Материал: Мировые информационные образовательные ресурсы. учебное пособие. Канин Д.М., Федорков Е.Д
6.1. Архитектура современных информационно-поисковых систем World Wide Web
Рис. 3. Типовая схема информационно-поисковой системы
На этой схеме обозначены:
client - это программа просмотра конкретного информационного ресурса.
user interface - интерфейс пользователя - это не просто программа просмотра, а еще и способ общения пользователя с поисковым аппаратом системы, т.е. с системой формирования запросов и просмотров результатов поиска.
search engine - поисковая машина служит для трансляции запроса пользователя, который подготавливается на информационно-поисковом языке (ИПЯ), в формальный запрос системы, поиска ссылок на информационные ресурсы Сети и выдачи результатов этого поиска пользователю.
index database - индекс - это основной массив данных информационно-поисковой системы. Он 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 личной базе данных. На отладку каждого запроса уходит достаточно много времени, и поэтому чрезвычайно важно хранить запросы, на которые система дает хорошие ответы.
index robot - робот-индексировщик служит для сканирования Internet и поддержки базы данных индекса в актуальном состоянии. Эта программа является основным источником информации о состоянии информационных ресурсов сети.
www sites - это весь Internet. А если говорить более точно, то это те информационные ресурсы, просмотр которых обеспечивается программами просмотра.
Как видно из схемы документальным массивом ИПС Internet является все множество документов шести основных типов: WWW-страницы, Gopher-файлы, документы Wais, записи архивов FTP, новости Usenet, статьи почтовых списков рассылки. Все это довольно разнородная информация, которая представлена в виде различных, никак несогласованных друг с другом форматов данных. Здесь есть и текстовая информация, и графическая информация, и аудио информация и вообще все, что есть в указанных выше хранилищах. Естественно встает вопрос, как информационно-поисковая система должна со всем этим работать. В традиционных системах есть понятие поискового образа документа - ПОДа.
ПОД (Поисковый Образ Документа) – это нечто, что заменяет собой документ и используется 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. Существуют и другие модели описания документов: вероятностная модель информационных потоков и поиска, и модель поиска в нечетких множествах. Таким образом, первая задача, которою должна решить информационно-поисковая система – это приписывание списка ключевых слов документу или информационному ресурсу. Именно эта процедура и называется индексированием.
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 с 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. Таким образом, 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 ПОДов документов Gopher. В World Wide Web ничего подобного нет. Для решения этой задачи используются программы сканирования сети или роботы-индексировщики. Разработка роботов – это довольно нетривиальная задача, т.к. существует опасность зацикливания робота или попадания на виртуальные страницы. Все системы имеют своего робота. Робот просматривает сеть, находит новые ресурсы, приписывает им термины и помещает в базу данных индекса. Главный вопрос заключается в том, какие термины приписывать документам, откуда их брать, ведь ряд ресурсов вообще не является текстом. В настоящее время различные роботы используют для индексирования следующие источники для пополнения своих виртуальных словарей: гипертекстовые ссылки, заголовки (title), заглавия (HI, H2 и т.п.), аннотации, списки ключевых слов и полные тексты документов, 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 ПОДов дают HTML-документы. Однако не следует думать, что все термины из перечисленных выше элементов документов попадают в их поисковые образы. Очень активно используются списки запрещенных слов (stop-words), которые не могут быть использованы для индексирования, общих слов (предлоги, союзы и т.п.), а также часто производится нормализация лексики. Таким образом, даже то, что в OpenText, например, называется полнотекстовым индексированием реально является выбором слов из текста документа и сравнением с целым набором различных словарей, после которого термин попадает в поисковый образ документа, а потом и в индекс системы. Для того, чтобы не раздувать словарей и индексов, а индекс Lycos, например, равен 4ТВ, применяется такое понятие как "вес" термина. Документ обычно индексируется 40 - 100 наиболее "тяжелых" терминами.
После того, как ресурсы заиндексированы, т.е. система составила массив поисковых образов документов, начинается построение поискового аппарата системы. Совершенно очевидно, что лобовой просмотр файла или файлов ПОДов займет много времени, что абсолютно не приемлемо для интерактивной системы, которой является Web. Для того, чтобы можно было быстро находить информацию в базе данных ПОДов строится индекс. Индекс в большинстве систем - система связанных между собой файлов, которая нацелена на быстрый поиск данных по запросу пользователя. Структура и состав индексов различных систем могут отличаться друг от друга и зависят от многих факторов. К этим факторам можно отнести и размер массива поисковых образов, и информационно-поисковый язык системы, и размещения различных компонентов системы и т.п.
