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 трех поисковых систем (Google, Яндекс, Bing). Результаты сведены в таблицу. Всего произведено 10 запросов, имеющих отношение к магистерской работе. Из них два запроса соответствует названию магистерской работы на двух языках, два запроса с ФИО руководителя, а также шесть 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 диаграммы, которые позволяют сравнить основные изменения, произошедшие за этот период.
Отчет о поиске за 01.10.2023 г.
| Строка поиска | 
| 
| 
| |
| На русском языке | ||||
| Типы нейронных сетей и ключевые архитектуры в ИИ | 21 900 | ≈18556 | 18 600 | |
| Беловодский Валерий Николаевич, ДонНТУ | 850 | ≈750 | 12 500 | |
| Искусственные нейронные сети (ANN) | 1 250 000 | ≈1 100 000 | 91 000 | |
| Искусственный интеллект в дизайне | 330 000 | ≈310 000 | 424 000 | |
| Рекуррентные нейронные сети (RNN) | 4 400 000 | ≈4 100 000 | 107 000 | |
| На английском языке | ||||
| Types of neural networks and key architectures in AI | 27 200 000 | ≈23 200 000 | 213 000 | |
| Belovodsky Valery Nikolaevich, DonNTU | 710 | ≈580 | 3 030 | |
| Artificial Neural Networks (ANN) | 354 000 000 | ≈327 000 000 | 197 000 | |
| Artificial Intelligence in Design | 805 000 000 | ≈710 000 000 | 5 950 000 | |
| Recurrent Neural Networks (RNN) | 1 240 000 000 | ≈1 140 000 000 | 2 570 000 | |
Отчет о поиске за 01.12.2023 г.
| Строка поиска |
|
|
| |
| На русском языке | ||||
| Типы нейронных сетей и ключевые архитектуры в ИИ | 24 900 | ≈22556 | 21 600 | |
| Беловодский Валерий Николаевич, ДонНТУ | ≈1 350 | 1150 | 15 500 | |
| Искусственные нейронные сети (ANN) | 1 450 000 | ≈1 300 000 | 101 000 | |
| Искусственный интеллект в дизайне | 337 000 | ≈330 000 | 444 000 | |
| Рекуррентные нейронные сети (RNN) | 4 600 000 | ≈4 300 000 | 119 000 | |
| На английском языке | ||||
| Types of neural networks and key architectures in AI | 28 200 000 | ≈25 200 000 | 253 000 | |
| Belovodsky Valery Nikolaevich, DonNTU | 740 | ≈600 | 3 130 | |
| Artificial Neural Networks (ANN) | 394 000 000 | ≈387 000 000 | 237 000 | |
| Artificial Intelligence in Design | 855 000 000 | ≈810 000 000 | 6 350 000 | |
| Recurrent Neural Networks (RNN) | 1 440 000 000 | ≈1 240 000 000 | 2 870 000 | |
Анализ результатов
Сравнивая результаты запросов по различным поисковым системам, можно прийти к выводу, что наилучшие результаты показала система Google. Во всех случаях было найдено достаточное количество документов на всех языках.
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 диаграмме ниже.
Процент изменения результатов поисковой выдачи в отчетах о поиске
Из диаграммы можно сделать вывод, что максимальный рост поисковой выдачи на превышает 20 %, а для некоторых запросов количество найденных страниц не изменилось.
Диаграмма также позволяет оценить изменения для каждого выполненного запроса.
Так, например, количество найденных страниц в поисковой системе Google для запроса Artificial Intelligence in Design
выросло на 16 %,
а поисковая выдача по запросу Искусственный интеллект в дизайне
в системе Bing возросла лишь на ≈3 %.
При этом количество страниц по некоторым запросам существенно не изменилось