Современные поисковые системы. Индивидуальный проект

1. ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ГОРОДА МОСКВЫ Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение города

Москвы
«Политехнический колледж им. Н.Н. Годовикова»
ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ
Тема: Современные поисковые системы
Выполнил:
Студент 1 курса, группа ОСАП-19
Десятников Юрий Юрьевич
Москва, 2025

2. Актуальность

Актуальность
данной
темы
объясняется тем, что современные
поисковые системы стали ключевым
инструментом
в
условиях
информационного
перегруза,
обеспечивая быстрый доступ к знаниям:
Бизнеса
Науки
Образования
Повседневной жизни

3. Цель, задачи, предмет и объект исследования

Цель:
Рассмотреть и проанализировать современные информационно-
поисковые
системы
Задачи:
1. Изучить основы работы ИПС
2. Проанализировать функционал
3. Рассмотреть перспективы развития
Объект: Современные информационно-поисковые системы
Предмет:
Эффективность
и
особенности
работы
современных
информационно-поисковых систем на примере популярных платформ

4. Основные аспекты современных поисковых систем

Алгоритмы
поиска:
Поисковые
системы
используют
сложные алгоритмы для оценки и ранжирования страниц.
Эти алгоритмы учитывают множество факторов, включая
релевантность,
авторитетность,
страницы и качество контента
скорость
загрузки

5. Начальные исторические аспекты развития поисковых систем

Поисковые системы эволюционировали от простых
каталогов веб-страниц до сложных интеллектуальных систем,
построенных на базе искусственного интеллекта начиная с
таких примитивных поисковых систем как:
• Archie (1990):
Первая
поисковая
система,
созданная
для
индексирования
файлов
на
FTP-серверах.
Пользователи могли искать файлы, но это не
был настоящий веб-поиск.
• AltaVista (1995):
Предложила
мощный
и
быстрый
поиск
с
поддержкой полнотекстового поиска, а также
возможность искать по изображениям и видео.

6. Эра поисковых сетей (2010-е)

В 2010-х годах поисковые системы претерпели
значительные изменения, связанные с персонализацией и
мобильным поиском
Google
Внедрение алгоритма Hummingbird (2013) для лучшего
понимания контекста запросов и запуск Mobilegeddon (2015)
для приоритета мобильных сайтов.
Bing
Интеграция с социальными медиа и функции предсказания
результатов (Bing Predicts).
Yahoo
Партнерство с Bing для улучшения поисковых результатов.
DuckDuckGo
Baidu
Рост
популярности
конфиденциальности.
благодаря
Продолжение доминирования
фокусом на локализацию.
на
акценту
китайском
рынке
на
с

7. Современный этап (2020-е)

Появление искусственного интеллекта в поисковых системах в 2020-е
годы стало значительным этапом в эволюции интернет-технологий для
улучшения качества поиска, персонализации результатов и обработки запросов.
ChatGPT:
Разработка таких моделей, как GPT-3 и GPT-4
от OpenAI, привела к созданию чат-ботов и
виртуальных
помощников,
которые
могут
отвечать на вопросы, генерировать контент и
даже выполнять поисковые задачи в совершенно
новом формате.
Google BERT
Модель
глубокого
обучения,
используется
для
обработки
естественного
языка,
позволяющая
лучше
понимать
контекст
запросов и обеспечивает более релевантные
результаты поиска,
особенно
для
сложных
вопросов.

8. Технологические аспекты работы поисковых систем

Поисковые системы являются
сложными системами и играют
критически важную роль в
обеспечении доступа к
информации в интернете, и для
этого они используют множество
технологических аспектов

9. Краулинг

процесс,
при
котором
поисковики отправляют своих
роботов
(ботов)
для
сканирования страниц сайтов.
Его целью является сбор
информации о страницах и их
содержимом
для
последующей индексации.

10. Индексирование

процесс сбора, обработки и хранения
информации о веб-страницах в базе
данных поисковой системы. Он
позволяет
быстро
находить
и
извлекать данные по запросам
пользователей.

11. Ранжирование

процесс определения порядка, в котором
результаты
поиска
отображаются
пользователю.
Поисковые
системы
используют алгоритмы, учитывающие
множество факторов (релевантность,
качество контента, авторитет сайта и
др.), чтобы определить, какие страницы
наиболее соответствуют запросу.

12. Анализ современных поисковых систем

С учетом цифровой трансформации, анализ
различных поисковых систем показывает, что они уже не
являются лишь простыми инструментами навигации.
Вместо
этого
они
эволюционировали
в
многофункциональные
платформы,
оказывающие
влияние на экономику, образование и социальные
взаимодействия.

13. Анализ эффективности и точности поиска

Эффективность поиска зависит от качества
индексации веб-контента: разнообразный и полный
индекс
увеличивает
шансы
на
получение
релевантных результатов.
Метрики оценки точности:
Precision
(точность):
Доля
релевантных
результатов.
Recall (полнота): Доля релевантных результатов
среди всех существующих.
F1-score: Гармоническое среднее точности и
полноты.
NDCG: Оценка качества ранжирования с учётом
позиций.
Обратная связь: Сбор пользовательских данных улучшает алгоритмы и
индексацию, повышая точность выдачи.

14. Будущие тенденции и вызовы

Перспективы
развития
поисковых
систем
предполагают
интеграцию искусственного интеллекта, улучшение технологий обработки
речи и визуального поиска, а также активное использование больших данных.
ChatGPT
От OpenAI
Модели GPT-4 и GPT-5 долгое время были эталоном в
обработке текста и универсальности.
Последние версии модели хвалят за безопасность,
Claude
От Anthropic
интерпретируемость
и
способность
давать
осмысленные ответы.
Gemini
От Google
ИИ-ассистент интегрирован в экосистему компании и
работает с текстами, изображениями и видео.
* В будущем ожидается, что поисковые системы будут иметь необходимость
адаптации к быстро меняющимся условиям и требованиям пользователей.

15. Заключение

Современные поисковые системы претерпели значительную эволюцию от
простых навигационных инструментов до интеллектуальных ассистентов,
способных понимать контекст и предугадывать потребности пользователей.
Будущие тренды
Конвергенция
возможностей
Поисковые системы
становятся
универсальными
платформами,
интегрируя голосовые
интерфейсы,
визуальный поиск и
генеративный ИИ
(например, ChatGPT в
Bing).
В ближайшие 5-10
лет прогнозируется
переход к
диалоговому поиску,
развитие
децентрализованных
систем, интеграция с
метавселенными и
AR/VR, а также
внедрение
"когнитивного
поиска"
Технологическая
революция
Прогресс от базовых
алгоритмов (PageRank) до
сложных нейросетей (BERT,
GPT) позволяет ИИ не только
искать информацию, но и
интерпретировать запросы и
генерировать контент.

16. Спасибо за внимание