Как работают поисковые системы

Поисковые системы — это программы, которые помогают нам находить нужную информацию в Интернете. Они принимают на вход наш запрос, например, «как работают поисковые системы», и выдают на выход список страниц, которые соответствуют нашему запросу. Но как они это делают? Как они находят и показывают нам миллионы страниц по нашему запросу? Как они определяют, какие страницы лучше подходят к нашему запросу? Как они обрабатывают не только текст, но и изображения и видео? Как они справляются с огромным объемом данных и запросов? Как они используют машинное обучение для улучшения результатов поиска? В этой статье мы попытаемся ответить на эти и другие вопросы, рассказав о принципах работы поисковых систем, их основных компонентах и технологиях.

Алгоритмы сбора и индексации веб-страниц (crawler, indexing)

Первый шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это собирать и анализировать веб-страницы. Для этого они используют специальные программы, которые называются поисковыми роботами, crawler, или пауками, spider. Эти программы постоянно сканируют Интернет, переходя по ссылкам с одной страницы на другую, и скачивают содержимое страниц на свои сервера. При этом они учитывают различные правила и ограничения, которые могут быть заданы владельцами сайтов, например, в файле robots.txt, который указывает, какие страницы можно или нельзя сканировать.

Второй шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это индексировать веб-страницы. Для этого они используют специальные структуры данных, которые называются индексами, index. Эти структуры позволяют хранить информацию о страницах в упорядоченном и оптимизированном виде, чтобы быстро находить страницы по запросу пользователя. При этом они учитывают различные параметры и характеристики страниц, такие как заголовок, текст, ключевые слова, ссылки, метаданные и т.д. Один из самых распространенных типов индексов, который используют поисковые системы, это так называемый инвертированный индекс, inverted index. Этот индекс состоит из списка слов, которые встречаются на страницах, и списка страниц, на которых встречаются эти слова. Например, если на странице A встречаются слова «поиск» и «система», а на странице B встречаются слова «поиск» и «информация», то инвертированный индекс будет выглядеть так:

Слово     Страницы
поиск              A, B
система            A
информация    B

Таким образом, поисковые системы могут быстро находить страницы, которые содержат нужные слова, просто обращаясь к индексу.

Структуры для хранения данных, используемые в поисковиках (инвертированный индекс, графы и деревья)

Третий шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это хранить и искать информацию в своих базах данных. Для этого они используют специальные структуры данных, которые позволяют им эффективно хранить и искать информацию, используя различные алгоритмы и технологии. Некоторые из самых распространенных структур данных, которые используют поисковые системы, это:

Инвертированный индекс, inverted index. Это структура данных, которая состоит из списка слов, которые встречаются на страницах, и списка страниц, на которых встречаются эти слова. Мы уже рассказывали об этой структуре в предыдущем разделе, когда говорили об индексировании веб-страниц. Инвертированный индекс позволяет быстро находить страницы, которые содержат нужные слова, просто обращаясь к индексу. Например, если мы хотим найти страницы, которые содержат слова «поисковая система», мы можем просто посмотреть в индексе, на каких страницах встречаются эти слова, и получить список таких страниц. Инвертированный индекс является основной структурой данных, которую используют поисковые системы для хранения и поиска информации.

Граф, graph. Это структура данных, которая состоит из множества вершин, vertex, и множества ребер, edge, которые соединяют эти вершины. Вершины могут представлять собой любые объекты, например, страницы, сайты, слова, пользователей и т.д. Ребра могут представлять собой любые отношения между этими объектами, например, ссылки, синонимы, дружба и т.д. Граф позволяет хранить и искать информацию, используя различные алгоритмы, которые работают с графами, например, обход в глубину, depth-first search, обход в ширину, breadth-first search, поиск кратчайшего пути, shortest path, поиск циклов, cycle detection, и т.д. Например, если мы хотим найти страницы, которые имеют высокую значимость, мы можем использовать алгоритм PageRank, PageRank, который работает с графом, в котором вершины представляют собой страницы, а ребра представляют собой ссылки между ними. Граф является одной из самых мощных и универсальных структур данных, которую используют поисковые системы для хранения и поиска информации.

