खोज इंजन (कंप्यूटिंग): Difference between revisions

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अन्वेषी इंजन का सबसे सार्वजनिक, दृश्य रूप एक संचार अन्वेषी इंजन है जो [[वर्ल्ड वाइड वेब|विश्व व्यापी संचार]] पर जानकारी की खोज करता है।
अन्वेषी इंजन का सबसे सार्वजनिक, दृश्य रूप एक संचार अन्वेषी इंजन है जो [[वर्ल्ड वाइड वेब|विश्व व्यापी संचार]] पर जानकारी की खोज करता है।

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अन्वेषी इंजन एक सूचना पुनर्प्राप्ति सुविधा है जिसे कंप्यूटर प्रणाली पर संग्रहीत जानकारी खोजने में सहायता के लिए अभिकल्पित किया गया है। खोज परिणाम सामान्यतः एक सूची में प्रस्तुत किए जाते हैं और सामान्यतः हिट कहलाते हैं। सूचना अधिभार के प्रबंधन के लिए अन्य तकनीकों के समान, अन्वेषी इंजन जानकारी खोजने के लिए आवश्यक समय और जानकारी की मात्रा को कम करने में मदद करते हैं, जिस पर परामर्श किया जाना चाहिए।[1]

अन्वेषी इंजन का सबसे सार्वजनिक, दृश्य रूप एक संचार अन्वेषी इंजन है जो विश्व व्यापी संचार पर जानकारी की खोज करता है।

अन्वेषी इंजन कैसे काम करते हैं

अन्वेषी इंजन वस्तुओं के एक समूह को एक अंतरापृष्ठ (कंप्यूटर विज्ञान) प्रदान करते हैं जो उपयोगकर्ताओं को रुचि के विषय के बारे में मानदंड निर्दिष्ट करने में सक्षम बनाता है और इंजन को मेल खाने वाली वस्तुओं को खोजने में सक्षम बनाता है। मानदंड को संचार खोज परिप्रश्न के रूप में संदर्भित किया जाता है। पाठ्य अन्वेषी इंजन की स्तिथि में, खोज परिप्रश्न को सामान्यतः शब्दों के एक सम्मुच्चय के रूप में व्यक्त किया जाता है जो वांछित अवधारणा की पहचान करता है जिसमें एक या अधिक आलेख सम्मिलित हो सकते हैं।[2] खोज परिप्रश्न वाक्य - विन्यास की कई शैलियाँ हैं जो नियमनिष्ठता में भिन्न हैं। यह पिछली साइटों से अन्वेषी इंजनों के भीतर नाम भी बदल सकता है। जबकि कुछ पाठ अन्वेषी इंजनों को उपयोगकर्ताओं को श्वेत अंतराल (कंप्यूटर विज्ञान) द्वारा अलग किए गए दो या तीन शब्दों को दर्ज करने की आवश्यकता होती है, अन्य अन्वेषी इंजन उपयोगकर्ताओं को संपूर्ण आलेख, चित्र, ध्वनि और प्राकृतिक भाषा के विभिन्न रूपों को निर्दिष्ट करने में सक्षम कर सकते हैं। कुछ अन्वेषी इंजन परिप्रश्न विस्तार के रूप में जानी जाने वाली प्रक्रिया के माध्यम से वस्तुओं का एक गुणवत्ता सम्मुच्चय प्रदान करने की संभावना बढ़ाने के लिए खोज प्रश्नों में सुधार लागू करते हैं। परिप्रश्न समझने के तरीकों का उपयोग मानकीकृत परिप्रश्न भाषा के रूप में किया जा सकता है।

सूचकांक आधारित अन्वेषी इंजन

परिप्रश्न द्वारा निर्दिष्ट मानदंडों को पूरा करने वाली वस्तुओं की सूची को सामान्यतः क्रमबद्ध या श्रेणीबद्ध किया जाता है। प्रासंगिकता (उच्चतम से निम्नतम) द्वारा श्रेणीकरण एकांश वांछित जानकारी खोजने के लिए आवश्यक समय कम कर देता है। संभाव्यता अन्वेषी इंजन समतुल्यता (प्रत्येक एकांश और परिप्रश्न के बीच, सामान्यतः 1 से 0 के मापक्रम पर, 1 सबसे समान होने के कारण) और कभी-कभी लोकप्रियता या प्राधिकरण (ग्रंथमिति देखें) या प्रासंगिक प्रतिक्रिया का उपयोग करने के आधार पर एकांश श्रेणीबद्ध करते हैं। बूलियन तर्क अन्वेषी इंजन सामान्यतः केवल उन वस्तुओं को लौटाते हैं जो अनुक्रम के संबंध में बिल्कुल मेल खाते हैं, हालांकि बूलियन अन्वेषी इंजन शब्द केवल बूलियन-शैली वाक्यविज्ञान (संचालकों का उपयोग या, अथवा, नहीं, और एक्सओआर) को एक संभाव्य संदर्भ में संदर्भित कर सकता है।

