Отчет об информационном поиске
Поиск выполнен с использованием четырех поисковых систем (Google, Яндекс, Bing, Meta). Результаты сведены в таблицу. Всего произведено 12 запросов (по 4 на каждом языке), имеющих отношение к магистерской работе. Из них три запроса соответствует названию магистерской работы на трех языках, имеющих следующий вид:
– запрос по теме магистерской работы;
– ФИО научного руководителя;
– 2 ключевые фразы, связанные с темой 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 09.10.2019 г.
| Строка поиска | 
| 
| 
| 
|
| На русском языке | ||||
| Разработка метода применения нейронных сетей для распознавания реакции пользователей социальных сетей | ≈145 000 | ≈ 1,9 млн | 3 130 | 94 000 |
| Чередникова Ольга Юрьевна, ДонНТУ | 5 470 | 2 млн | 10 | 100 |
| Применения нейронных сетей | ≈ 2 млн | ≈ 9 млн | 29 000 | 1,5 млн |
| нейронные сети для распознавания реакции | ≈ 385 000 | ≈ 950 000 | 14 600 | 211 000 |
| На украинском языке | ||||
| Розробка методу застосування нейронних мереж для розпізнавання реакції користувачів соціальних мереж | 65 000 | ≈ 27 200 | 61 | 38 000 |
| Череднікова Ольга Юріївна, ДонНТУ | 5 350 | 24 000 | 2 | 57 |
| застосування нейронних мереж | 55 000 | ≈ 170 000 | 9 000 | 38 050 |
| нейронні мережі для розпізнавання реакції | 100 000 | 35 000 | 869 | 97 000 |
| На английском языке | ||||
| Development of a method for using neural networks to recognize the reaction of users of social networks | ≈ 44 млн | ≈ 6 млн | 64 300 | 31 млн |
| Cherednikova Olga, DonNTU | 440 | 24 000 | 3 | 250 |
| neural network applications | ≈ 132,500 млн | ≈ 500 000 | ≈ 6 млн | 82 млн |
| neural networks for reaction recognition | ≈ 140 млн | ≈ 80 000 | ≈ 550 000 | 28 млн |
Отчет о поиске за 09.12.2019 г.
| Строка поиска |
|
|
|
|
| На русском языке | ||||
| Разработка метода применения нейронных сетей для распознавания реакции пользователей социальных сетей | ≈147 000 | ≈ 2 млн | 3 550 | 94 800 |
| Чередникова Ольга Юрьевна, ДонНТУ | 5 600 | 12 | 202 | 110 |
| Применения нейронных сетей | ≈ 2,7 млн | ≈ 10 млн | 29 200 | 1,78 млн |
| нейронные сети для распознавания реакции | ≈ 389 000 | ≈ 975 000 | 14 800 | 212 000 |
| На украинском языке | ||||
| Розробка методу застосування нейронних мереж для розпізнавання реакції користувачів соціальних мереж | 70 100 | ≈ 28 000 | 61 | 38 500 |
| Череднікова Ольга Юріївна, ДонНТУ | 5 500 | 24 000 | 2 | 57 |
| застосування нейронних мереж | 56 200 | ≈ 170 000 | 9 980 | 39 240 |
| нейронні мережі для розпізнавання реакції | 116 000 | 35 000 | 948 | 99 600 |
| На английском языке | ||||
| Development of a method for using neural networks to recognize the reaction of users of social networks | ≈ 44 700 млн | ≈ 6 млн | 67 500 | 31,7 млн |
| Cherednikova Olga, DonNTU | 477 | 24 000 | 4 | 276 |
| neural network applications | ≈ 133 млн | ≈ 605 000 | ≈ 6,7 млн | 83,1 млн |
| neural networks for reaction recognition | ≈ 141 млн | ≈ 83 000 | ≈ 626 000 | 29,1 млн |
Анализ результатов
Сравнивая результаты запросов по различным поисковым системам, можно прийти к выводу, что наилучшие результаты показала система Google исходят из информационной насыщенности. Самоый большой средний процент роста показала система META. Касательно системы Яндекс можно сделать вывод что поиск осуществляется преимущественно по словам.а не по самому запросу. Отталкиваясь от средего процента система Bing так же показала неплохой результат, но количество ресурсов в большей степени было меньшим чем у конкурентов.
Необходимо отметить, что поисковая система Яндекс при большом числе найденных страниц не дает возможности зафиксировать их точное количество. Поэтому в таблице для Яндекса и приведены приблизительные значения, которые предоставляет поисковая система.
При сравнении и анализе результатов в отчетах о поиске, которые разделяют два месяца, необходимо отметить, что для всех поисковых запросах количество найденных страниц выросло. Процент изменения для каждого запроса в каждой из поисковых систем приведен на графике ниже.
Процент изменения результатов поисковой выдачи в отчетах о поиске на английском языке
Из графика можно сделать вывод, что максимальный рост поисковой выдачи в основном не превышает 20%, а для некоторых запросов количество найденных страниц не изменилось. Только в единственных случая рост превышает указанное значение, оправданием чего может слушить высокорастущая технология указанная в запросе.
Диаграмма также позволяет оценить изменения для каждого выполненного запроса.