Информационно-поисковая система

>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 рис. 1, 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 [7], 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 [4,6,7].

Вообще говоря, существуют и другие модели описания документов: вероятностная модель информационных потоков и поиска и модель поиска в нечетких множествах [7]. 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 [4, 6]. 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 World Wide Web ничего подобного нет. Для решения этой задачи используются программы сканирования сети или роботы-индексировщики [8]. 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 [9]. 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 [10]. 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 [6], 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 [11].

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. Такимобразом, запростипа:

>Software that is used on Unix Platform

будетпреобразованв:

>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 приведенной на рис. 1 схеме имеется 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 [7]. 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 [6], 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.