मिलान करने वाली वस्तुओं का एक सम्मुच्चय प्रदान करने के लिए जो कुछ मानदंडों के अनुसार जल्दी से क्रमबद्ध होते हैं, एक अन्वेषी इंजन सामान्यतः तालिका (अन्वेषी इंजन) के रूप में संदर्भित प्रक्रिया के माध्यम से विचाराधीन वस्तुओं के समूह के बारे में अधिआंकड़ा एकत्र करेगा। तालिका को सामान्यतः कम मात्रा में कंप्यूटर भंडारण की आवश्यकता होती है, यही वजह है कि कुछ अन्वेषी इंजन केवल तालिका की गई जानकारी को संग्रह करते हैं,न कि प्रत्येक आइटम की पूरी सामग्री, और इसके स्थान पर खोज इंजन परिणाम पृष्ठ में एकांश को मार्गनिर्देशन करने की एक विधि प्रदान करते हैं। वैकल्पिक रूप से, अन्वेषी इंजन प्रत्येक एकांश की एक प्रति द्रुतिका (कंप्यूटिंग) में संग्रहीत कर सकता है ताकि उपयोगकर्ता एकांश की स्थिति को उस समय देख सकें जब इसे अनुक्रमित किया गया था या संग्रह उद्देश्यों के लिए या दोहराव वाली प्रक्रियाओं को अधिक कुशलतापूर्वक और तेज़ी से काम करने के लिए।[3]

अन्य प्रकार के अन्वेषी इंजन तालिका को संग्रह नहीं करते हैं। संचार रिंगक, या मर्कटक प्रकार अन्वेषी इंजन (ए.के.ए. वास्तविक-समय अन्वेषी इंजन) खोज परिप्रश्न के समय एकांश एकत्र और मूल्यांकन कर सकते हैं, प्रारंभिक एकांश की सामग्री के आधार पर गतिशील रूप से अतिरिक्त एकांश पर विचार कर सकते हैं (अन्तर्जाल रिंगक की स्तिथि में बीज या बीज यूआरएल के रूप में जाना जाता है)। मेटा अन्वेषी इंजन न तो एक तालिका और न ही एक द्रुतिका संग्रह करते हैं और इसके स्थान पर परिणामों का एक समग्र, अंतिम सम्मुच्चय प्रदान करने के लिए तालिका या एक या अधिक अन्य अन्वेषी इंजन के परिणामों का पुन: उपयोग करते हैं।

आंकड़ाकोष आकार, जो 2000 के दशक के प्रारम्भ में एक महत्वपूर्ण विपणन विशेषता थी, को समान रूप से प्रासंगिकता श्रेणीकरण पर जोर देकर विस्थापित किया गया था, जिसके द्वारा अन्वेषी इंजन पहले सर्वोत्तम परिणामों को क्रमबद्ध करने का प्रयास करते हैं। प्रासंगिकता श्रेणीकरण पहली बार 1996 के आसपास एक प्रमुख विषय बन गया, जब यह स्पष्ट हो गया कि परिणामों की पूरी सूची की समीक्षा करना अव्यावहारिक था। नतीजतन, प्रासंगिकता श्रेणीकरण के लिए कलन विधि में लगातार सुधार हुआ है। परिणामों को व्यवस्थित करने के लिए गूगल की पृष्ठ श्रेणीबद्ध पद्धति पर सबसे अधिक पत्रकारिता हुई है, लेकिन सभी प्रमुख अन्वेषी इंजन परिणामों के क्रम में सुधार की दृष्टि से अपनी श्रेणीकरण पद्धतियों को लगातार परिष्कृत करते रहते हैं। 2006 तक, अन्वेषी इंजन श्रेणीकरण पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं, इतना अधिक कि एक उद्योग विकसित हो गया है (अन्वेषी इंजन अनुकूलन, या एसईओ) संचार-विकासकों को उनकी खोज श्रेणीकरण में सुधार करने में मदद करने के लिए, और स्तिथि नियम का एक पूरा निकाय स्तिथियों के इर्द-गिर्द विकसित हो गया है। जो अन्वेषी इंजन श्रेणीकरण को प्रभावित करते हैं, जैसे कि मेटा टैग में विशिष्टता का उपयोग करते हैं। कुछ अन्वेषी इंजनों द्वारा खोज श्रेणीकरण की बिक्री ने भी पुस्तकालयाध्यक्षों और उपभोक्ता अधिवक्ताओं के बीच विवाद उत्पन्न कर दिया है।[4]

गूगल का ज्ञान फलक। ज्ञान लेखाचित्र की जानकारी इस तरह से उपयोगकर्ताओं के लिए प्रस्तुत की जाती है।

उपयोगकर्ताओं के लिए अन्वेषी इंजन अनुभव में सुधार जारी है। गूगल ज्ञान लेखाचित्र को जोड़ने से अन्तरजाल पर व्यापक प्रभाव पड़ा है, संभवतः कुछ संचारसाइटों के आदान प्रदान को भी सीमित कर दिया गया है, उदाहरण के लिए विकिपीडिया है। जानकारी अवकर्षण और इसे गूगल के पृष्ठ पर प्रस्तुत करके, कुछ तर्क देते हैं कि यह अन्य साइटों को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। हालांकि, कोई बड़ी चिंता नहीं हुई है।[5]


अन्वेषी इंजन के प्रकार

स्रोत से
सामग्री प्रकार से
अंतरापृष्ठ द्वारा
विषय के अनुसार

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Elstner, Joe (2022-01-03). "Local SEO: A Simplified Guide". iSimplifyMe (in English). Retrieved 2022-10-07.
  2. Voorhees, E.M. Natural Language Processing and Information Retrieval. National Institute of Standards and Technology. March 2000.
  3. "Internet Basics: Using Search Engines". GCFGlobal.org (in English). Retrieved 2022-07-11.
  4. Stross, Randall (22 September 2009). Planet Google: One Company's Audacious Plan to Organize Everything We Know. Simon and Schuster. ISBN 978-1-4165-4696-2. Retrieved 9 December 2012.
  5. "What do we make of Wikipedia's falling traffic?". The Daily Dot (in English). 2014-01-08. Retrieved 2020-11-01.