エンジンがユーザーが特定のクエリに関連する情報を検索するのに費やす時間をどれだけ最小限に抑えることができるかを定義します。 完全性は別の側面、つまり、システムが特定のリクエストに関連する情報をどれだけうまく見つけられるかによって決まります。 見つかったすべてのドキュメントが関連しており、すべての関連ドキュメントが見つかった場合、最適なクエリを選択することが可能です。

インターネットを利用する際、検索エンジンは非常に重要な役割を果たします。 インターネット上には非常に多くの情報が集中しているため、情報を検索するのは別作業となり、非常に時間がかかります。 検索サーバーは、必要な情報が実際に利用できるいくつかのページではなく、リクエストごとに何千ものリンクを提供します。 World Wide Web のユーザーは、空間データの分析機能がもたらす利点を認識しており、多くの政府、商業、学術機関に集中しているデジタル画像やその他の空間情報を迅速かつ簡単に検索してアクセスできるツールを必要としています。

1. 検索エンジンの発展の歴史

ネットワーク情報リソースへのアクセスを整理する最初の方法の 1 つは、リソースへのリンクがトピックごとにグループ化されたサイト ディレクトリの作成でした。 その最初のプロジェクトは、1994 年 4 月に開設された Yahoo の Web サイトでした。 Yahoo ディレクトリ内のサイトの数が大幅に増加した後、ディレクトリ内の情報を検索する機能が追加されました。 もちろん、検索範囲はインターネット上のすべてのリソースではなく、ディレクトリ内に存在するリソースにのみ限定されていたため、完全な意味での検索エンジンではありませんでした。

リンク ディレクトリは以前は広く使用されていましたが、現在ではその人気はほとんど失われています。 その理由は非常に単純です。膨大な量のリソースを含む最新のディレクトリでさえ、インターネットのごく一部に関する情報しか提供していません。 ネットワーク最大のディレクトリである DMOZ (Open Directory Project) には 500 万のリソースに関する情報が含まれており、Google の検索エンジン データベースは 80 億を超えるドキュメントで構成されています。

最初の本格的な検索エンジンは、1994 年に登場した WebCrawler プロジェクトでした。

1995 年に、検索エンジン Lycos と AltaVista が登場しました。 後者は、長年にわたってインターネット上の情報検索の分野でリーダーであり続けています。

1997 年、サーゲイ ブリンとラリー ペイジは、今日世界で最も人気のある検索エンジンである Google を創設しました。

1997 年 9 月、インターネットのロシア語圏で最も人気のある Yandex 検索エンジンが正式に発表されました。

現在、Google、Yahoo、MSN Search の 3 つの主要な国際検索エンジンがあり、それぞれ独自のデータベースと検索アルゴリズムを持っています。 他のほとんどの検索エンジン (多数あります) は、リストされた 3 つの結果を何らかの形で使用します。 たとえば、AOL 検索 (search.aol.com) と Mail.ru は Google データベースを使用し、AltaVista、Lycos、および AllTheWeb は Yahoo データベースを使用します。

ロシアでは、主な検索エンジンは Yandex で、次に Rambler、Google.ru、Aport、Mail.ru、KM.ru が続きます。

アルタビスタ -検索システム。 「AltaVista」という名前は、直訳すると「上からの眺め」という意味です。

当初、AltaVista 検索エンジンは、検索テクノロジの作成における真の革新者でした。 1995 年に、Alta Vista は Digital Equipment Corporation (DEC) 研究所の設備の一部として作成されました。 AltaVista 検索システムは登場するとすぐにユーザーに認知され、同業他社のリーダーの地位を確立しました。 AltaVista システムの主なメリットは、中国語、日本語、韓国語を含む多くの言語をサポートしていることだと考えられています。 実際、1997 年には、インターネット上の検索エンジンは、複数の言語、特に珍しい言語に対応するものは 1 つもありませんでした。

