Интернет работа с поисковыми системами
Интернет работа с поисковыми системами🔥Капитализация рынка криптовалют выросла в 8 раз за последний месяц!🔥
✅Ты думаешь на этом зарабатывают только избранные?
✅Ты ошибаешься!
✅Заходи к нам и начни зарабатывать уже сейчас!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅Всем нашим партнёрам мы даём полную гарантию, а именно:
✅Юридическая гарантия
✅Официально зарегистрированная компания, имеющая все необходимые лицензии для работы с ценными бумагами и криптовалютой
(лицензия ЦБ прикреплена выше).
Дорогие инвесторы‼️
Вы можете оформить и внести вклад ,приехав к нам в офис
г.Красноярск , Взлётная ул., 7, (офисный центр) офис № 17
ОГРН : 1152468048655
ИНН : 2464122732
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅ДАЖЕ ПРИ ПАДЕНИИ КУРСА КРИПТОВАЛЮТ НАША КОМАНДА ЗАРАБАТЫВЕТ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ СТАВЯ НА ПОНИЖЕНИЕ КУРСА‼️
‼️Вы часто у нас спрашивайте : «Зачем вы набираете новых инвесторов, когда вы можете вкладывать свои деньги и никому больше не платить !» Отвечаем для всех :
Мы конечно же вкладываем и свои деньги , и деньги инвесторов! Делаем это для того , что бы у нас был больше «общий банк» ! Это даёт нам гораздо больше возможностей и шансов продолжать успешно работать на рынке криптовалют!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
Принципы работы поисковых систем
Я бы не сказал, что за прошедшие годы ничего не поменялось: одни эмбеддинги слов чего стоят у Яндекс в целом идет подход anything2vec! Кстати, Яндекс достаточно открыт в плане применяемых технологий — советую посмотреть видео докладов их сотрудников самая главная ценность у Яндекс — это данные, а не алгоритмы. Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите , пожалуйста. Все сервисы Хабра. Как стать автором. Войти Регистрация. Яндекс Как мы делаем Яндекс. Как работают поисковые системы Блог компании Яндекс , Поисковые технологии , Математика , IT-компании Мы разбирали старые письма и наткнулись на статью, которую писал Илья Сегалович iseg для журнала «Мир Internet» в далёком году. В ней он сравнивает интернет и поисковые системы с чудесами света, размышляет о поисковых технологиях и вспоминает их историю. Несмотря на загруженность по работе, Илья написал статью в рекордные сроки и даже снабдил достаточно подробным словарём терминов, который особенно интересно читать в наши дни. Нам не удалось найти электронную версию журнала со статьей, поэтому сегодня мы публикуем её в нашем блоге, первым автором которого, к слову, был Илья. В мире написаны сотни поисковых систем , а если считать функции поиска, реализованные в самых разных программах, то счет надо вести на тысячи. И как бы ни был реализован процесс поиска, на какой бы математической модели он ни основывался, идеи и программы, реализующие поиск, достаточно просты. Хотя эта простота, относится, по-видимому, к той категории, про которую говорят «просто, но работает». Так или иначе, но именно поисковые системы стали одним из двух новых чудес света, предоставив Homo Sapiens неограниченный и мгновенный доступ к информации. Первым чудом, очевидно, можно считать Интернет как таковой, с его возможностями всеобщей коммуникации. Поисковые системы в исторической перспективе Существует распространенное убеждение, что каждое новое поколение программ совершенней предыдущего. Дескать, раньше все было несовершенно, зато теперь повсюду царит чуть ли не искусственный интеллект. Иная крайняя точка зрения состоит в том, что «все новое — это хорошо забытое старое». Думаю, что применительно к поисковым системам истина лежит где-то посередине. Но что же поменялось в действительности за последние годы? Не алгоритмы и не структуры данных, не математические модели. Хотя и они тоже. Поменялась парадигма использования систем. Проще говоря, к экрану со строчкой поиска подсели домохозяйка, ищущая утюг подешевле, и выпускник вспомогательного интерната в надежде найти работу автомеханика. Кроме появления фактора, невозможного в доинтернетовскую эру — фактора тотальной востребованности поисковых систем — стала очевидна еще пара