Дерево, tree. Это структура данных, которая является частным случаем графа, в котором нет циклов, и есть одна вершина, которая называется корнем, root. Вершины, которые не имеют дочерних вершин, называются листьями, leaf. Вершины, которые имеют одного или нескольких дочерних вершин, называются узлами, node. Дерево позволяет хранить и искать информацию, используя различные алгоритмы, которые работают с деревьями, например, обход в глубину, depth-first search, обход в ширину, breadth-first search, поиск в бинарном дереве, binary search tree, поиск в дереве отрезков, segment tree, и т.д. Например, если мы хотим найти страницы, которые имеют близкое расстояние к запросу пользователя, мы можем использовать алгоритм Approximate Nearest Neighbor, ANN, который работает с деревом, в котором вершины представляют собой векторы, описывающие страницы, а ребра представляют собой расстояния между ними. Дерево является одной из самых эффективных и оптимизированных структур данных, которую используют поисковые системы для хранения и поиска информации.

Математические модели для вычисления релевантности страниц запросу (векторное моделирование, модель BM25)

Четвертый шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это определять, насколько страница соответствует запросу пользователя. Для этого они используют специальные математические модели, которые позволяют им вычислять релевантность, relevance, или степень соответствия страницы запросу пользователя. Релевантность зависит от многих факторов, таких как содержание, структура, качество, популярность и т.д. Некоторые из самых распространенных математических моделей, которые используют поисковые системы, это:

Векторное моделирование, vector space model. Это математическая модель, которая представляет собой страницы и запросы в виде векторов в многомерном пространстве, где каждая координата соответствует одному слову или термину. Векторы страниц и запросов формируются на основе частоты встречаемости слов или терминов на страницах или в запросах. Релевантность страницы запросу определяется как косинус угла между векторами страницы и запроса, cosine similarity, который может принимать значения от 0 до 1. Чем больше косинус, тем больше релевантность. Например, если мы хотим найти страницы, которые содержат слова «поисковая система», мы можем представить наш запрос в виде вектора q=(1,1,0,...,0), где первая и вторая координаты соответствуют словам «поисковая» и «система», а остальные координаты равны нулю, так как они соответствуют словам, которые не входят в наш запрос. Затем мы можем представить каждую страницу в виде вектора d=(w1​,w2​,w3​,...,wn​), где wi​ соответствует частоте встречаемости i-го слова на странице. Затем мы можем вычислить косинус угла между векторами q и d по формуле:

$$\cos(q, d) = \frac{q \cdot d}{\|q\| \|d\|} = \frac{\sum_{i=1}^n q_i d_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^n q_i^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n d_i^2}}$$

Чем больше значение косинуса, тем больше релевантность страницы запросу. Векторное моделирование является одной из самых простых и понятных математических моделей, которую используют поисковые системы для вычисления релевантности страниц запросу.

Модель BM25, BM25 model. Это математическая модель, которая является улучшенной версией векторного моделирования, которая учитывает не только частоту встречаемости слов или терминов на страницах или в запросах, но и длину страниц, длину запросов, частоту документов, document frequency, и другие факторы, которые влияют на релевантность. Релевантность страницы запросу определяется как сумма взвешенных частот встречаемости слов или терминов на странице, умноженных на идф-коэффициенты, idf-coefficients, которые показывают, насколько важно слово или термин для запроса. Например, если мы хотим найти страницы, которые содержат слова «поисковая система», мы можем представить наш запрос в виде множества слов или терминов q={t1​,t2​}, где t1​ соответствует слову «поисковая», а t2​ соответствует слову «система». Затем мы можем представить каждую страницу в виде множества слов или терминов d={t1​,t2​,...,tn​}, где ti​ соответствует i-му слову или термину на странице. Затем мы можем вычислить релевантность страницы запросу по формуле:

$$\text{BM25}(q, d) = \sum_{t \in q \cap d} \text{idf}(t) \cdot \frac{(k_1 + 1) f(t, d)}{k_1 (1 - b + b \frac{|d|}{\text{avgdl}}) + f(t, d)}$$

где idf(t) — это идф-коэффициент слова или термина t, который вычисляется по формуле:

$$\text{idf}(t) = \log \frac{N - n(t) + 0.5}{n(t) + 0.5}$$

где N — это общее количество страниц в базе данных, а n(t) — это количество страниц, которые содержат слово или термин t; f(t,d) — это частота встречаемости слова или термина t на странице d; k1​ и b — это константы, которые определяют влияние частоты встречаемости и длины страниц на релевантность; ∣d∣ — это длина страницы d в словах или терминах; avgdl — это средняя длина страниц в базе данных в словах или терминах. Чем больше значение BM25, тем больше релевантность страницы запросу. Модель BM25 является одной из самых эффективных и оптимизированных математических моделей, которую используют поисковые системы для вычисления релевантности страниц запросу.