1998 年、Compaq Computer は DEC を (AltaVista とともに) 買収しました。 そしてすでに 1999 年の初めに、AltaVista は独立部門の地位を獲得しました。 同年、Microsoft は、MSN サイトで使用するために AltaVista 検索エンジンのライセンスを取得しました。 大量の情報にインデックスを付けたり、巨大なデータベースを瞬時に検索したりできるサービスを多くの人がすぐに使い始めました。 同時に、検索エンジンのアドレスは同じaltavistaのままでした。 デジタル.com。

そして、アドレス バーに altavista.com と入力すると、AltaVista Technology Web サイトが表示されました。 その結果、検索エンジンの人気により、AltaVista Technology Web サイトへの訪問者が大量に流入し、潜在的なユーザーが検索エンジンに失われることになりました。 その結果、altavista.com ドメインは 1998 年 8 月に Compaq によって 335 万ドルで購入されました (当時、この種の取引としては最大額でした)。 それにもかかわらず、コンパックは検索エンジンから利益を上げることができませんでした。 そのため、1999 年 6 月に、コンパックと CMGI Corporation の間で戦略的ネットワーク アライアンスを形成するための交渉が開始され、それに基づいて AltaVista が CMGI に売却されました。 1999 年 8 月 19 日、CMGI Corporation が Compaq から AltaVista の株式の 83% を取得したと発表されました。

2003 年 2 月、AltaVista は Overture Services, Inc. に買収され、Overture Services, Inc. は 2003 年 7 月に Yahoo に買収されました。 2011 年 5 月以降、AltaVista は Yahoo 検索テクノロジーに切り替えました。

AltaVista 検索エンジンは、オンライン ストア、ラジオ局、フォーラム、チャット ルーム、個人のフォト アルバムなどを含むユニバーサル ポータルになることを目指しました。 しかし、他の巨大ポータルとの競争や同じ競合他社からの出版された批判による巨額の資金注入により、同社はポータルの地位への主張を放棄し「原点回帰」をモットーに2001年を迎えることになった。 .

同社は活動を別の方向に転換した。 現在、www.altavista.com は、自社の検索エンジンを個人のインターネット ユーザーに宣伝し、イントラネットでの使用を含む企業に検索テクノロジーをライセンス供与しています。 AltaVista 検索エンジンの消費者向けバージョンの主な資金源は、最も人気のある検索エンジンを含む広告収入でした。 たとえば、実際の検索結果はリンクの後に配置され、その配置に対して、対応するリソースの所有者が AltaVista に料金を支払います。

AltaVista はポータルになろうとすると同時に、検索テクノロジーの改良を続けました。

また、AltaVista のもう 1 つの収益源は、社内向けの企業検索システムの開発です。

競合他社に比べて明らかな遅れにもかかわらず、www.altavista.com は自社の能力に絶対の自信を持っています。 私たちは、Alta Vista 社がすべての計画を達成し、無事にその原点に戻ることを願っています。 。 AltaVista 検索エンジン (www.altavista.com) は、その存在の初期段階ですべてのインターネット ユーザーの心を掴みました。 彼女の話は、優れたテクノロジーと不適切なポジショニングが組み合わされた典型的な例です。

2. 検索エンジンの仕組み

検索エンジンと呼ばれることもある検索および構造化ツールは、人々が必要な情報を見つけるのに役立ちます。 エージェント、スパイダー、クローラー、ロボットなどの検索ツールは、インターネット上にある文書に関する情報を収集するために使用されます。 これらは、Web 上のページを検索し、それらのページ上のハイパーテキスト リンクを抽出し、見つかった情報に自動的にインデックスを付けてデータベースを構築する特別なプログラムです。 各検索エンジンには、ドキュメントの検索方法と処理方法を決定する独自のルール セットがあります。 見つけたすべてのページのすべてのリンクをたどり、次にすべての新しいページのすべてのリンクを探索する人もいます。 一部のリンクは、グラフィック ファイル、サウンド ファイル、アニメーション ファイルにつながるリンクを無視します。 WAIS データベースなどのリソースへのリンクを無視するものもあります。 他の人は、最も人気のあるページを最初に見るように指示されます。