изменений. Во-первых, стало ясно, что люди не только «думают словами», но и «ищут словами». В ответе системы они ожидают увидеть слово, набранное в строке запроса. И второе: «человека ищущего» трудно «переучить искать», так же как трудно переучить говорить или писать. Мечты х — х об итеративном уточнении запросов, о понимании естественного языка, о поиске по смыслу, о генерации связного ответа на вопрос с трудом выдерживают сейчас жестокое испытание реальностью. Разнообразие алгоритмов не очень велико, но оно есть. Не считая квантовых компьютеров, которые обещают нам волшебный прорыв в «алгоритмической сложности» поиска, и про которые автору почти ничего не известно, есть четыре класса поисковых алгоритмов. Три алгоритма из четырех требуют «индексирования», предварительной обработки документов, при котором создается вспомогательный файл, сиречь «индекс», призванный упростить и ускорить сам поиск. Это алгоритмы инвертированных файлов, суффиксных деревьев, сигнатур. В вырожденном случае предварительный этап индексирования отсутствует, а поиск происходит при помощи последовательного просмотра документов. Такой поиск называется прямым. В этой функции языка C текст строки big просматривают слева направо и для каждой позиции x запускают последовательное сравнение с искомой подстрокой little. Для этого, двигая одновременно два указателя y и z, попарно сравнивают все символы. Если мы успешно дошли до конца искомой подстроки, значит она найдена! Перевод «То, что хорошо работает в TREC, часто не срабатывает в вебе… некоторые утверждают, что в вебе пользователи обязаны более точно специфицировать то, что им нужно, писать побольше слов в запросах. Мы категорически не согласны с такой точкой зрения. Если люди спрашивают «Билл Клинтон», они должны получать осмысленные результаты, так как в вебе полным полно качественной информации на эту тему Перевод «Я был потрясен, когда кто-то из Google сказал мне, что они вообще не используют ничего наработанного в TREC, потому что все алгоритмы, заточеные на дорожке «произвольных запросов» спам расшибает вдребезги Булевская модель boolean, булева, булевая, двоичная — модель поиска, опирающаяся на операции пересечения, объединения и вычитания множеств. Векторная модель — модель информационного поиска, рассматривающая документы и запросы как векторы в пространстве слов, а релевантность — как расстояние между ними. Вероятностная модель — модель информационного поиска, рассматривающая релевантность как вероятность соответствия данного документа запросу на основании вероятностей соответствия слов данного документа идеальному ответу. Внетекстовые критерии off-page, внестраничные — критерии ранжирования документов в поисковых системах, учитывающие факторы, не содержащиеся в тексте самого документа и не извлекаемые оттуда никаким образом. Входные страницы doorways, hallways — страницы, созданные для искусственного повышения ранга в поисковых системах поискового спама. При попадании на них пользователя перенаправляют на целевую страницу. Дизамбигуация tagging, part of speech disambiguation, таггинг — выбор одного из нескольких омонимов c помощью контекста; в английском языке часто сводится к автоматическому назначению грамматической категории «часть речи». Дубликаты duplicates — разные документы с идентичным, с точки зрения пользователя, содержанием; приблизительные дубликаты near duplicates, почти-дубликаты , в отличие от точных дубликатов, содержат незначительные отличия. Иллюзия свежести — эффект кажущейся свежести, достигаемый поисковыми системами в интернете за счет более регулярного обхода тех документов, которые чаще находятся пользователями. Инвертированный файл inverted file, инверсный файл, инвертированный индекс, инвертированный список — индекс поисковой системы, в котором перечислены слова коллекции документов, а для каждого слова перечислены все места, в которых оно встретилось. Индекс index, указатель — см. Индекс цитирования citation index — число упоминаний цитирований научной статьи, в традиционной библиографической науке рассчитывается за промежуток времени, например, за год. Индексирование