Методы ранжирования результатов поиска (PageRank, HITS и другие алгоритмы)

Пятый шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это упорядочивать страницы в выдаче по их значимости. Для этого они используют специальные методы, которые позволяют им вычислять значимость, importance, или степень влияния страницы на Интернет. Значимость зависит от многих факторов, таких как качество, популярность, авторитетность, достоверность и т.д. Некоторые из самых распространенных методов, которые используют поисковые системы, это:

PageRank, PageRank. Это метод, который позволяет вычислять значимость страницы на основе количества и качества ссылок, которые указывают на нее. Суть метода заключается в том, что страница тем важнее, чем больше на нее ссылаются другие важные страницы. Значимость страницы определяется как сумма значимостей страниц, которые на нее ссылаются, умноженных на коэффициенты, которые зависят от количества ссылок на этих страницах. Например, если мы хотим найти страницы, которые имеют высокую значимость, мы можем использовать алгоритм PageRank, который работает с графом, в котором вершины представляют собой страницы, а ребра представляют собой ссылки между ними. Значимость страницы p определяется по формуле:

$$\text{PageRank}(p) = \frac{1 - d}{N} + d \sum_{q \in L(p)} \frac{\text{PageRank}(q)}{C(q)}$$

где d — это коэффициент затухания, damping factor, который показывает, насколько важны ссылки по сравнению с случайным переходом; N — это общее количество страниц в базе данных; L(p) — это множество страниц, которые ссылаются на страницу p; C(q) — это количество ссылок на странице q. Чем больше значение PageRank, тем больше значимость страницы. PageRank является одним из самых известных и влиятельных методов, который используют поисковые системы для ранжирования результатов поиска.

HITS, HITS. Это метод, который позволяет вычислять значимость страницы на основе двух параметров: авторитетности, authority, и центральности, hub. Авторитетность показывает, насколько страница содержит полезную и достоверную информацию по теме запроса. Центральность показывает, насколько страница содержит ссылки на другие авторитетные страницы по теме запроса. Суть метода заключается в том, что страница тем авторитетнее, чем больше на нее ссылаются центральные страницы, а страница тем центральнее, чем больше она ссылается на авторитетные страницы. Значимость страницы определяется как пара значений авторитетности и центральности, которые вычисляются итеративно. Например, если мы хотим найти страницы, которые имеют высокую значимость, мы можем использовать алгоритм HITS, который работает с графом, в котором вершины представляют собой страницы, а ребра представляют собой ссылки между ними. Значимость страницы p определяется по формулам:

$$\text{Authority}(p) = \sum_{q \in L(p)} \text{Hub}(q)$$

$$\text{Hub}(p) = \sum_{q \in R(p)} \text{Authority}(q)$$

где L(p) — это множество страниц, которые ссылаются на страницу p; R(p) — это множество страниц, на которые ссылается страница p. Чем больше значения Authority и Hub, тем больше значимость страницы. HITS является одним из самых продвинутых и гибких методов, который используют поисковые системы для ранжирования результатов поиска.

Технологии распределенных вычислений, используемые в поисковиках (кластеризация, MapReduce, BigTable и другие)

Шестой шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это справляться с огромным объемом данных и запросов, используя технологии распределенных вычислений. Для этого они используют специальные технологии, которые позволяют им разбивать данные и задачи на меньшие части, распределять их по множеству компьютеров, собирать и обрабатывать результаты параллельно и эффективно. Некоторые из самых распространенных технологий, которые используют поисковые системы, это:

Кластеризация, clustering. Это технология, которая позволяет объединять множество компьютеров в одну сеть, которая называется кластером, cluster. Кластер состоит из одного или нескольких управляющих компьютеров, которые называются мастерами, master, и множества рабочих компьютеров, которые называются рабами, slave. Мастеры отвечают за распределение задач и данных по рабам, а также за сбор и обработку результатов. Рабы отвечают за выполнение задач и передачу результатов мастерам. Кластеризация позволяет увеличить производительность, надежность и масштабируемость поисковых систем, так как они могут использовать больше ресурсов, переносить нагрузку и восстанавливаться от сбоев. Например, поисковая система Google использует так называемый Google File System, GFS, технологию, которая позволяет хранить и обрабатывать большие файлы на кластере из тысяч компьютеров. Поисковая система Bing использует так называемый Cosmos, Cosmos, технологию, которая позволяет хранить и обрабатывать большие данные на кластере из сотен тысяч компьютеров. Поисковая система Yandex использует так называемый Elliptics, Elliptics, технологию, которая позволяет хранить и обрабатывать большие данные на кластере из десятков тысяч компьютеров.

MapReduce, MapReduce. Это технология, которая позволяет обрабатывать большие данные на кластере, используя две основные функции: map и reduce. Функция map принимает на вход пару ключ-значение, key-value, и выдает на выход множество пар ключ-значение. Функция reduce принимает на вход множество пар ключ-значение с одинаковым ключом и выдает на выход одну пару ключ-значение. MapReduce позволяет параллельно и эффективно обрабатывать большие данные, так как они могут быть разбиты на меньшие части, обработаны на разных компьютерах и собраны в один результат. Например, если мы хотим посчитать, сколько раз встречается каждое слово в большом тексте, мы можем использовать алгоритм MapReduce, который работает следующим образом:

Функция map принимает на вход пару ключ-значение, где ключ — это номер строки в тексте, а значение — это текст строки. Функция map выдает на выход множество пар ключ-значение, где ключ — это слово в строке, а значение — это единица. Например, если на вход функции map поступает пара (1, “поисковая система”), то на выходе функции map будет множество пар ((поисковая, 1), (система, 1)).
Функция reduce принимает на вход множество пар ключ-значение с одинаковым ключом, то есть с одинаковым словом, и выдает на выход одну пару ключ-значение, где ключ — это слово, а значение — это сумма значений. Например, если на вход функции reduce поступает множество пар ((поисковая, 1), (поисковая, 1), (поисковая, 1)), то на выходе функции reduce будет пара (поисковая, 3).
MapReduce является одной из самых популярных и универсальных технологий, которую используют поисковые системы для обработки больших данных на кластере.

BigTable, BigTable. Это технология, которая позволяет хранить и обрабатывать большие данные в виде таблицы, которая состоит из строк, столбцов и ячеек. Строки и столбцы могут иметь произвольные имена, а ячейки могут хранить различные типы данных, такие как текст, числа, изображения и т.д. BigTable позволяет эффективно и гибко хранить и обрабатывать большие данные, так как они могут быть разбиты на меньшие части, храниться и обрабатываться на разных компьютерах и иметь различную структуру и схему. Например, если мы хотим хранить и обрабатывать информацию о страницах, мы можем использовать технологию BigTable, которая позволяет создать таблицу, в которой каждая строка соответствует одной странице, каждый столбец соответствует одному параметру страницы, например, заголовку, тексту, ссылкам и т.д., а каждая ячейка хранит значение этого параметра для этой страницы. BigTable является одной из самых продвинутых и масштабируемых технологий, которую используют поисковые системы для хранения и обработки больших данных в виде таблицы.

Особенности обработки мультимедийного контента, используемые в поисковиках (распознавание и классификация изображений и видео, индексация и ранжирование мультимедийного контента, улучшение качества и скорости загрузки мультимедийного контента)

Седьмой шаг, который делают поисковые системы, чтобы найти информацию в Интернете, это обрабатывать не только текст, но и изображения и видео, используя особенности обработки мультимедийного контента. Для этого они используют специальные технологии, которые позволяют им распознавать и классифицировать изображения и видео, индексировать и ранжировать мультимедийный контент, улучшать качество и скорость загрузки мультимедийного контента. Некоторые из самых распространенных технологий, которые используют поисковые системы, это:

Распознавание и классификация изображений и видео, image and video recognition and classification. Это технология, которая позволяет определять, что изображено на изображении или видео, и присваивать ему соответствующие метки или категории. Для этого они используют различные методы машинного обучения, в частности, глубокого обучения, deep learning, которое использует сложные нейронные сети, neural networks, для моделирования изображений и видео. Распознавание и классификация изображений и видео позволяет поисковым системам понимать содержание мультимедийного контента, а также предлагать пользователю релевантные изображения и видео по его запросу. 

