Почему Apple может запустить свой поисковик и зачем это нужно компании — Сервисы на vc.ru

Изменения поиска Spotlight в iOS 14, обновление поискового робота Applebot и найм поисковых инженеров могут означать, что Apple вскоре запустит собственную поисковую систему, считает владелец медиакомпании Cyowolf Джон Хеншоу.

13 479
просмотров

Перевод материала Cyowolf.

Уже несколько лет Google платит Apple около $9 млрд долларов, чтобы оставаться поисковой системой по умолчанию в Safari на iOS и macOS. Сделка гарантирует, что пользователи устройств Apple будут искать в Google, если вручную не изменят поисковик в настройках браузера.

Но сделка между компаниями может скоро закончиться: регуляторы Великобритании считают, что соглашение вредит рынку, писало Reuters в июле 2020 года.

Учитывая влияние предустановленных и стандартных сервисов в мобильных устройствах, а также значительную долю рынка у Apple, мы считаем, что существующие договорённости Apple и Google создают серьёзную преграду для входа и развития конкурентов. Это влияет на конкуренцию между поисковыми системами на мобильных устройствах.

из отчета регуляторов

Если в Великобритании примут меры, может возникнуть волновой эффект со стороны Евросоюза, который недавно преследовал Google за неконкурентное поведение.

Регуляторы Европы могут вынудить Apple отключить Google в качестве стандартного поисковика и дать пользователям выбрать поисковую систему при первом запуске Safari.

Почему Apple может запустить поисковую систему

Давление со стороны регуляторов, сложные отношения с Google и «взросление» Siri и iCloud могут дать Apple запустить свою поисковую систему. Есть несколько признаков, что компания, возможно, уже работает над ней.

Apple не нужны деньги Google

Это самая дорогая компания в мире. Apple может хотеть, чтобы Google платила ей, но эти деньги ей уже не нужны.

Apple инвестирует ресурсы и деньги в поиск

Компания вкладывает большие деньги в поисковое направление, если судить по списку тематических вакансий для инженеров.

Apple ищет поисковых специалистов для работы с технологиями искусственного интеллекта, машинного обучения, обработкой естественного языка для множества своих продуктов.

Бета-версии iOS 14 и iPadOS 14 больше не используют Google для выдачи результатов поиска

В новых версиях ОС результаты выдачи Spotlight помечаются как «предложения Siri» и возвращаются в систему в обход Google.

Компания недавно обновила страницу поискового робота Applebot

В июле 2020 года Apple существенно обновила страницу поддержки веб-краулера Applebot — дополнения очень похожи на те, что Google предлагает вебмастерам и SEO-оптимизаторам. Например:

• Добавлен способ анализа трафика от Applebot.
• Расширен инструмент анализа useragent, который теперь определяет различия между настольной и мобильной версией сайта.
• Расширены правила robots.txt
• Applebot теперь не только сканирует HTML-код страницы, но и её макет.
• Добавлен раздел о ранжировании результатов поиска и факторах, которые влияют на положение страницы в выдаче.

Applebot начал сканировать сайты

Проверка журналов сервера Coywolf показала, что Applebot ежедневно сканирует сайт, чего раньше не случалось.

Что Apple получит от запуска поисковой системы

Поисковик Apple, скорее всего, будет выглядеть и работать несколько иначе, чем современные системы Google, Bing или DuckDuckGo. Это потому что исторически Apple любить делать всё по-другому, и их поисковая система будет служить не ради показа рекламы и получении данных пользователя, а ради другой цели.

Учитывая описания вакансий поисковых инженеров Apple и постепенное объединение приложений и поисковой выдачи в Spotlight, скорее всего, поисковик Apple будет работать в качестве персонализированного «центра данных».

Он может быть похож на Google Assistant — но без рекламы, полностью приватный и с более глубокой интеграцией в систему. Пользователей может заинтересовать сервис, если он будет конфиденциальным, с бесшовной интеграцией и персонализацией данных из iCloud.

