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Moteurs de recherche web - Google, Bing et leurs challengers
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Moteurs de recherche web - Google, Bing et leurs challengers

Auteur(s) : Olivier ANDRIEU

Date de publication : 10 mai 2011

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Présentation

1 - Définitions et données générales

2 - Système de crawl d'un moteur de recherche

3 - Moteur d'indexation

4 - Système de ranking

5 - Affichage des résultats

6 - Conclusion

Sommaire

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Auteur(s)

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INTRODUCTION

Les moteurs de recherche rythment la vie numérique des internautes actuels. Carrefours indispensables pour mener à bien toute investigation sur la Toile, ils ont fortement évolué depuis les premiers outils (Excite, Webcrawler, Lycos, Altavista, etc.) jusqu'au leader actuel, Google et son challenger, Bing, que bien peu de concurrents arrivent à talonner pour l'instant. Mais l'avenir sera peut-être différent. En tout état de cause, il est intéressant de se pencher sur le fonctionnement de ces outils et leur évolution au cours des années, car la connaissance de ce que l'on peut trouver « sous le capot des moteurs » peut également nous aider à mieux mener à bien nos recherches sur le web...

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h7240

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5. Affichage des résultats

Bien sûr, tous les systèmes précédemment décrits dans cette fiche sont totalement invisibles aux internautes. Ceux-ci ne voient que le côté visible de l'iceberg :

  • le moteur d'interrogation ou interface frontale (formulaire de recherche) proposée aux utilisateurs. Plusieurs niveaux de requête (interface de recherche simple ou avancée) sont en général offerts, la recherche simple étant celle proposée par défaut ;

  • à chaque question, une requête est générée dans l'index et une page web dynamique (SERP) restitue les résultats, généralement sous forme de listes de 10 résultats par défaut (figure 9).

Tous les moteurs fonctionnent donc ainsi et la plupart des interfaces utilisateurs de rendu de résultats se ressemblent plus ou moins avec, pour certains, quelques variantes notables.

5.1 Clustering

Lancé en 1997, Northernlight proposait le classement automatique des documents trouvés dans des dossiers ou sous-dossiers (clustering) constitués en fonction des réponses. Celles-ci, intégrées à chaque dossier, étaient également triées par pertinence. Cette technique de « clusterisation » thématique des résultats est aujourd'hui notamment utilisée, entre autres :

En 2010, Google semblait encore travailler sur de telles techniques sans qu'elles soient encore affichées dans ses résultats.

HAUT DE PAGE

5.2 Recherche universelle

Petit à petit, les moteurs font évoluer leur interface « client » et intègrent d'autres...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BRIN (S.), PAGE (L.) -   The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine.  -  Google http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html

  • (2) - FORD (D.), GRIMES (C.), TASSONE (E.) -   Keeping a search engine index fresh : risk and optimality in estimating refresh rates for web pages.  -  Google http://www.google.com/research/pubs/archive/34570.pdf

  • (3) - O'BRIEN (S.), GRIMES (C.) -   Microscale evolution of web pages.  -  In WWW'08 : Proceedings of the 17th International World Wide Web Conference (2008) http://www.google.com/research/pubs/archive/34428.pdf

  • (4) - GURMEET (S.M.), JAIN (A.), SARMA (A.D.) -   Detecting near-duplicates for web crawling.  -  Stanford University, Google Inc. http://research.compaq.com/SRC/mercator/papers/www10.ps

  • (5) - NAJORK (M.), WIENER (J.L.) -   Breadth-first search crawling yields high-quality pages.  -  Compaq http://research.compaq.com/SRC/mercator/papers/www10.ps

  • (6)...

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