エージェントは最もインテリジェントな検索ツールです。 彼らは検索だけでなく、ユーザーに代わって取引を実行することもできます。 すでに、特定のトピックに関するサイトを検索し、トラフィック順にソートされたサイトのリストを返すことができます。 エージェントはドキュメントのコンテンツを処理し、ページだけでなく他の種類のリソースを検索してインデックスを付けることができます。 既存のデータベースから情報を抽出するようにプログラムすることもできます。 エージェントがどのような情報をインデックス付けしても、それを検索エンジンのデータベースに返します。

インターネット上の情報の一般的な検索は、スパイダーと呼ばれるプログラムによって実行されます。 スパイダーは、見つかった文書の内容を報告し、インデックスを付けて、概要情報を抽出します。 また、タイトルや一部のリンクも調べて、インデックス付けされた情報を検索エンジンのデータベースに送信します。

クローラーはヘッドラインをスキャンし、最初のリンクのみを返します。

ロボットは、ネストの深さが異なるさまざまなリンクをたどったり、インデックスを作成したり、ドキュメント内のリンクをチェックしたりするようにプログラムできます。 その性質上、ループに陥る可能性があるため、リンクをたどるには大量の Web リソースが必要ですが、所有者がインデックス作成を望まないサイトをロボットが検索しないように設計された方法があります。

エージェントはさまざまな種類の情報を取得し、インデックスを付けます。 たとえば、文書内のすべての単語にインデックスを付けるものもあれば、それぞれの中で最も重要な 100 単語のみにインデックスを付けたり、文書のサイズや単語数、タイトル、見出し、小見出しなどにインデックスを付けたりするものもあります。 。 構築されるインデックスのタイプによって、検索エンジンがどのような検索を実行できるか、および結果の情報がどのように解釈されるかが決まります。

エージェントはインターネットをナビゲートして情報を見つけ、それを検索エンジンのデータベースに入れることもできます。 検索エンジン管理者は、エージェントがアクセスしてインデックスを作成する必要があるサイトまたはサイトの種類を決定できます。 インデックス付けされた情報は、上記と同じ方法で検索エンジンのデータベースに送信されます。

ユーザーは、情報を配置したいセクションの特定のフォームに記入することで、インデックスに情報を直接配置できます。 このデータはデータベースに渡されます。

インターネット上で入手可能な情報を見つけたいとき、人は検索エンジンのページにアクセスし、必要な情報の詳細を記載したフォームに記入します。 ここでは、キーワード、日付、その他の基準を使用できます。 検索フォームの条件は、エージェントが Web のナビゲーション中に見つけた情報のインデックスを作成するときに使用する条件と一致する必要があります。

データベースは、記入済みのフォームで提供された情報に基づいてリクエストの件名を見つけ、データベースによって作成された対応する文書を表示します。 ドキュメントのリストが表示される順序を決定するために、データベースはランキング アルゴリズムを適用します。 理想的には、ユーザーのクエリに最も関連するドキュメントがリストの最初に配置されます。 検索エンジンごとに使用するランキング アルゴリズムは異なりますが、関連性を判断するための基本原則は次のとおりです。

ドキュメントのテキストコンテンツ (つまり、HTML コード) 内のクエリワードの数。

これらの単語が含まれるタグ。

ドキュメント内の検索ワードの位置。

文書内の単語の総数における、関連性に関する単語の割合が決定されます。

これらの原則はすべての検索エンジンに適用されます。 以下に示すものは、一部ではありますが、非常によく知られているもの (AltaVista、HotBot など) によって使用されています。