Например, если мы хотим найти изображения или видео, которые содержат кошек, мы можем использовать поисковые системы, которые используют технологию распознавания и классификации изображений и видео, которая позволяет определить, что на изображении или видео есть кошка, и присвоить ему метку или категорию «кошка». Распознавание и классификация изображений и видео является одной из самых сложных и продвинутых технологий, которую используют поисковые системы для обработки мультимедийного контента.

Индексация и ранжирование мультимедийного контента, multimedia indexing and ranking. Это технология, которая позволяет хранить и искать мультимедийный контент в базе данных, используя специальные структуры данных и алгоритмы. Для этого они используют различные методы, которые позволяют представлять мультимедийный контент в виде векторов, графов, деревьев и т.д., а также вычислять релевантность и значимость мультимедийного контента к запросу пользователя. Индексация и ранжирование мультимедийного контента позволяет поисковым системам эффективно и гибко хранить и искать мультимедийный контент, а также предлагать пользователю оптимальную выдачу мультимедийного контента по его запросу. 

Например, если мы хотим найти изображения или видео, которые содержат кошек, мы можем использовать поисковые системы, которые используют технологию индексации и ранжирования мультимедийного контента, которая позволяет хранить и искать изображения и видео в базе данных, используя специальные структуры данных и алгоритмы, а также вычислять релевантность и значимость изображений и видео к нашему запросу. Индексация и ранжирование мультимедийного контента является одной из самых эффективных и оптимизированных технологий, которую используют поисковые системы для хранения и поиска мультимедийного контента.

Улучшение качества и скорости загрузки мультимедийного контента, multimedia quality and speed enhancement. Это технология, которая позволяет улучшать качество и скорость загрузки мультимедийного контента, используя различные методы, которые позволяют сжимать, оптимизировать, адаптировать и транскодировать мультимедийный контент. Для этого они используют различные технологии, такие как JPEG, PNG, GIF, WebP, MP4, WebM, FLIF и т.д., которые позволяют сжимать изображения и видео с разным уровнем качества и прозрачности. Улучшение качества и скорости загрузки мультимедийного контента позволяет поисковым системам предлагать пользователю лучший визуальный опыт, а также экономить трафик и ресурсы. 

Например, если мы хотим найти изображения или видео, которые содержат кошек, мы можем использовать поисковые системы, которые используют технологию улучшения качества и скорости загрузки мультимедийного контента, которая позволяет сжимать, оптимизировать, адаптировать и транскодировать изображения и видео, чтобы они выглядели лучше и загружались быстрее. Улучшение качества и скорости загрузки мультимедийного контента является одной из самых важных и полезных технологий, которую используют поисковые системы для обработки мультимедийного контента.

Заключение

В этой статье мы рассказали о том, как работают поисковые системы, их основных компонентах и технологиях. Мы узнали, что поисковые системы:

Используют алгоритмы сбора и индексации веб-страниц, чтобы находить и анализировать информацию в Интернете и хранить ее в своих базах данных.
Используют структуры для хранения данных, такие как инвертированный индекс, графы и деревья, чтобы эффективно хранить и искать информацию в своих базах данных.
Используют математические модели для вычисления релевантности страниц запросу, такие как векторное моделирование и модель BM25, чтобы определять, насколько страница соответствует запросу пользователя.
Используют методы ранжирования результатов поиска, такие как PageRank, HITS и другие алгоритмы, чтобы упорядочивать страницы в выдаче по их значимости.
Используют технологии распределенных вычислений, такие как кластеризация, MapReduce, BigTable и другие, чтобы справляться с огромным объемом данных и запросов.
Используют особенности обработки мультимедийного контента, такие как распознавание и классификация изображений и видео, индексация и ранжирование мультимедийного контента, улучшение качества и скорости загрузки мультимедийного контента.