Отчет об информационном поиске
Представленный отчет позволяет оценить информационную ситуацию по теме магистерской работы. Он является основным документальным подтверждением глубины и полноты информационного поиска, а также служит для фиксации текущей ситуации в исследуемой области.
Поиск выполнен с использованием четырех поисковых систем (Google, Яндекс, Bing, Meta). Результаты сведены в таблицу. Всего произведено 18 запросов, имеющих отношение к магистерской работе. Из них три запроса соответствует названию магистерской работы на трех языках, три запроса с ФИО руководителя, а также двенадцать запросов с ключевыми понятиями по теме магистерской работы.
Ниже приведены две таблицы с отчетами о поиске, которые разделяет временной промежуток в полтора месяца, а также ряд диаграмм, которые позволяют сравнить основные изменения, произошедшие за этот период.
Отчет о поиске за 17.03.2013 г.
| Строка поиска | 
| 
| 
| 
|
| На русском языке | ||||
| Исследование методов и поиск эффективного алгоритма для задачи распознавания номерных знаков транспортных средств | 17 800 | 376 000 | 937 | 17 |
| Пчелкин Владимир Николаевич, ДонНТУ | 173 | 80 000 | 2 | 67 300 |
| Алгоритмы распознавания образов | 434 000 | 675 000 | 14 900 | 60 900 |
| Распознавание номерных знаков транспортных средств | 67 900 | 384 000 | 14 200 | 112 000 |
| Обработка изображений | ≈ 1,5 млн | 3 000 000 | 47 500 | 493 000 |
| Нейронные сети | ≈ 12 млн | 746 000 | 14 600 | 42 900 |
| На украинском языке | ||||
| Дослідження методів та пошук ефективного алгоритму для задачі розпізнавання номерних знаків транспортних засобів | 49 | 41 000 | 43 | 0 |
| Пчолкін Володимир Миколайович, ДонНТУ | 3 | 13 000 | 0 | 49 700 |
| Алгоритми розпізнавання образів | 27 100 | 41 000 | 1710 | 44 300 |
| Розпізнавання номерних знаків транспортних засобів | 27 400 | 40 000 | 6980 | 20 000 |
| Обробка зображень | 295 000 | 483 000 | 7400 | 54 200 |
| Нейронні мережі | 62 400 | 30 000 | 2220 | 18 700 |
| На английском языке | ||||
| Research of methods and the search for an efficient algorithm for the problem of recognition of license plates of vehicles | 84 900 | 715 000 | 41 100 | 1 |
| Pchelkin Vladimir, DonNTU | 483 | 8000 | 118 | 76 500 |
| Pattern recognition algorithms | ≈ 6,7 млн | 2 000 000 | 552 000 | 31 700 |
| Recognition of license plates of vehicles | ≈ 8,7 млн | 1 000 000 | 2 490 000 | 421 000 |
| Image processing | ≈ 217 млн | 22 000 000 | 3 190 000 | 1 405 000 |
| Neural networks | ≈ 17 млн | 3 000 000 | 1 290 000 | 68 800 |
Отчет о поиске за 07.05.2013 г.
| Строка поиска |
|
|
|
|
| На русском языке | ||||
| Исследование методов и поиск эффективного алгоритма для задачи распознавания номерных знаков транспортных средств | 14 500 | 380 000 | 1640 | 29 |
| Пчелкин Владимир Николаевич, ДонНТУ | 757 | 70 000 | 2 | 67 800 |
| Алгоритмы распознавания образов | 478 000 | 690 000 | 25 600 | 62 000 |
| Распознавание номерных знаков транспортных средств | 99 100 | 282 000 | 36 700 | 105 000 |
| Обработка изображений | ≈ 1,43 млн | 3 000 000 | 88 000 | 445 000 |
| Нейронные сети | 425 000 | 771 000 | 23 700 | 23 500 |
| На украинском языке | ||||
| Дослідження методів та пошук ефективного алгоритму для задачі розпізнавання номерних знаків транспортних засобів | 206 | 43 000 | 37 | 0 |
| Пчолкін Володимир Миколайович, ДонНТУ | 1 | 14 000 | 0 | 47 400 |
| Алгоритми розпізнавання образів | 31 500 | 46 000 | 1550 | 47 700 |
| Розпізнавання номерних знаків транспортних засобів | 5 740 | 42 000 | 7060 | 14 600 |
| Обробка зображень | 330 000 | 525 000 | 14 100 | 57 800 |
| Нейронні мережі | 62 700 | 33 000 | 1900 | 18 900 |
| На английском языке | ||||
| Research of methods and the search for an efficient algorithm for the problem of recognition of license plates of vehicles | ≈ 2,85 млн | 743 000 | 178 000 | 2 |
| Pchelkin Vladimir, DonNTU | 13 400 | 37 000 | 500 | 77 200 |
| Pattern recognition algorithms | ≈ 6,14 млн | 2 000 000 | 731 000 | 29 500 |
| Recognition of license plates of vehicles | ≈ 8,08 млн | 1 000 000 | 7 730 000 | 413 000 |
| Image processing | ≈ 209 млн | 22 000 000 | 8 510 000 | 1 344 000 |
| Neural networks | ≈ 14 млн | 4 000 000 | 2 260 000 | 56 400 |
Анализ результатов
Для наглядности сравнения результатов поиска были созданы таблицы. Процентное соотношение количества найденных страниц в зависимости от используемой поисковой системы представлены на рисунках 1 (результаты первого поиска) и 2 (результаты второго поиска).
Рисунок 1 - Сравнительная характеристика количества найденных страниц по результатам первого поиска
Рисунок 2 - Сравнительная характеристика количества найденных страниц по результатам второго поиска
Сравнивая результаты запросов по различным поисковым системам, можно прийти к выводу, что наилучшие результаты показала система Google, практически по всем запросам выдавав наибольшее количество результатов. Yandex стоит на втором месте. Наименьшее количество ответов продемонстрировала система Meta. Во всех случаях было найдено достаточное количество документов на всех языках.
При сравнении и анализе результатов в отчетах о поиске, которые разделяют почти два месяца, необходимо отметить, что для многих поисковых запросов количество найденных страниц выросло (для Yandex на 1 %, для Bing на 3 %), но для некоторых – снизилось (для Google на 4 %), а для Meta – не изменилось.
Рисунок 3 – Результаты поиска за март и май 2013 года
По итогам двух поисков, первый из которых был произведен 17.03.2013 г., а второй – 07.05.2013 г., можно сделать вывод, что количество ответов на запросы на русском и английском языках немного уменьшилось в поисковой системе Google. В остальных случаях, в основном, наблюдается рост значений. По результам поиска в зависимости от языка запроса можно сделать вывод, что, к сожалению, на сегодняшний день, большинство информации по тематике работы представлено на английском языке, значительно меньше на русском, а на украинском отсутствует практически какая-либо информация, графически результат представлен на рисунке 4.
Рисунок 4 - Результаты поиска по языкам
В целом, для большинства запросов количество страниц увеличивается, что говорит о популярности материала. Поисковые системы дали хорошие результаты по ключевым фразам выпускной работы, однако, при задании точных запросов количество выдаваемых страниц было весьма небольшим, что свидетельствует о новизне исследуемой работы.