時間 - ページが検索エンジンのデータベースに存在する期間。 最初は、これはまったく無意味な原則のように思えます。 しかし、最長 1 か月間存続するサイトがインターネット上にどれほど存在するかを考えてみてください。 サイトがかなり長い間存在している場合、これは所有者がこのトピックに関して非常に経験が豊富であることを意味し、ユーザーは、テーブル マナーについて世界に数年間伝えているサイトよりも、テーブル マナーについて世界に伝えているサイトの方が適していることを意味します。 1週間前にも同じ話題で登場しました。

引用インデックス - 検索エンジンのデータベースに登録されている他のページから、特定のページへのリンクがいくつあるか。

3. 参照システムと検索システムの比較検討

3.1 ホリネズミ

Gopher はインターネット上で広く配布され、World Wide Web の前身でした。 いくつかの報告によると、1995 年まで Gopher は最もダイナミックに開発されていたインターネット テクノロジでした。 対応するサーバー数の増加率は、他のすべての種類のサーバーの増加率を上回りました。 実際、1993 年には、世界中に 15,000 台以上の gopher サーバーがあり、分散検索と文書の送信を同時に行うシステムでした。 さらに、これらの機能は、最新の検索エンジンのように追加のアドオン サービスとして実装されたのではなく、基本機能としてシステムに組み込まれていました。

特別な Veronica プログラムを使用すると、キーワードに基づいて構築された特別なクエリ言語を使用して、Gopher システムで検索が直接実行されました。 このシステムは、分散リポジトリに格納されたドキュメントを検索および配信するためのシステムである GOPHER (RFC-1436) が登場するずっと前から機能していただけではありません。 このシステムはミネソタ大学で開発されました（州の紋章にはハムスター、英語ではホリネズミが描かれています）。 Gopher プログラムは、ユーザーに興味のあるトピックや記事を選択できる一連のメニューを表示します。 検索オブジェクトは、テキストまたはバイナリ ファイル (多くの保管場所では、テキスト ファイルもアーカイブされた形式で保存されるため、バイナリ形式で保存されます)、グラフィックまたはサウンド イメージにすることができます。 Gopher は、他の検索エンジン WWW、Wais、Archie、Whois や、Telnet や FTP などのネットワーク ユーティリティへのゲートウェイも提供します。 Gopher は、FTP よりもディレクトリの利便性を提供する可能性があります。 Gopher はクライアント/サーバー モデルを使用してグローバル ネットワークにアクセスします。 Gopher システムは現在旧式であり、そのサーバーの多くは WEB ネットワークに統合されています。 しかし、gopher は現代の WWW インターフェイスのプロトタイプであり、それが興味深いものです。

3.2 WAIS

WAIS は、最も洗練されたインターネット検索エンジンの 1 つです。 ファジー集合の検索や確率的検索のみを実装するわけではありません。 多くの検索エンジンとは異なり、このシステムでは、ネストされたブール クエリを構築したり、さまざまな近接性測定を使用して形式的な関連性を計算したり、クエリとドキュメントの用語を比較したりできるだけでなく、関連性に基づいてクエリを修正することもできます。 このシステムでは、用語の切り捨て、ドキュメントのフィールドへの分割、分散インデックスの維持も使用できます。 この特定のシステムがインターネット上でブリタニカ百科事典を実装するための主要な検索エンジンとして選ばれたのは偶然ではありません。

分散情報システム WAIS は、従来の情報検索システム (IRS) のネットワーク類似物として考案され、ネットワーク ユーザーが IRS 用の従来の情報検索言語を使用して全文データベースを検索できるようにします。その検索命令はキーワードやキーワードに基づいています。それらの切り捨ては、論理演算子 0R または AND によって相互接続されます。

