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 приведены в таблице. Всего произведено 15 запросов, имеющих отношение к магистерской работе. Из них три запроса соответствует названию магистерской работы на трех языках, три запроса с ФИО руководителя, а также девять запросов с ключевыми понятиями по теме магистерской работы.
Ниже приведены две таблицы с отчетами о поиске, которые разделяет временной промежуток в два месяца, а также ряд диаграмм, которые позволяют сравнить основные изменения, произошедшие за этот период.
Отчет о поиске за 28.10.2017 г.
| Строка поиска | 
| 
| 
| 
|
| На русском языке | ||||
| Разработка и исследование метода анализа автоматов-распознавателей, порождаемых локальными преобразованиями эталона | 3 360 | ≈ 157 млн | 0 | 7 |
| Копытова Ольга Михайловна, ДонНТУ | 219 | ≈ 88 млн | 10 | 1 |
| Автомат-распознаватель | 43 100 | ≈ 21 млн | 48 | 810 |
| Локальные преобразования эталона | 177 000 | ≈ 23 млн | 5 530 | 8 420 |
| На украинском языке | ||||
| Розробка і дослідження методу аналізу автоматів-розпізнавачів, породжуваних локальними перетвореннями еталона | 2 | ≈ 71 млн. | 0 | 1 |
| Копитова Ольга Михайлівна, ДонНТУ | 27 | ≈ 44 млн | 2 | 1 |
| Автомат-розпізнавач | 18 900 | ≈ 18 млн | 5 | 1 810 |
| Локальні перетворення еталона | 14 500 | ≈ 3 млн | 274 | 4 860 |
| На английском языке | ||||
| Development and research of the method of analysis of machine-recognizers, generated by local transformations of the standard | 9 720 000 | ≈ 283 млн | 0 | 305 000 |
| Olga Kopytova, DonNTU | 23 | ≈ 23 тыс | 3 | 3 |
| Machine-recognizer | 415 000 | ≈ 19 млн | 2 800 | 53 600 |
| Local transformations of the standard | 73 800 000 | ≈ 71 млн | 1 180 000 | 17 800 000 |
Отчет о поиске за 22.12.2017 г.
| Строка поиска |
|
|
|
|
| На русском языке | ||||
| Разработка и исследование метода анализа автоматов-распознавателей, порождаемых локальными преобразованиями эталона | 3 390 | ≈ 158 млн | 0 | 7 |
| Копытова Ольга Михайловна, ДонНТУ | 226 | ≈ 87 млн | 10 | 1 |
| Автомат-распознаватель | 44 700 | ≈ 22 млн | 48 | 886 |
| Локальные преобразования эталона | 179 000 | ≈ 23 млн | 5 660 | 8 510 |
| На украинском языке | ||||
| Розробка і дослідження методу аналізу автоматів-розпізнавачів, породжуваних локальними перетвореннями еталона | 2 | ≈ 71 млн. | 0 | 1 |
| Копитова Ольга Михайлівна, ДонНТУ | 25 | ≈ 44 млн | 2 | 0 |
| Автомат-розпізнавач | 18 000 | ≈ 18 млн | 2 | 1 640 |
| Локальні перетворення еталона | 14 700 | ≈ 3 млн | 282 | 4 860 |
| На английском языке | ||||
| Development and research of the method of analysis of machine-recognizers, generated by local transformations of the standard | 8 090 000 | ≈ 291 млн | 0 | 309 000 |
| Olga Kopytova, DonNTU | 23 | ≈ 5 тыс | 5 | 3 |
| Machine-recognizer | 416 000 | ≈ 19 млн | 2 830 | 53 800 |
| Local transformations of the standard | 63 700 000 | ≈ 76 млн | 1 290 000 | 15 600 000 |
Анализ результатов
Сравнивая результаты запросов по различным поисковым системам, можно прийти к выводу, что наилучшие результаты показала система Yandex. Меньшее количество результатов у системы поиска Google, и наименьшее количество результатов у поисковых систем Meta и Bing.
Наиболее информативными оказались запросы, сформулированные на английском языке. Эффективность русскоязычных и украиноязычных запросов существенно ниже. Очевидно, таким языковым распределением информации объясняются крайне низкие результаты Meta.
Необходимо отметить, что поисковая система Yandex при большом числе найденных страниц не дает возможности зафиксировать их точное количество. Поэтому в таблице для Yandex приведены приблизительные значения, которые предоставляет поисковая система.
При сравнении и анализе результатов в отчетах о поиске, которые разделяют два месяца, необходимо отметить, что не во всех поисковых запросах количество найденных страниц выросло, даже наоборот.
Проценты изменения для каждого запроса в каждой из поисковых систем приведены на диаграммах ниже.
Процент изменения результатов поисковой выдачи в отчетах о поиске на русском языке
Процент изменения результатов поисковой выдачи в отчетах о поиске на украинском языке
Процент изменения результатов поисковой выдачи в отчетах о поиске на английском языке
Проанализировав данные на диаграммах, можно сделать вывод, что максимальный рост поисковой выдачи произошел в Bing и Meta. Для некоторых запросов количество найденных страниц не изменилось, а для некоторых произошел упадок, встречающийся во всех поисковых системах.
Так, например, количество найденных страниц в поисковой системе Google для запроса Автомат-распознаватель
на 4%, а поисковая выдача по запросу Olga Kopytova, DonNTU
в системе Yandex снизалась на 78%. При этом количество страниц по некоторым запросам совсем не изменилось (например, Локальні перетворення еталона в системе Meta).
Из диаграмм видно, что процент количества документов по соответствующим запросам увеличился в русскоязычных и англоязычных сегментах, в украиноязычных случаях показано даже меньшее количество результатов, это объясняется уменьшением количества мертвых
ссылок или закрытием соответствующих сайтов.
Проведенный анализ информационной ситуации в тематической области магистерской работы показал явное преимущество поисковой системы Yandex. Другими эффективным средством поиска информации оказался Google. К сожалению, поисковые системы Bing и Meta показали самые неточные результаты, многие материалы найденные данными системами были другого информационного поля и не имели ничего общего с заданным запросом поиска.