Содержание материала
Инструменты поиска
ля поиска в Интернете предназначены различные инструменты: поисковые машины (поисковики), индексированные каталоги (рубрикаторы), рейтинги и топы, метапоисковые системы и тематические списки ссылок, онлайновые энциклопедии и справочники (рис. 1). При этом для поиска разного рода информации наиболее эффективными оказываются различные инструменты. Рассмотрим каждую категорию по отдельности.
Видео
Почему нужно предельно четко формулировать поисковый запрос
Верно поставленный вопрос или фраза — половина успеха в поиске необходимой информации.
Правила построения поисковых запросов
Нормы формулирования эффективного обращения к поисковику:
- Ключевых слов нужно использовать немного, но все они должны относиться к актуальной тематике.
- Знаком & нужно разделять слова, если поиск идет в рамках одного предложения.
- Устойчивое словосочетание должно быть в кавычках.
- Восклицательный символ ставится для получения конкретной словоформы.
- Программа найдет каждое слово в запросе, если они будут разделены плюсами.
- Для синонимов используют «|».
- Целостное выражение можно найти, взяв его в скобки.
- Символьное обозначение Тильда позволяет разграничить слова в поисковике.
Ссылки
- Юрий Лифшиц. Курс лекций Алгоритмы для Интернета
- Э.Э. Гасанов. Курс лекций Теория баз данных и информационного поиска
- LiveJournal сообщество информационного поиска
- Университетская информационная система РОССИЯ (УИС РОССИЯ)
- Обзор «Оценка систем текстового поиска.» Кураленок И.Е., Некрестьянов И.С.
Типы поисковых систем по области поиска
По области поиска поисковые системы можно разделить на глобальные и локальные.
Глобальные предназначены для поиска информации по всей сети Интернет либо по значительной ее части, а локальные – по какой-либо части Сети, например, по одному или нескольким сайтам, либо по локальной сети. Часто локальные поисковые системы собирают информацию в пределах одного национального домена, как, например, .Также существуют локальные поисковые машины, которые можно установить себе на компьютер, например Copernic Desktop Search для Microsoft Windows, Spotlight для Mac OS X, Tracker для Linux . Они значительно облегчают жизнь тех пользователей, которые хранят огромные архивы нерассортированных файлов.Информационный поиск как наука
Информационный поиск — большая междисциплинарная область науки, стоящая на пересечении когнитивной психологии, информатики, информационного дизайна, лингвистики, семиотики, и библиотечного дела.
ИП рассматривает поиск информации в документах, поиск самих документов, извлечение метаданных из документов, поиск текста, изображений, видео и звука в локальных реляционных базах данных, в гипертекстовых базах данных таких, как Интернет и локальные интранет-системы.
Существует некоторая путаница, связанная с понятиями поиска данных, поиска документов, информационного поиска и текстового поиска. Тем не менее, каждое из этих направлений исследования обладает собственными методиками, практическими наработками и литературой.
В настоящее время ИП — это бурно развивающаяся область науки, популярность которой обусловлено экспоненциальным ростом объемов информации, в частности в сети Интернет. ИП посвящена обширная литература и множество конференций. Одной из наиболее известных является TREC, организованной в 1992 Министерством обороны США совместно с Институтом Стандартов и Технологий (NIST) с целью консолидации исследовательского сообщества и развития методик оценки качества ИП.
Задачи информационного поиска
Центральная задача ИП — помочь пользователю удовлетворить его информационную потребность. Так как описать информационные потребности пользователя технически непросто, они формулируются как некоторый запрос, представляющий из себя набор ключевых слов, характеризующий то, что ищет пользователь.
Классическая задача ИП, с которой началось развитие этой области, — это поиск документов, удовлетворяющих запросу, в рамках некоторой статической коллекции документов. Но список задач ИП постоянно расширяется и теперь включает:
- Вопросы моделирования;
- Классификация документов;
- Фильтрация документов;
- Кластеризация документов;
- Проектирование архитектур поисковых систем и пользовательских интерфейсов
- Извлечение информации, в частности аннотирования и реферирования документов;
- Языки запросов и др.
Релева́нтность (англ. relevant) — применительно к результатам работы поисковой системы и экспертной системы — степень соответствия запроса и найденного, то есть уместность результата. В более общем смысле, одно из наиболее близких понятию качества «релевантности» — «адекватность», то есть оценка степени соответствия, но и степени практической применимости результата, а также степени социальной применимости варианта решения задачи.
Пертине́нтность (англ. pertinent) — cоотношение объёма полезной информации к общему объёму полученной информации. Коротко — это пользосоответствие может быть выражено в виде процента наподобие КПД (коэффициент полезного действия).
Пертине́нтность (англ. pertinent) — соответствие найденных информационно-поисковой системой документов информационным потребностям пользователя