Успех информационно-поисковой системы с точки зрения скорости поиска, определяется исключительно архитектурой индекса. Индекс состоит из таблицы идентификаторов страниц (page-ID), таблицы ключевых слов (Keyword-ID), таблицы модификации страниц, таблицы заголовков, таблицы гипертекстовых связей, инвертированного списка (IL) и прямого списка (FL). Page-ID отображает идентификаторы станиц в URL этих страниц, Keyword-ID отображает каждое ключевое слов в уникальный идентификатор этого слова, таблица заголовков отображает идентификатор страницы в заголовок страницы, таблица гипертекстовых ссылок отображает идентификатор страниц в гипертекстовую ссылку на эту страницу. Инвертированный список ставит в соответствие каждому ключевому слову список пар (номер документа, идентификатор страницы, позиция слова в странице), а прямой список – это массив поисковых образов страниц. Все эти файлы так или иначе используются при поиске, но главным среди них, безусловно, является файл инвертированного списка. Результат поиска в этом 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, с этих пар начинающихся, а также применяется механизм прямого доступа к данным – кеширование. Для обновления индекса применяется комбинация двух подходов. Первый можно назвать коррекцией индекса "на ходу". Для этого служит таблица 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, т.е. его перезагрузка.
6.2 Информационно-поисковый язык системы
Однако, индекс – это только часть поискового аппарата, причем не видная глазу пользователя. Второй частью этого аппарата является информационно-поисковый язык. ИПЯ позволяет сформулировать запрос к системе в довольно простой и доходчивой форме. Обычно фраза разбивается на слова, из этого списка удаляются запрещенные и общие слова, иногда производится нормализация лексики, а затем все слова связываются либо логическим AND, либо OR. . Другой подход заключается в вычислении близости между запросом и документом. В этом случае, в соответствии с векторной моделью представления документов и запросов вычисляется мера близости. Наиболее часто применяется cos угла между поисковым образом документа и запросом пользователя. Именно эти проценты соответствия документа запросу и выдаются в качестве справочной информации при списке найденных документов. Наиболее продвинутым языком запросов из современных информационно-поисковых систем Internet обладает AltaVista. Кроме обычного набора AND, OR, NOT, эта система позволяет использовать еще и NEAR. Последний оператор позволяет организовать контекстный поиск. Все документы в системе разбиты на поля, поэтому в запросе можно указать в какой части документа пользователь хочет увидеть ключевое слово (в ссылке, заголовке и т.п.). Можно также задать поле ранжирования выдачи и критерий близости документов запросу.
Типы информационно-поисковых языков
Главная задача информационно-поисковой системы - это поиск информации релевантной информационным потребностям пользователя. Слово релевантность означает соответствие между желаемой и действительно получаемой информацией. Релевантность можно еще представить как меру близости между реально полученными документами и тем, что следовало бы получить из системы. Естественно, что здесь возникает две задачи, которые следует решить: представление информации в системе и формулирование информационных потребностей пользователя. Наиболее распространенными моделями представления документов в информационно-поисковой системе являются различные вариации на тему векторной модели, когда документ представляется как набор терминов. Как уже упоминалось ранее, это не весь текст документа, а только небольшой набор терминов, который отражает его содержание.
Традиционные информационно-поисковые языки. Наиболее - распространенным ИПЯ является язык, позволяющий составить логические выражения из набора терминов. При этом используются булевые операторы AND, OR, NOT. Такая схема достаточно проста, и поэтому наиболее широко применяется в современных информационно-поисковых системах. Но еще 20 лет тому назад были хорошо известны и ее недостатки. Булевый поиск плохо масштабирует выдачу. Оператор AND может очень сильно сократить число документов, которые выдаются на запрос. При этом все будет очень сильно зависеть от того, насколько типичными для базы данных являются поисковые термины. Оператор OR напротив может привести к неоправданно широкому запросу, в котором полезная информация затеряется за информационным шумом. Для успешного применения этого ИПЯ следует хорошо знать лексику системы и ее тематическую направленность. Как правило, для системы с таким ИПЯ создаются специальные документально лексические базы данных со сложными словарями, которые называются тезаурусами и содержат информацию о связи терминов словаря друг с другом. Модификацией булевого поиска является взвешенный булевый поиск. Идея такого поиска достаточно проста. Считается, что термин описывает содержание документа с какой-то точностью, и эту точность выражают в виде веса термина. При этом взвешивать можно как термины документа, так и термины запроса. Запрос может формулироваться на ИПЯ, описанном выше, но выдача документов при этом будет ранжироваться в зависимости от степени близости запроса и документа. При этом измерение близости строится таким образом, чтобы обычный булевый поиск был бы частным случаем взвешенного булевого поиска.
Языки типа "Like this". При внимательном рассмотрении взвешенного поиска закрадывается естественное желание вообще обойтись без логических коннекторов и измерять близость документа и запроса какими-либо другими критериями. Наиболее простой моделью этого типа является линейная модель индексирования и поиска, когда близость документа и запроса рассматривается как угол между ними. В этом случае высчитывается sin угла, который получают как скалярное произведение двух векторов. В соответствии со значением меры близости происходит ранжирование документов при выдаче ссылок на них пользователю. Вообще говоря, скалярное произведение не очень хорошо подходит для информационно-поисковых систем Internet, так как длина запроса обычно невелика. Это в традиционных системах существовали специальные службы, которые отлаживали длинные запросы, а в Internet такие службы только нарождаются. Поэтому реально применяются другие меры близости, но принцип остается тот же: сначала вычисляется мера, а потом происходит ранжирование. Рассмотренный подход дает возможность более мягкого расширения и уточнения запросов, но он также не гарантирует высоких показателей релевантности, в случае выбора неудачной лексики.