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RÉSUMÉ
Les moteurs de recherche font partie de notre quotidien numérique et sont des carrefours essentiels pour nous permettre de rechercher de l'information sur Internet. Quels ont les principaux moteurs ? Comment fonctionnent-ils ? Cet article décrit les différentes phases de traitement de l'information par des outils comme Google ou Bing : crawl du Web, indexation des pages, analyse et utilisation de critères de pertinence in page /off page permettant de donner des notes aux documents explorés, puis affichage des résultats.
Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.
Lire l’articleAuteur(s)
-
Olivier ANDRIEU : Consultant, Éditeur du site Abondance.com
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. 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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MOTS-CLÉS
VERSIONS
- Version archivée 1 de mai 2011 par Olivier ANDRIEU
- Version archivée 2 de mars 2017 par Olivier ANDRIEU
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CET ARTICLE SE TROUVE ÉGALEMENT DANS :
Accueil > Ressources documentaires > Technologies de l'information > Documents numériques Gestion de contenu > Usages et management stratégique des documents numériques > Moteurs de recherche web - Google, Bing et leurs challengers > Moteur d’indexation
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3. Moteur d’indexation
3.1 Index
Une fois les pages du Web crawlées, le spider envoie au moteur d’indexation les informations collectées. L’indexation s’effectue en texte intégral : tous les mots d’une page, et plus globalement son code HTML, sont alors pris en compte.
Les systèmes d’indexation se chargent ensuite d’identifier en « plein texte » l’ensemble des mots des textes contenus dans les pages ainsi que leur position à l’intérieur de celle-ci. Certains moteurs peuvent cependant limiter leur capacité d’indexation. Ainsi, pendant de longues années, Google s’est limité aux 101 premiers kilooctets des pages (ce qui représentait cependant une taille assez conséquente). Cette limite n’est plus d’actualité aujourd’hui. D’autres moteurs peuvent effectuer une sélection en fonction des formats de document (Excel, Powerpoint, PDF…).
Enfin, comme pour les logiciels documentaires et les bases de données, une liste de mots « vides » (par exemple, « le », « la », « les », « et »…), appelés stop words en anglais, est le plus souvent automatiquement exclue (pour économiser de l’espace de stockage) ou ces mots sont systématiquement éliminés à l’occasion d’une requête (pour améliorer la rapidité des recherches).
HAUT DE PAGE3.2 Index inversé
Au fur et à mesure de l’indexation et de l’analyse du contenu des pages web, un index des mots rencontrés est automatiquement enrichi. Cet index est constitué :
-
d’un index principal ou maître, contenant l’ensemble du corpus de données capturé par le spider ;
-
de fichiers inverses ou index inversés, créés autour de l’index principal et contenant tous les termes d’accès (mots-clés) associés aux URL exactes des documents contenant ces termes sur le Web.
Les fichiers inverses sont des espaces où sont répertoriés les différents termes rencontrés, chaque terme étant associé à toutes les pages où il figure. La recherche des documents dans lesquels ils sont présents s’en trouve ainsi fortement accélérée.
Pour...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BRIN (S.), PAGE (L.) - The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer networks and ISDN Systems. - https://snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/Brin98Anatomy.pdf (1998).
-
(2) - FORD (D.), GRIMES (C.), TASSONE (E.) - Keeping a search engine index fresh: risk and optimality in estimating refresh rates for web pages. - Google https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//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) https://www.researchgate.net/publication/221022492_Microscale_evolution_of_web_pages
-
(4) - GURMEET (S.M.), JAIN (A.), SARMA (A.D.) - Detecting near-duplicates for web crawling. - Stanford University. WWW 2007 - Track: Data Mining (2007) https://www2007.org/papers/paper215.pdf
-
(5) - NAJORK (M.), WIENER (J.L.) - Breadth-first search crawling yields high-quality pages. - Compaq WWW10 (2001) http://www.www10.org/cdrom/papers/208/.
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Statistiques sur les motours de recherche dans le monde
La problématique de la mesure (et comparaison) des parts de marché des moteurs de recherche
Abondance
Secrets2Moteurs
https://www.secrets2moteurs.com/
Veille disponible sur http://www.seobythesea.com/
HAUT DE PAGE
SEO Campus et SEO Camp Days
https://www.seo-camp.org/agenda-des-evenements-seo-et-webmarketing/
SMX Paris
HAUT DE PAGEOrganismes – Fédérations – Associations (liste non exhaustive)
Seo Camp
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