indexing, индексация — процесс составления или приписывания указателя индекса — служебной структуры данных, необходимой для последующего поиска. Информационный поиск Information Retrieval, IR — поиск неструктурированной информации, единицей представления которой является документ произвольных форматов. Предметом поиска выступает информационная потребность пользователя, неформально выраженная в поисковом запросе. И критерий поиска, и его результаты недетермированы. Этими признаками информационный поиск отличается от «поиска данных», который оперирует набором формально заданных предикатов, имеет дело со структурированной информацией и чей результат всегда детерминирован. Теория информационного поиска изучает все составляющие процесса поиска, а именно, предварительную обработку текста индексирование , обработку и исполнение запроса, ранжирование, пользовательский интерфейс и обратную связь. Клоакинг cloaking — техника поискового спама , состоящая в распознании авторами документов робота индексирующего агента поисковой системы и генерации для него специального содержания, принципиально отличающегося от содержания, выдаваемого пользователю. Контрастность термина — см. Латентно-семантическое индексирование — запатентованный алгоритм поиска по смыслу , идентичный факторному анализу. Основан на сингулярном разложении матрицы связи слов с документами. Лемматизация lemmatization, нормализация — приведение формы слова к словарному виду, то есть лемме. Накрутка поисковых систем — см. Непотизм — вид спама поисковых систем , установка авторами документов взаимных ссылок с единственной целью поднять свой ранг в результатах поиска. Обратная встречаемость в документах inverted document frequency, IDF, обратная частота в документах, обратная документная частота — показатель поисковой ценности слова его различительной силы ; «обратная» говорят, потому что при вычислении этого показателя в знаменателе дроби обычно стоит число документов, содержащих данное слово. Обратная связь — отклик пользователей на результат поиска, их суждения о релевантности найденных документов, зафиксированные поисковой системой и использующиеся, например, для итеративной модификации запроса. Следует отличать от псевдообратной связи — техники модификации запроса, в которой несколько первых найденных документов автоматически считаются релевантными. Омонимия — см. Основа — часть слова, общая для набора его словообразовательных и словоизменительных чаще форм. Поиск по смыслу — алгоритм информационного поиска , способный находить документы, не содержащие слов запроса. Поиск похожих документов similar document search — задача информационного поиска , в которой в качестве запроса выступает сам документ и необходимо найти документы, максимально напоминающие данный. Поисковая система search engine, SE, информационно-поисковая система, ИПС, поисковая машина, машина поиска, «поисковик», «искалка» — программа, предназначенная для поиска информации, обычно текстовых документов. Поисковое предписание query, запрос — обычно строчка текста. Полисемия polysemy, homography, многозначность, омография, омонимия — наличие нескольких значений у одного и того же слова. Полнота recall, охват — доля релевантного материала, заключенного в ответе поисковой системы, по отношению ко всему релевантному материалу в коллекции. Почти-дубликаты near-duplicates, приблизительные дубликаты — см. Прюнинг pruning — отсечение заведомо нерелевантных документов при поиске с целью ускорения выполнения запроса. Прямой поиск — поиск непосредственно по тексту документов, без предварительной обработки без индексирования. Псевдо-обратная связь — см. Различительная сила слова term specificity, term discriminating power, контрастность, различительная сила — степень ширины или узости слова. Слишком широкие термины в поиске приносят слишком много информации, при это существенная часть ее бесполезна. Слишком узкие термины помогают найти слишком мало документов, хотя и более точных. Регулярное выражение regualr expression, pattern, «шаблон», реже «трафарет», «маска» — способ записи поискового предписания , позволяющий