Современные хорошо известные поисковые системы (Google, Яндекс, Yahoo, Rambler и т.д.) используют примерно одинаковый подход к индексации информации и организации последующего пользовательского поиска по ней. Встреченный в интернете документ разбирается на слова и система связывает интернет страницу с этими словами. Когда пользователь что-то хочет найти, он вводит фразу и поисковик достает все документы, которые у него связаны со словами этой фразы. Дальше — уже нюансы: выдать документы в наиболее релевантном порядке, учесть все формы слова (множественное число, падеж и т.д.), и прочее.
Есть как минимум две достаточно распространенные ситуации, когда подобный подход не позволяет человеку найти то, что он хочет.
Ситуация первая. Пользователь не знает, что ищет. Допустим, что мне нужно найти подарок на день рождения ребенку друзей. Я знаю, что это мальчик и, что ему 3 года. Но я понятия не имею, чем играют дети в этом возрасте и что предлагает современная индустрия детских товаров. Что мне делать? Ввести в Google “игрушка для мальчика 3 года от 700 до 1000 рублей”? Пробовал — не помогает. Куча разнородной информации, проиндексированной в разное время. А мне нужны актуальные на сегодня, конкретные предложения конкретных магазинов. Если на секундочку забыть про интернет и представить, что бы я делал в реальном мире, то, скорее всего, я бы пошел в большой магазин игрушек и задал сформулированный выше вопрос продавцу. А он уже переварив мой запрос, привел бы меня к конкретной полке товаров, разумно ограничив мой поиск подходящими экземплярами. Хочется чего-то того же, но в интернете…
Ситуация вторая. Документы в интернете не всегда содержат полную информацию. Вернувшись к тематике игрушек, приведем еще один пример. Допустим, что продавец интернет магазина на своем сайте написал “Машинка Lego Duplo”. Очевидно, что по запросам “Игрушка для мальчика”, “Конструктор” и т.д. я этот документ не найду в поисковиках, которые я упоминал выше. С другой стороны, в реальном мире, если б я увидел эту игрушку в каталоге или “в живую” в магазине, то сделать очевидные выводы, что она именно для мальчика и что Lego, значит конструктор, для меня не составило бы труда. И я рассматривал бы это предложение как одно из подходящих.
К чему это все? Описанные выше ситуации и проблемы — достаточно распространенные. И чем больше людей будут становиться интернет-пользователями, и чем больше они там будут искать товаров для покупки, тем острее будут эти проблемы.
В своем проекте beegoo.ru мы попытались решить эти задачи, используя определённый подход к индексированию информации и организации поиска. В чем его суть? Мы объединили возможности традиционного индексирования “по словам” со знаниями о той предметной области, к которой относится информация. В этих знаниях закреплены понятия этой предметной области и различного вида связи между ними. И теперь фразу из документа, приводимого в качестве примера выше, мы можем соотнести не просто со словами “машинка”, “Lego”, “Duplo”, а добавить к этому списку еще много чего:
Теперь, если пользователь обратится к нам с запросом “конструктор для ребенка 2,5 года”, то мы сможем найти это подходящее товарное предложение.
Подобный подход к организации информации также дает возможность предлагать пользователю механизм связанных между собой подсказок. Используя его, посетитель поискового сайта сможет сконструировать запрос в понятных ему фразах:
Нашему проекту около полугода. За это время мы построили прототип и подготовили для сервиса знания о детских игрушках. Теперь сервис в автоматическом режиме производит сканирование интернет магазинов и разбирает их товарные предложения по описанному выше принципу. Автоматизм сокращает наш издержки на заполнение информационной базы и даст существенные преимущества при работе с пользователями — мы им сможем представлять наиболее полные базы предложений по товарам определённой тематики.
В ближайшем будущем мы планируем добавить в beegoo.ru знания о детской одежде и обуви. После этого должен получиться интересный для родителей ресурс, который может занять место постоянного инструмента для поиска товаров для своего малыша.
Вообщем, приглашаем всех к нам — www.beegoo.ru.
Есть как минимум две достаточно распространенные ситуации, когда подобный подход не позволяет человеку найти то, что он хочет.
Ситуация первая. Пользователь не знает, что ищет. Допустим, что мне нужно найти подарок на день рождения ребенку друзей. Я знаю, что это мальчик и, что ему 3 года. Но я понятия не имею, чем играют дети в этом возрасте и что предлагает современная индустрия детских товаров. Что мне делать? Ввести в Google “игрушка для мальчика 3 года от 700 до 1000 рублей”? Пробовал — не помогает. Куча разнородной информации, проиндексированной в разное время. А мне нужны актуальные на сегодня, конкретные предложения конкретных магазинов. Если на секундочку забыть про интернет и представить, что бы я делал в реальном мире, то, скорее всего, я бы пошел в большой магазин игрушек и задал сформулированный выше вопрос продавцу. А он уже переварив мой запрос, привел бы меня к конкретной полке товаров, разумно ограничив мой поиск подходящими экземплярами. Хочется чего-то того же, но в интернете…
Ситуация вторая. Документы в интернете не всегда содержат полную информацию. Вернувшись к тематике игрушек, приведем еще один пример. Допустим, что продавец интернет магазина на своем сайте написал “Машинка Lego Duplo”. Очевидно, что по запросам “Игрушка для мальчика”, “Конструктор” и т.д. я этот документ не найду в поисковиках, которые я упоминал выше. С другой стороны, в реальном мире, если б я увидел эту игрушку в каталоге или “в живую” в магазине, то сделать очевидные выводы, что она именно для мальчика и что Lego, значит конструктор, для меня не составило бы труда. И я рассматривал бы это предложение как одно из подходящих.
К чему это все? Описанные выше ситуации и проблемы — достаточно распространенные. И чем больше людей будут становиться интернет-пользователями, и чем больше они там будут искать товаров для покупки, тем острее будут эти проблемы.
В своем проекте beegoo.ru мы попытались решить эти задачи, используя определённый подход к индексированию информации и организации поиска. В чем его суть? Мы объединили возможности традиционного индексирования “по словам” со знаниями о той предметной области, к которой относится информация. В этих знаниях закреплены понятия этой предметной области и различного вида связи между ними. И теперь фразу из документа, приводимого в качестве примера выше, мы можем соотнести не просто со словами “машинка”, “Lego”, “Duplo”, а добавить к этому списку еще много чего:
Теперь, если пользователь обратится к нам с запросом “конструктор для ребенка 2,5 года”, то мы сможем найти это подходящее товарное предложение.
Подобный подход к организации информации также дает возможность предлагать пользователю механизм связанных между собой подсказок. Используя его, посетитель поискового сайта сможет сконструировать запрос в понятных ему фразах:
Нашему проекту около полугода. За это время мы построили прототип и подготовили для сервиса знания о детских игрушках. Теперь сервис в автоматическом режиме производит сканирование интернет магазинов и разбирает их товарные предложения по описанному выше принципу. Автоматизм сокращает наш издержки на заполнение информационной базы и даст существенные преимущества при работе с пользователями — мы им сможем представлять наиболее полные базы предложений по товарам определённой тематики.
В ближайшем будущем мы планируем добавить в beegoo.ru знания о детской одежде и обуви. После этого должен получиться интересный для родителей ресурс, который может занять место постоянного инструмента для поиска товаров для своего малыша.
Вообщем, приглашаем всех к нам — www.beegoo.ru.