Apple может использовать ИИ и машинное обучение, чтобы получать результаты поиска из почты, сообщений, карт, событий, напоминаний, заметок, файлов, контактов, музыки, новостей, ТВ-шоу, фильмов, документов, сторонних приложений и других источников данных.

И всё это — с обещанием «настоящей приватности» и без рекламы.

Apple может многое выиграть от такого проекта. Например:

• Продвижение приложений в результатах поиска, которые принесут пользу сервисам Apple и отвлекут пользователей от PWA-продуктов (прогрессивных веб-приложений), продвигаемых Google.
• Ослабление монополии Google на рынке поисковых систем и значительный удар по её доходам от рекламы и сбору данных.
• Продвижение продуктов и услуг Apple, таких как Apple News+ и Apple TV+.
• Развитие контроля и закрытости экосистемы Apple. Пользователи станут зависимы от персонализированных результатов поиска через сервисы и интеграции продуктов, доступных только через поисковую систему компании.
• Расширение рекламной платформы Apple для продвижения сторонних приложений в результатах поиска.

Что это значит для SEO

Если Apple сможет захватить достаточную долю рынка, это заставить SEO-оптимизаторов адаптироваться под новые условия. Пока исходя из документации Applebot тактика продвижения остаётся прежней, но можно рассчитывать, что Apple откроет новые возможности, недоступные в Google и других поисковых системах.

Сейчас все выводы основаны на предположениях и наблюдениях, и Apple может никогда не выпустить свой поисковик. Также возможно, что пользователи iOS, iPadOS и macOS будут пользоваться им и не подозревать об этом.

Он может быть настолько тесно интегрирован в системы и приложения компании, что уведомления и запросы в Spotlight будут попросту медленно забирать на себя те запросы, которые были бы сделаны в Google.

Что такое поисковая система Dark Web и как её найти?

Для поиска различной информации в интернете нужны поисковые системы. Поисковая система dark web является одним из лучших способов поиска информации, скрытой от общественности. Существует много различных dark web поисковых систем с соответствующей специализацией.

Для понимания работы поисковиков и определения их сильных сторон, нужно немного знать о темной сети?. Даркнет является сетью Onion-сайтов и сервисов, доступных только через Tor-браузер. Наиболее распространенным способом использования Даркнета является поиск скрытой информации о хакерстве, наркотиках, утечке данных и других незаконных действиях.

Существует много различных типов Dark Web поисковых систем, и у каждого есть своя специализация. Например, некоторые из них обладают лучшими возможностями поиска. Некоторые специализируются на поиске инструментов слежки или рекомендаций для журналистов по борьбе с правительственной слежкой и цензурой. Другие поисковые системы находят сайты с незаконным контентом . Также есть поисковики для более обобщенного поиска в темном интернете.

Ahmia.fi

Надежный поисковик Ahmia.fi придерживается политики в отношении любых «материалов, содержащих насилие» и отличается от многих других dark web поисковых систем, индексирующих сайты с материалами о сексуальном насилии над детьми. Ahmia.fi также доступен в surface web и поддерживает поиск в сети i2p.

The Hidden Wiki

Поиск в Даркнете очень трудоемкий из-за появления в результатах поиска 20 спам-ссылок и всего 1 настоящей. The Hidden Wiki решит эту проблему, предоставив каталог сайтов и ссылок на них. Также доступна surface-версия Wiki .

Haystak

Haystak проиндексировал более 1,5 миллиарда страниц и более 260 000 сайтов. Есть платная версия поисковика с дополнительными функциями поиска с использованием регулярных выражений, просмотра несуществующих сайтов onion и доступа к их API. Одна из функций позволяет получить доступ к базе данных различной украденной информации.

Torch

Torch существует с 1996 года и обладает плохой системой поиска. При поиске URL-адреса любой соцсети поисковик показывает все, кроме необходимого сайта. Такое действие показывает способность поисковой системы искать информацию даже в очень далеких уголках Даркнета.

DuckDuckGo

DuckDuckGo обязательно окажется почти в каждом списке dark web поисковых систем. Поисковик предоставляет анонимность и показывает результаты поверхностного поиска в большем количестве, чем результаты из Даркнета. Поисковик не нашел 1 результат поиска в темной сети по нескольким случайным запросам. DuckDuckGo достоин упоминания в этом списке из-за своей ориентированности на конфиденциальность, а не на бизнес.