определять пожелания к искомому слову, его возможные написания, ошибки и т. В широком смысле — язык, позволяющий задавать запросы неограниченной сложности. Релевантность relevance, relevancy — соответствие документа запросу. Сигнатура signature, подпись — множество хеш-значений слов некоторого блока текста. При поиске по методу сигнатур все сигнатуры всех блоков коллекции просматриваются последовательно в поисках совпадений с хеш-значениями слов запроса. Словоизменение inflection — образование формы определенного грамматического значения, обычно обязательного в данном грамматическом контексте, принадлежащей к фиксированному набору форм парадигме , характерному для слов данного типа. В отличие от словообразования , никогда не приводит к смене типа и порождает предсказуемое значение. Словоизменение имен называют склонением declension , а глаголов — спряжением conjugation. Словообразование derivation — образование слова или основы из другого слова или основы. Чаще приводит к смене типа и к образованию слов, имеющих идеосинкразическое значение. Смыслоразличительный — см. Спам поисковых систем spam, спамдексинг, накрутка поисковых систем — попытка воздействовать на результат информационного поиска со стороны авторов документов. Статическая популярность — см. Стемминг — процесс выделения основы слова. Суффиксные деревья, суффиксные массивы suffix trees, suffix arrays, PAT-arrays — индекс , основанный на представлении всех значимых суффиксов текста в структуре данных, известной как бор trie. Суффиксом в этом индексе называют любую «подстроку», начинающуюся с некоторой позиции текста текст рассматривается как одна непрерывная строка и продолжающуюся до его конца. В реальных приложениях длина суффиксов ограничена, а индексируются только значимые позиции — например, начала слов. Этот индекс позволяет выполнять более сложные запросы, чем индекс, построенный на инвертированных файлах. Токенизация tokenization, lexical analysis, графематический анализ, лексический анализ — выделение в тексте слов, чисел и иных токенов , в том числе, например, нахождение границ предложений. Точность precision — доля релевантного материала в ответе поисковой системы. Хеш-значение hash-value — значение хеш-функции hash-function , преобразующей данные произвольной длины обычно, строчку в число фиксированного порядка. Частота слова в документах document frequency, встречаемость в документах, документная частота — число документов в коллекции, содержащих данное слово. Частота термина term frequency, TF — частота употреблений слова в документе. Шингл — shingle — хеш-значение непрерывной последовательности слов текста фиксированной длины. PageRank — алгоритм расчета статической глобальной популярности страницы в интернете, назван в честь одного из авторов — Лоуренса Пейджа. Соответствует вероятности попадания пользователя на страницу в модели случайного блуждания. Укажите причину минуса, чтобы автор поработал над ошибками. Кристина Лавренюк Christina Платежная система. Похожие публикации. Разговор про ML-конференции с людьми из науки и IT-компаний 8 2,6k 16 0. Вакансии компании Яндекс Редактор-копирайтер для Хабра. Редактор-копирайтер для Яндекс. Android разработчик супераппа Яндекс. Cloud Infrastructure dev. Больше вакансий компании. Было бы очень интересно прочесть подобную же статью. Только в и сравнить, как далеко ушел прогресс. В контексте поисковых систем — примерно там же. Значительно вырос объем обрабатываемой информации, так как индекс вырос на пару-тройку порядков. Добавилось N факторов, чтобы определить, какой из документов про одно и то же наиболее релевантный. Наверняка появились более точные модели, хотя многие из них публично не обсуждаются. Но вообще, по-моему, поисковые системы сейчас идут не вглубь, а вширь: добавление свистелок в поиск колдунщики на любой случай, облака и вся прочая инфраструктура, которая непосредственно к поиску отношения не имеет ; обработка новых источников информации картинки уже норм читают, видео кое-как, голос примерно так же. А так-то по официальным апдейтам последние годы большинство посвящено отсеканию мусора, то