Алексей Кутовенко - Профессиональный поиск в Интернете

Если же говорить о «настоящих» метапоисковиках торрентов, опирающихся на собственные базы, то ситуация здесь неоднозначная. С одной стороны, существующие решения, позволяющие охватить сразу несколько крупных трекеров, действительно способны повысить эффективность поиска торрентов и заслуживают самого серьезного внимания. С другой – невооруженным глазом заметно, что простор для дальнейшего роста у них еще весьма и весьма солидный. При этом речь не идет о каких-то сверхсложных экспериментах, достаточно присмотреться к эволюции «обычных» метапоисковиков, предназначенных для работы с веб-документами. Многие функции, ставшие для них стандартными, в торрент-машинах еще не реализованы.

Типичный современный торрент-поисковик, как правило, работает с пятью-десятью крупнейшими универсальными трекерами. Поскольку их список на большинстве метапоисковиков совпадает, на первый план выходят возможности составления сложных запросов и фильтрации результатов по различным признакам. По данному критерию, пожалуй, наиболее интересно выглядят метапоисковики Torrentz и ScrapeTorrent. Система NowTorrents полезна своей функцией обновления результатов в режиме реального времени.

Еще один важный аспект применения метапоисковой технологии – это работа с многочисленными относительно небольшими тематическими трекерами, счет которым в Сети идет на тысячи. Ручной перебор таких ресурсов при поиске редких файлов занимает массу времени и просто-таки требует автоматизации. Метапоисковики как раз и способны ввести такие редкие трекеры в поисковый оборот. Лидерами по количественному охвату торрент-ресурсов сейчас являются поисковики, использующие базу Google, однако стандартные интерфейсы и инструменты уточнения запросов Google CSE мало подходят для реального поиска торрентов, что неблагоприятно сказывается на качестве результатов.

Технологии «семантического веба» – главного претендента на роль следующего поколения развития. Сети, которое уже окрестили Web 3.0, неторопливо, но верно обосновываются на все большем количестве интернет-сервисов. Появление новых проектов связано с актуальной и серьезной проблемой извлечения полезной информации из огромного объема представленных в современной. Сети данных. Сбор, обработка и сведение воедино данных из множества источников остается весьма трудоемким занятием, которое было бы весьма заманчиво переложить на плечи компьютеров. Однако интернет в его современном состоянии не самым лучшим образом приспособлен для решения этой задачи. Причины этого довольно глубоки, можно сказать, концептуальны. При всем своем многообразии подавляющее большинство современных веб-проектов объединяет то, что они ориентированы исключительно на человеческое восприятие. Под это понятное и естественное требование изначально подгонялись форма и технологии создания веб-ресурсов. В конце концов, их же должен просматривать Homo Sapiens, который способен самостоятельно выделить смысл содержимого страницы.

Проанализировать смысл такой веб-страницы в автоматическом режиме – сложная задача. Что скрывается за текстом веб-страницы – ценные сведения и выводы, сделанные знатоками темы, просто бесполезная в данный момент информация или откровенная ерунда, компьютеру не ведомо. Попытка преодолеть данный семантический барьер «в лоб», на базе технологий современной сети, требует приложений, приближенных по уровню к искусственному интеллекту, что отодвигает их перспективы в неясное будущее, по крайней мере, для обычных пользователей Сети.

На этом этапе и возникает идея «семантического веба», позволяющая решить названные проблемы и во многом изменить само представление о способах работы в интернете. Она была сформулирована известнейшим специалистом. Тимом. Бернесом-Ли почти два десятка лет тому назад. Кратко ее можно изложить так: «Если создание программ, способных автоматически обрабатывать сведения из интернета, является слишком сложной задачей, то имеет смысл создать надстройку к. Сети в виде технологий, приводящих сетевую информацию в дружественный для программ-агентов вид». На основе соответствующей разметки сетевых документов, которая будет отражать смысл опубликованных данных, такие программы смогут самостоятельно собирать разрозненную информацию, сопоставлять данные, принимать решение об их достоверности и даже делать некоторые логические выводы, предоставляя на выходе пользователю готовый информационный продукт.