Насколько безопасны поисковые системы темной паутины?

Несмотря на свои возможности поиска скрытой информации, поисковики могут быть опасны. Не стоит использовать dark web поисковые системы со своего личного компьютера. Пользователь может подвергнуть риску свои пароли, криптофонды и другую личную информацию.

Кроме того, некоторые сайты в Даркнете могут содержать вредоносные программы, способные заразить компьютер посетителя и украсть информацию. Многие результаты поиска могут привести к очень откровенному и шокирующему контенту, такому как жестокое обращение с детьми, кровь, пытки, насилие, угрозы, терроризм или другие виды незаконного контента.

Пользователям нужно выполнять поиски законного контента и избегать использования прокси-серверов, поскольку злоумышленник может легко заразить устройство вредоносным ПО или использовать прокси-сервер для кражи криптовалюты пользователя.

Самым безопасным способом доступа к Даркнету является анонимный браузер Tor , способный защитить личные данные пользователя во время просмотра темной паутины. Также рекомендуется использование VPN вместе с браузером.

Помимо Tor существует несколько альтернативных Onion-браузеров с анонимным поиском:

• 
  12P

• 
  Whonix

• 
  Globus

• 
  Freepto

• 
  Disconnect

Как использовать Dark Web поисковые системы?

Поисковые системы Даркнета используют сложное ПО для поиска в скрытой сети и индексирования всей найденной информации. После индексации поисковые системы позволяют находить информацию через интерфейс системы.

Для увеличения возможностей поиска важно понимать какую информацию поисковая система находит лучше всех. Например, поисковая система Grams известна поиском наркотиков, а The Hidden Wiki лучше подходит для поиска электронных книг и статей о конфиденциальности. В независимости от поисковой системы в Даркнете пользователь найдет сайты, скрытые от широкой публики и полезные для поиска определенной информации.

Чтобы оставаться в безопасности, нужно избегать нелегальных сайтов в темном интернете. Пользователь должен всегда использовать надежный VPN и регулярно обновлять Tor-браузер для избежания взлома.

Дарквеб (dark web, «темная паутина», «темная сеть») – это часть всемирной паутины (World Wide Web), которая находится в даркнетах, и доступ к которой можно получить только при помощи специального программного обеспечения (такого как Tor). Дарквеб относится к глубокой сети, то есть является частью сети, недоступной для обычных поисковиков.

Даркнет (англ. darknet) — оверлейная сеть (overlay network, т.е. сеть, построенная поверх другой сети, в данном случае «поверх» Интернета), которая не может быть обнаружена обычными методами и доступ к которой предоставляется через специальное ПО, например, с помощью Tor.

Видимая сеть — это часть Всемирной паутины, находящаяся в открытом лёгком доступе для широкой публики и индексируемая поисковыми системами.

Давайте создадим поисковую систему

Как работает поисковая система? Давайте узнаем —

, построив один!

Поисковые системы стали воротами в современный Интернет. Как часто вы точно знаете, какая страница вам нужна, но все равно ищете ее, вместо того чтобы вводить URL-адрес в веб-браузере?

Как и многие великие машины, простой интерфейс поисковой системы — единственное поле ввода — скрывает целый мир технических фокусов. Когда вы думаете об этом, есть несколько серьезных проблем, которые нужно преодолеть. Как собрать все существующие действительные URL-адреса? Как угадать, чего хочет пользователь, и вернуть только релевантные страницы в разумном порядке? И как вы делаете это для 130 триллионов страниц быстрее, чем время реакции человека?

Я буду ближе к пониманию этих проблем, когда создам для себя поисковую систему.
Я буду использовать только Python (даже для пользовательского интерфейса), и мой код будет достаточно простым, чтобы включить его в этот пост в блоге.

Вы можете скопировать окончательную версию, попробовать ее и построить самостоятельно:

Открыто в Анвиле

Это будет три части.