есть сначала из стога сена выкинуть говно, а потом уже искать иголку. Судя по истории, если упростить, то Яндекс сначала научился искать, а тепреь учится выкидывать мусор. Google — чередует апдейты, но посвященных «вширь» больше. НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь. Только у Яндекса в сравнении с Гуглом «отсекание» почему-то не ведет к видимому улучшению поиска, или мусора уже валит столько, что отсекать не успевают. Ищет все хуже и хуже, а популярность все та же и та же поисковики используют анализ страницы не только как текст исходного кода, а визуальный анализ? Ведь с помощью верстки страницу можно перевернуть с ног на голову. Да, рендерят. Гугл точно, но и Яндекс вроде в рамках возможностей. Один из древних мифов seo — запихнуть текст так, чтобы он был как можно выше в исходном коде и пофиг где на странице. Верность и качество информации на сайте могут определить только профессионалы Ассессоры. Только кроме профессионалов коих нужна тьма для этого также нужны космические суммы денег и мотивация, а ресурсы штука не бесконечная. Очень мало профильных специалистов пойдут вычитывать тексты в интернете, у них своих забот полно. Кроме того, у каждого свой взгляд на решение проблемы. Эти профессионалы к консенсусу придут далеко не в каждом случае. Так что только машинное обучение. Про рынки других стран и говорить нечего. Это не миф. По крайней мере в плоскости гугла и определения его контента физического положения в области отображения, а не в коде. Что подтверждается как рекомендациями самого гугла, так и очень простым экспериментом. В статье как раз очень хорошо показывается проблема Ассесоров. Которая делает их полностью бесполезными как раз в узких нишах: мнения двух «асессоров» специалистов, выносящих вердикт о релевантности в среднем не совпадают друг с другом в очень большой степени! Отсюда вытекает и естественная верхняя граница качества поиска, ведь качество измеряется по итогам сопоставления с мнением асессора. Которая делает их полностью бесполезными как раз в узких нишах Прочитайте вопрос, на который я отвечал. А потом мой ответ, особенно последний абзац Это не миф. Ну ок. Повторяю для не внимательных — это объективная реальность которая легко проверяется простым тестом: купите два домена. На каждом генерируйте синтетический контент с одним термином, только на одном ключевой термин расположите в первой области видимости. На втором расположите на удалении. Запустите два домена в индекс. Для полноты эксперимента, купите третий домен, на нем точно так же разместите контент с тем же термином, но в верстке используйте css variables или grid, таким образом, что order или положение контента будет напрямую зависеть от технологии, и находиться глубоко ниже первой области отображения. Дальше объяснять? Нет, спасибо, объяснять не нужно. Я это, может, и получше вашего знаю. Но если вы внимательно прочитаете, то что я написал, то увидите: Один из древних мифов seo — запихнуть текст так, чтобы он был как можно выше в исходном коде и пофиг где на странице. Как Яндекс планирует победить в борьбе за внимание пользователя против Google? Можно победить, выжидая проигрыша конкурента Лично для меня так и произошло. Всю жизнь пользовался гуглом, но последний год там мне всё сложнее удаётся найти то что ищу. Например, частенько в 10ке предлагаются фирмы, расположенные в других городах. Да и гугл думает, что слишком умный, но это у него не всегда получается. В этом плане с более дословной запросу выдачей яндекса я теперь чаще и быстрее нахожу что нужно. Дата основания 23 сентября г. Локация Москва Россия Сайт yandex. Блог на Хабре. Как померить Node. Доклад Яндекса 1,9k 0. Самое читаемое. Ваш аккаунт Войти Регистрация. Настройка языка. О сайте. Служба поддержки. Мобильная версия. Интерфейс Русский. Сохранить настройки.
Почему упал биткоин сегодня 18 апреля
Государственное регулирование инвестиционной деятельности предусматривает
Работа 2.4. Интернет. Работа с поисковыми системами
Инвестиции в 2021 году куда выгоднее
Какие бывают поисковые системы и как они работают?
Как узнать адрес биткоин кошелька binance