Как же все это работает?
Ниже будет описан принцип работы метапоисковой системы , разработанной автором этой статьи, однако общие принципы будут верны и для остальных систем этого класса (см. рис. 2).
Начнем со стартовой страницы данной метапоисковой системы. Обычно интерфейс такой системы предельно упрощен и сразу же позволяет понять, что, где и как здесь можно искать. В нашем случае (MetaPing) поиск возможен по трем областям поиска: по России, по Украине и по всему миру, при этом имеется возможность искать все, отметив поиск по интернету, или сузить область поиска и искать конкретно объявления, новости, файлы и рефераты (рис. 3).
Рис.3 Стартовая страница MetaPing
Пользователь выбирает, скажем, поиск по России, и вводит, например, такой запрос: (рис. 4).
Рис. 4 Страница MetaPing с результатами поиска
После этого запрос ретранслируется указанным российским поисковым системам (в нашем случае это Рамблер, Апорт, Lycos и Google). Следует отметить, что Google, хотя и не является российской поисковой системой, в настоящее время успешно с ними конкурирует как по полноте баз, так и по качеству поиска, и именно поэтому он здесь оказался. Кстати, внимательный читатель наверняка отметил отсутствие самой крупной российской поисковой системы Яндекс. На момент запуска MetaPing Яндекс тоже здесь тоже присутствовал, но после его пришлось убрать.
Для передачи запроса к поисковой системе используется специальный метапоисковый агент, который отвечает не только за процесс ретрансляции запроса и приема страниц, но и за то, чтобы запрос был передан в правильной кодировке, принятой в каждой из выбранных поисковых систем, иначе будет получен совершено другой набор описаний документов или не будет получен вовсе, что негативно скажется на качестве поиска.
После обработки полученного запроса каждая система возвращает метапоисковому агенту множество описаний и ссылок на документы, которые считает релевантными данному запросу.
Как среди этого множества выбрать именно то, что нужно пользователю?
В начале этой статьи уже упоминался стандартный подход, который используется большинством систем метапоиска и состоит в том, чтобы просто расположить полученные ссылки по порядку их следования в результатах поиска каждой из поисковых систем.
При этом, если в разных поисковых системах был найден один и тот же сайт, то ценность его для пользователя, естественно, существенно повышается. Подход, безусловно, правильный, но что делать в том случае, если одна система, к примеру, индексирует динамически генерирующиеся страницы, а другая нет? У них различные множества проиндексированных документов, различная полнота баз, следовательно, запрошенная пользователем информация может быть найдена в одной системе и может быть не найдена в другой. В этом случае пользователь может получить несколько действительно релевантных ссылок от одной системы, которые будут перемешаны с абсолютно нерелевантными из другой (например, в случае, когда фраза целиком не найдена, поиск идет по одному из ключевых слов запроса). В результате, пользователю вручную приходится отбирать релевантные ссылки и велика вероятность того, что покопавшись в подобном "винегрете", он попросту уйдет и уже никогда не вернется. Есть ли какой-либо способ решить эту проблему? Конечно есть. Нужно с полученным от поисковых систем множеством описаний документов сделать то же, что делают они сами с этими документами, то есть определить частоты ключевых слов в каждом заголовке и описании и попытаться самостоятельно определить рейтинг каждого из них. Именно по такому принципу построена метапоисковая система MetaPing, где реализован смешанный алгоритм обработки информации. Автором были разработаны специальные программы для анализа полученных данных, благодаря которым на первом этапе происходит ранжирование множества описаний полученных документов, на втором ранг дополнительно корректируется согласно месту, на котором находится документ, и общему количеству документов, найденных по запросу (это позволяет оценить полноту поисковых баз конкретной системы). Подобная обработка позволяет не только убирать документы, в описании которых вообще нет ключевых слов как потенциально нерелевантные запросу, но и находить строгое соответствие в том случае, если все ключевые слова встречаются в описании документа полностью, что неизмеримо повышает качество и точность поиска.