1. Во-первых, я собираюсь создать простую поисковую систему, которая загружает страницы и соответствует вашим
   поисковый запрос по их содержимому. (Вот этот пост)

2. Затем я собираюсь внедрить алгоритм Google PageRank, чтобы улучшить результаты. (см. Часть 2)

3. Наконец, я поиграю с одним из мощных инструментов информатики — индексированием — чтобы ускорить поиск и сделать ранжирование
   даже лучше. (см. Часть 3)

Сбор URL-адресов

Давайте начнем строить машину, которая сможет загружать всю сеть.

Я собираюсь создать веб-краулер, который итеративно работает в сети следующим образом:

1. Начать с известного URL-адреса
2. Скачать страницу
3. Запишите все содержащиеся в нем URL-адреса
4. GOTO 1 (для новых URL-адресов, которые я нашел)

Для начала мне нужен известный URL. Я позволю веб-мастерам и другим добропорядочным гражданам отправлять URL-адреса, о которых они знают. я буду хранить
их в базе данных (я использую таблицы данных Anvil), и если я уже знаю URL-адрес, я не буду хранить его дважды.

 @anvil.server.callable
деф submit_url (url):
  url = url.rstrip('/') # URL-адреса с косой чертой и без нее эквивалентны
  если не app_tables.urls.get(url=url):
    app_tables.urls.add_row(url=url) 

Я также сделал возможным отправку карт сайта, которые содержат списки многих URL-адресов (см. наш учебник по фоновым задачам
для более подробной информации.) Я использую BeautifulSoup для разбора XML.

 из импорта bs4 BeautifulSoup
@anvil.server.callable
def submit_sitemap (sitemap_url):
  ответ = наковальня.http.request(sitemap_url)
  
  суп = BeautifulSoup(response.get_bytes())
  для loc в супе.find_all('loc'):
    submit_url (лок. строка) 

Если я отправлю карту сайта Anvil, моя таблица будет заполнена URL-адресами:

Я в хорошей компании, позволяя людям отправлять URL-адреса и карты сайта для сканирования — Google Search Console делает это.
Это один из способов избежать застревания моего поискового робота в локальной части Интернета, которая не имеет ссылок ни на что другое.

Бесстыдно украв Google Search Console, я создал консоль веб-мастера с кнопками «отправить», которые
вызовите мои функции submit_url и submit_sitemap :

 def button_sitemap_submit_click(self, **event_args):
    """Этот метод вызывается при нажатии кнопки"""
    self.label_sitemap_requested.visible = Ложь
    anvil.server.call('submit_sitemap', self.text_box_sitemap.text)
    self.label_sitemap_requested.visible = Истина
  def button_url_submit_click (я, ** event_args):
    """Этот метод вызывается при нажатии кнопки"""
    self.label_url_requested.visible = Ложь
    anvil.server.call('submit_url', self.text_box_url.text)
    self.label_url_requested.visible = Истина 

Ползание

Теперь, когда я знаю некоторые URL-адреса, я могу загружать страницы, на которые они указывают. Я создам фоновую задачу, которая просматривает мой список URL-адресов.
делать запросы:

 @anvil.server.background_task
деф обход():
  для URL-адреса в app_tables.urls.search():
    # Получить страницу
    пытаться:
      ответ = наковальня.http.request(url)
      html = ответ.get_bytes().decode('utf-8')
    кроме:
      # Если выборка не удалась, просто попробуйте другие URL-адреса
      Продолжить
    row = app_tables.pages.get(url=url) или app_tables.pages.add_row(url=url)
    строка['html'] = HTML 

Поскольку это фоновая задача, я могу запустить поисковый робот и загрузить все известные мне страницы в фоновом режиме.
без блокировки взаимодействия пользователя с моим веб-приложением.

Это все очень хорошо, но еще не сканирует . Умная вещь в веб-краулерах заключается в том, как они переходят по ссылкам между страницами.
Сеть представляет собой ориентированный граф , другими словами, он состоит из страниц с односторонними связями между ними. Вот почему это такое замечательное хранилище информации — если вас интересует тема одной страницы, вас, вероятно, заинтересуют темы страниц, на которые она ссылается. Если вы когда-нибудь были в тисках сафари по Википедии до рассвета, вы поймете, о чем я говорю.