WAIS システムは当初、Dow Jones and Co の 4 社によって開発されました。 (ビジネスデータベース); Think Machines Corporation (情報検索システム); Apple Computer (ユーザー インターフェイス) と KPMG Peat Maverick (多数のユーザーと連携)。 WAIS の最初のプロトタイプは、ユーザーとデータベース管理者の両方による使用に大きな制限があった、半商用、半研究システムでした。 WAIS プロトタイプは自然な英語を非常によく理解し、それをシステムの検索命令に翻訳しました。 実際、WAIS が広く使用されるようになったのは、UNIX オペレーティング システム用の FreeWAIS バージョンが登場してからです。 現在、主に商用目的で WAIS が多数実装されており、このシステムはインターネット上の情報検索エンジンの一種の標準となっています。

WAIS を使用する場合、ユーザーは必要な資料を見つけるのに多くの時間を費やす必要はありません。

インターネット上には 300 を超える WAIS ライブラリがあります。 ただし、情報は主に学術スタッフによって自発的に提供されるため、資料のほとんどは研究とコンピューター サイエンスに関連しています。

3.3 WWW

WWW はハイパーテキストを操作するためのシステムです。 これは潜在的に最も強力な検索ツールです。 ハイパーテキストは、事前定義された単語のセットに基づいてさまざまなドキュメントを接続します。 たとえば、テキスト内で新しい単語や概念が見つかった場合、ハイパーテキスト システムを使用すると、その単語や概念をより詳細に説明する別の文書に移動できます。多くの場合、WAIS データベースへのインターフェイスとして使用されますが、ハイパーテキストはありません。リンクは、WWW の可能性を Gopher のような単純なブラウジングに制限します。

ユーザーは、ハイパーテキストを操作する WWW の機能を利用して、自分のデータを WAIS および WWW データにリンクし、ユーザー自身の記録が公開アクセス用の情報に統合されるようにすることができます。 もちろん、実際にはそんなことは起こりませんが、そのように認識されています。

3.4 アルタビスタ

このシステムにおけるインデックス作成はロボットを使用して行われます。 この場合、ロボットには次の優先順位があります。

ページの先頭にあるキーフレーズ。

出現回数別のキーフレーズ\単語の存在\フレーズ。

ページ上にタグがない場合は、最初の 30 語が使用され、説明 (タグの説明) の代わりにインデックスが作成されて表示されます。

AltaVista の最も興味深い機能は、高度な検索です。 ここで、他の多くのシステムとは異なり、AltaVista は単一の NOT 演算子をサポートしていることをすぐに言及する価値があります。 さらに、NEAR 演算子もあります。これは、文書のテキスト内で用語が近くにある必要がある場合に、コンテキスト検索の可能性を実装します。 AltaVista ではキー フレーズによる検索が可能で、かなり大規模な語句辞書を備えています。 特に、AltaVista で検索する場合は、単語が表示されるフィールドの名前 (ハイパーテキスト リンク、アプレット、イメージ名、タイトル、およびその他の多数のフィールド) を指定できます。 残念ながら、ランキング手順はシステムのドキュメントに詳しく説明されていませんが、ランキングが単純な検索と高度なクエリの両方で使用されることは明らかです。 実際には、このシステムは拡張ブール検索を備えたシステムとして分類できます。

3.5 オープンテキスト

OpenText 情報システムは、Web 上で最も商業化されている情報製品です。 すべての説明は有益な操作マニュアルというよりも広告のように見えます。 システムではブール コネクタを使用して検索できますが、クエリ サイズは 3 つの用語または語句に制限されています。 この場合、高度な検索について話します。 結果が得られると、ドキュメントの要求への適合度およびドキュメントのサイズが報告されます。 このシステムでは、従来のブール検索のスタイルで検索結果を改善することもできます。 OpenText は、ランク付けメカニズムがなければ、従来の情報検索システムとして分類できます。

3.6 インフォシーク

このシステムではインデックスはロボットによって作成されますが、サイト全体をインデックスするのではなく、指定したページのみをインデックスします。 この場合、ロボットには次の優先順位があります。

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