ПРИМЕНЕНИЕ ПАРСИНГА ДАННЫХ В ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ

APPLICATION OF DATA PARSING IN SEARCH ENGINES

Andrew Ustinov

student, Department of Information Systems, Institute of Information Technologies, Moscow State University of Technology "Stankin" (MSUT "Stankin"),

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Представленное исследование посвящено теме применения технологии парсинга в поисковых системах. В статье рассматривается работа парсинга данных, его видов, а также аспекты, которые способствую улучшению качества поискового опыта и повышению эффективности работы поисковых алгоритмов при его использовании.

ABSTRACT

The presented research is devoted to the application of parsing technology in search engines. The article discusses the work of data parsing, its types, as well as aspects that contribute to improving the quality of search experience and increase the efficiency of search algorithms when using it.

Ключевые слова: парсинг; поисковая система; извлечение данных.

Keywords: parsing; search system; data extraction.

Парсинг данных – это процесс извлечения и анализа информации с веб-страниц или других источников данных [1]. В поисковых системах парсинг данных играет важную роль, так как позволяет собирать актуальную информацию для индексации и предоставления пользователю релевантных результатов поиска. В данной работе будет рассмотрено, как применение парсинга данных в поисковых системах способствует улучшению качества поискового опыта и повышению эффективности работы поисковых алгоритмов.

Для начала опишем то, как парсер работает. Данный процесс можно описать в несколько этапов (рисунок 1).

Рисунок 1. Этапы работы парсера

После поступления на вход данных наступает первая стадия работы парсера – создания токенов, или лексический анализ. В контексте лексического анализа подразумевается, что токен (рисунок 2) [1] – это некий объект, который образуется из последовательности входящих символов (лексемы) в процессе данного анализа. Также можно сказать, что токен в контексте парсеров – это строки с определенным и идентифицированным значением.

Рисунок 2. Пример токена

В нем поток поступающего текста разделяется на смысловые части с помощью регулярных выражений – формального языка, который используется для работы с текстовой информацией в программах (обычный пользователь может быть знаком с этой технологией по поисковым алгоритмам «Найти» и «Найти и заменить»). Данный язык позволяет искать строки или часть строк, используя некое правило или образец строки – шаблон (или же с англ. pattern).

Далее следует синтаксический анализ, в котором проверяется, что токены образуют допустимые выражения. Это делается с использованием контекстно-свободной грамматики, которая рекурсивно определяет компоненты, которые могут составлять выражения, и порядок, в котором они должны появляться.

В заключительной стадии происходит семантический анализ. В нем определяется, что будет происходить при считывании выражения, полученного на предыдущем этапе. Например, для калькулятора действие будет предполагать какое-либо вычисление в арифметическом выражении.

Суммируя вышесказанное, входные данные внутри парсера проходят процесс от считывания отдельных символов до определения смысла выражений, состоящих из этих символов.

Поисковые системы активно используют парсинг данных для сбора информации с множества источников. Парсинг позволяет получить текстовое содержимое, метаданные, изображения и другие типы данных, необходимые для формирования индекса поисковой системы. Парсинг выполняется с помощью специальных программ, называемых веб-пауками или веб-скраперами.

Сегодня существует несколько основных видов (способов) парсинга, которые используются в современных поисковых системах:

• Этот метод использует анализ HTML-кода веб-страниц для извлечения информации. HTML-парсеры, такие как BeautifulSoup или LXML в Python, позволяют обходить DOM-структуру веб-страницы и извлекать нужные элементы.
• Некоторые веб-сайты предоставляют API для доступа к своим данным. Парсинг данных через API позволяет получить информацию в структурированном формате, что облегчает и ускоряет процесс парсинга.
• – это мощный фреймворк для парсинга данных с веб-сайтов. Он позволяет создавать и настраивать веб-пауков, которые автоматически обходят несколько страниц и собирают необходимые данные.

Среди явных преимуществ применения парсинга данных в поисковых системах можно отметить:

• Актуальность данных. Парсинг данных позволяет обновлять информацию в индексе поисковой системы в режиме реального времени. Это обеспечивает пользователей актуальной информацией и результатами поиска.
• Релевантные результаты. Благодаря парсингу данных поисковые системы могут предоставлять более релевантные результаты поиска. Анализ содержимого веб-страниц позволяет понять контекст и смысл запросов пользователей.
• Улучшение поискового опыта. Парсинг данных способствует улучшению поискового опыта пользователей. Они могут получать точные и полезные результаты поиска, что повышает удовлетворенность пользователей и их лояльность к поисковой системе.
• Мониторинг и анализ. Парсинг данных позволяет отслеживать изменения на веб-страницах, мониторить активность конкурентов и проводить анализ рынка.

Сбор актуальной информации, предоставление релевантных результатов поиска и улучшение поискового опыта пользователей – это лишь некоторые из преимуществ использования парсинга данных в поисковых системах. Оптимизация и автоматизация этого процесса позволяет поисковым системам быть более эффективными и конкурентоспособными на рынке.

Список литературы:

1. Парсер – Текст: электронный // Skillfactory: [сайт]. – URL: https://blog.skillfactory.ru/glossary/parser/ (дата обращения 05.08.2023).
2. Lexical analysis – Текст: электронный // Wikipedia: [сайт]. – URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Lexical_analysis (дата обращения 05.08.2023).