Итак, мне нужно найти URL-адреса на страницах, которые я загружаю, и добавить их в свой список.
BeautifulSoup, блестящий парсер HTML/XML, снова помогает мне.

Я также записываю, какие URL-адреса я нашел на каждой странице — это пригодится, когда я буду внедрять PageRank.

 из импорта bs4 BeautifulSoup
  суп = BeautifulSoup(html)
  # Разобрать URL-адреса
  для супа.find_all('a', href=True):
    submit_url (а ['href'])
    
    # Запишите URL-адреса этой страницы
    страница['forward_links'] += a['href'] 

Пока я этим занимаюсь, я возьму заголовок страницы, чтобы сделать результаты поиска более удобочитаемыми:

 # Разобрать заголовок со страницы
  title = str(soup. find('title').string) или 'Нет названия' 

Сканер стал похож на классического осла, следующего за морковкой: чем дальше он продвигается по списку URL-адресов,
чем больше URL-адресов он находит, тем больше работы ему приходится выполнять. Я визуализировал это, построив длину списка URL-адресов.
наряду с количеством обработанных URL-адресов.

Первоначально список увеличивается, но сканер в конечном итоге находит все URL-адреса.
и линии сходятся. Он сходится, потому что я ограничил его https://anvil.works (я не
хочу случайно заблокировать чей-либо сайт.) Если бы он сканировал открытую сеть, я представляю, как
будет расходиться навсегда — страницы, вероятно, добавляются быстрее, чем мой краулер может сканировать.

К тому времени, как он закончился, в таблице страниц меня ждало большое количество данных о страницах.

Поиск

Время реализовать поиск. Я собрал классический пользовательский интерфейс «поле ввода и кнопка» с помощью редактора перетаскивания.
Также есть сетка данных для перечисления результатов, которая дает мне разбиение на страницы бесплатно.
Каждый результат будет содержать заголовок страницы и ссылку.

Самый простой алгоритм поиска просто разбивает запрос на слова и возвращает страницы, содержащие любое из этих слов.
Это совсем нехорошо, и я могу сделать лучше прямо сейчас.

Я уберу слишком распространенные слова. Допустим, пользователь вводит «как создать веб-приложение». Если страница содержит именно текст «как создать веб-приложение»,
он будет возвращен. Но они также получали страницы с текстом «как сосать ягненка».

Поэтому я уберу такие слова, как «как» и «чтобы». На жаргоне они называются стоп-словами.

Я включу слова, которые тесно связаны со словами в запросе. Поиск «как создать веб-приложение»
вероятно, должны возвращать страницы со словом «конструктор приложений», даже если ни одно из этих слов не присутствует в запросе.

На жаргоне это называется стеммингом.

Оба этих требования удовлетворяются оператором Anvil full_text_match , так что я могу сразу запустить жизнеспособный поиск:

 # На сервере:
@anvil.server.callable
определение базового_поиска (запрос):
  вернуть app_tables.pages.search(html=q.full_text_match(query)) 

 # На клиенте:
def button_search_click(я, **event_args):
  """Этот метод вызывается при нажатии кнопки"""
  self.repeating_panel_1.items = anvil.server.call('basic_search', self.text_box_query.text) 

Позже мы поговорим об индексации и токенизации, которые дойдут до сути того, как оптимизировать поиск.
Но пока у меня есть рабочая поисковая система. Давайте попробуем выполнить несколько запросов.

Тестовые запросы

Для каждого этапа разработки я буду запускать три запроса, чтобы посмотреть, как улучшатся результаты по мере повышения моего рейтинга.
система. Каждый запрос выбирается для отражения определенного типа проблемы поиска.

Я посмотрю только первую страницу из десяти результатов. Никто никогда не смотрит дальше первой страницы!

(Если вам интересно, почему все результаты с одного и того же сайта, имейте в виду, что я ограничил поисковый робот https://anvil.works
чтобы избежать вполне законной блокировки моего IP-адреса программным обеспечением для защиты от DoS-атак и сохранить мой тестовый набор данных в управляемом размере.)

«Участки»

«Сюжеты» — это довольно общее слово, которое вы ожидаете встретить повсюду в технической документации. Соревнование
состоит в том, чтобы возвращать страницы, посвященные непосредственно графику, а не те, на которых это слово используется мимоходом.

Когда я ищу «сюжеты», я получаю это:

Первый результат — «Использование Matplotlib с Anvil», что определенно актуально. Тогда есть
справочные документы, в которых есть раздел о компоненте Plot. И результат номер девять
первоначальное объявление относится к тому времени, когда мы сделали Plotly доступным в клиентском коде Python.

Но здесь также много общих страниц. Вероятно, они упоминают слово «сюжет» один или два раза, но они
не совсем то, что я ищу, когда ищу «сюжеты».

«Восходящий канал»

«Восходящий канал» отличается от «графиков», потому что он вряд ли будет использован случайно. Это название конкретной функции Anvil.
и это не очень распространенное слово в обычном использовании. Если это на странице, эта страница почти наверняка
говоря об аплинке Anvil.

Если вы не знакомы с этим, Uplink позволяет вам anvil.server.call работает в любой среде Python за пределами Anvil.
Так что я ожидаю, что учебник «Использование кода вне Anvil» окажется на первом месте в списке результатов. Он появляется на четвертой позиции.

Я также получаю аварийные люки и катапультируемые сиденья, в которых канал связи упоминается как один из
«Спасательные люки». И под номером 10 у нас есть панель удаленного управления, которая использует Uplink для запуска набора тестов на
удаленная машина.

Хорошо, что появляются все трое, но было бы лучше, если бы они имели более высокий рейтинг. Остальная часть
результаты, вероятно, каким-то образом говорят об восходящем канале, но восходящий канал не является их основной темой.

«Создание информационной панели в Python»

Это включено в качестве примера запроса из нескольких слов. Я ожидаю, что поисковой системе будет сложнее с этим справиться,
поскольку слова «сборка» и «Python» будут часто использоваться на сайте Anvil, но пользователь, вводящий это,
особенно интересует панель инструментов Python .

Я ожидаю увидеть здесь две страницы: «Создание бизнес-панели на Python» и «Панель инструментов Python».
мастерская. Ни один из них не появляется в результатах.

Несколько страниц косвенно связаны с построением информационной панели, но в целом сигнал, по-видимому,
ошеломлен шумом, вызванным словами «сборка» и «Питон».

Ну и как?

Базовая поисковая система, которую я собрал, выдает релевантные результаты для запросов, состоящих из одного слова. Пользователь
должен просматривать первые несколько результатов, чтобы найти то, что они ищут, но основные интересующие страницы где-то там.

Запросы, состоящие из нескольких слов, сбивают с толку. Он не может очень хорошо различать слова, которые имеют значение, и те, которые не имеют значения.
Наковальня full_text_match действительно удаляет такие слова, как «а» и «в», но, очевидно, не догадается, что «сборка» менее важна
чем «приборная панель» в этой конкретной ситуации.

Следующие шаги

Я собираюсь внести два улучшения, пытаясь решить эти проблемы. Сначала постараюсь ранжировать поинтереснее
страницы выше. У Google есть алгоритм под названием PageRank, который оценивает, насколько важна каждая страница, и я всегда
хотел узнать, как это работает, так что сейчас, вероятно, самое подходящее время! Я исследую его и реализую в следующем посте.

Во-вторых, я буду учитывать, сколько раз каждое слово появляется на странице. Это поможет в «создании
панель инструментов в запросе Python, потому что страницы, на которых просто упоминается слово «строительство», будут делать это один или два раза, в то время как
страницы о строительных панелях будут часто использовать эти слова. Это дает мне повод исследовать два простых
но мощные концепции из Computer Science — токенизация и индексация, которые я реализую в финальном посте.

Реализация PageRank

Итак, приступаю к изучению Google PageRank. Это удивительно просто; можно даже сказать, что
«прекрасно элегантный». Приходите прочитать об этом:

Внедрение Google PageRank

Или зарегистрируйтесь бесплатно и откройте наше поисковое приложение в редакторе Anvil:

Открыто в Анвиле

Как создать поисковую систему?

Поисковая система Google ведет прибыльный бизнес уже более десяти лет. А почему не будет? Особенно, когда большинство людей во всем мире используют его для поиска вещей, которые они хотят в Интернете. Это как ворота в современную эпоху Интернета. Точно так же вы можете создать собственную поисковую систему для различных целей, например, для повышения рейтинга вашего бизнеса в Google. Однако, прежде чем мы рассмотрим различные этапы процесса создания поисковой системы, давайте прежде всего рассмотрим, что такое поисковая система.

Что такое поисковая система?

Поисковая система — это веб-программная система, которую можно использовать для поиска различной информации в Интернете. Можно даже назвать его эффективным и мощным интернет-инструментом, с помощью которого удобно собирать информацию по интересующим его темам. Это также автоматизированное программное приложение, которое можно использовать для выполнения нескольких функций, таких как сканирование, индексирование, хранение информации и предоставление результатов.

Сканирование

Это процесс в поисковой системе, при котором бот или поисковые роботы, более известные как поисковые роботы, одновременно отправляются на разные веб-сайты для сбора большого объема информации. Таким образом, позволяя поисковой системе оставаться в актуальном состоянии.

Индексирование

Индексирование выполняется после сканирования, когда поисковая система по существу индексирует просканированное содержимое для быстрого и бесперебойного поиска. Индексирование часто выполняется по категориям на основе различных ключевых фраз, собранных с каждого из просканированных веб-сайтов в отдельности.

Хранение информации

Как следует из названия, эта функция используется для хранения собранной информации, найденной в процессе сканирования. Его основная функция заключается в том, чтобы дать пользователю возможность быстро и эффективно находить информацию, которую он ищет.

Предоставление результатов

Эта функция отображает немедленно доступные результаты для запроса, введенного пользователем в строке индексации поиска.

Наличие собственной поисковой системы может быть чрезвычайно полезным, если вы планируете долгосрочный веб-сайт или стартап, поскольку это позволяет хранить всю информацию в одном месте. Кроме того, это поможет вашему клиенту или посетителю легко найти информацию, которую они ищут.

Создание программного обеспечения поисковой системы

Если вы решили научиться создавать собственное программное обеспечение поисковой системы, то вот шесть быстрых шагов, которым вы можете следовать, чтобы создать его.

1. Запишите требования к поиску

Каждая поисковая система создавалась с определенной целью. Например, поисковая система Google помогает пользователю быстро отображать результаты, которые он запросил. Точно так же на первом этапе создания вашей поисковой системы вы должны записать все требования к поиску, который будет использоваться на вашем веб-сайте.

2. Выберите поисковую систему

После того, как вы соберете все данные и требования, которые должны быть в вашей поисковой системе, следующим шагом будет выбор самой поисковой системы. Да, вам не нужно создавать свою поисковую систему с нуля, поскольку на рынке их уже предостаточно. Все, что вам нужно сделать, это выбрать тот, который соответствует вашим потребностям, и соответствующим образом настроить его. Некоторые из популярных поисковых систем — Solr, Xapian, Sphinx и Elastic Search.

3. Запуск двигателя

На этом этапе необходимо настроить выбранную поисковую систему. Затем проанализируйте и составьте в нем запросы, которые вы хотите, чтобы он отображал и запускал.

4. Определение структуры индекса

Индексирование имеет решающее значение для создания поисковой системы. Хотя индексация в большей степени зависит от выбранной вами базы данных, ее структура определяет эффективность поисковой системы. Поэтому структурируйте индексацию таким образом, чтобы пользователю было удобнее искать запрашиваемую информацию.

5. Настройка обновления данных

Отправка важной обновленной информации из базы данных в поисковую систему — важная часть построения поисковой системы, поскольку она повышает эффективность индексации.

This entry was posted in Семантическое ядро