Zakta הוא מנוע חיפוש חדש ששם לו למטרה, על פי מה שהוא מצהיר באתר, לשפר תוצאות של חיפושי מידע ולהקל את מלאכת החיפוש.

שיפור תוצאות החיפוש מתאפשר בכמה דרכים:
– ארגון התוצאות על פי תתי נושאים וקטגוריות נושאיות.
– הצעת נושאים קרובים
– אפשרות לערוך את תוצאות החיפוש ולשמור אותם לשימוש חוזר על ידי הוספה ל-clippad
– אפשרות ליצירת רשת חברתית אישית ושיתוף המידע ברשת זו
– אפשרות ליצירת מדריכים נושאיים שכוללים מידע מאורגן בנושאי עניין עם אופציה לשיתוף פעולה עם עמיתים בתחום זה . המידע במדריכים יכול להיות לקוח מתוצאות החיפוש בנושא מסוים או ממידע קודם.אפשר לדפדף במדריכים על פי מספר פרמטרים : נושא, פופולריות, כותר וסוג- אקדמיים, אישיים ומקצועיים

בתחתית תוצאות החיפוש המנוע מציע תוצאות חיפוש ממקורות ייעודיים אחרים על פי סוג מידע – חדשות, בלוגים, דיונים, וידאו ותמונות

מבחינת שפת החיפוש המנוע תומך במספר אופרטורים מתקדמים שמאפשרים למקד את החיפוש : link, site; inurl, intitle

מקורות המידע בהם משתמש המנוע הם: אתרי ווב, וויקיפדיה, מדריכים שנוצרו על ידי המשתמשים ואוסף של מקורות איכותיים בנושאים שונים שנבחרו ידנית.
תוצאות החיפוש מסווגות בקטגוריות בדרך כלל על פי מקורות מידע אלה, מהם הם לקוחים.

על פי מה שמוצהר באתר, המנוע משפר את התוצאות על ידי התאמתם אישית – המנוע לומד את העדפות אנשים ומתאים את התוצאות בהתאם, המשתמש יוצא נשכר משיתוף המידע ברשת האישית והמידע הקולקטיבי שהולך וגדל, והוא יכול לקבל המלצות מהרשת החברתית האישית גם באמצעות הדואר.

מאפיינים אלו של המנוע מקנים לו את אופיו האישי והחברתי שתורמים למטרה שהמנוע מתיימר להשיג, ואשר העניקה לו גם את שמו – find exactly what you need here

לאתר המנוע
לבלוג המנוע- כיצד המנוע משפר תוצאות?

למערכת העזרה – מידע מפורט על המנוע

Topsy הוא מנוע חיפוש חדש יחסית שהושק בסוף מאי 2009.

מנועי החיפוש מהדור הראשון ראו בווב אוסף של מסמכים, הם מפתחו וחיפשו  מילות מפתח במסמכים אלה, ודרגו את תוצאות החיפוש על פי מידת ההתאמה בין המסמך ומילות החיפוש. מנועי החיפוש מהדור השני רואים בווב רשת של מסמכים והדירוג מתבסס לא רק על מידת ההתאמה בין המסמכים ומלות המפתח אלא גם על פי מספר הציטוטים שלהם זוכה כל מסמך ממסמכים אחרים. .

היום, עם ריבוין של פלטפורמות חברתיות כגון Titter, רשתות חברתיות ובלוגים, הרבה מאוד קישורים למידע מעניין נוצרים על ידי אנשים מהשיחות בווב החברתי. Topsy תוכנן לחפש קישורים אלו בווב החברתי בזמן אמת. הערכת התוצאות במנוע חיפוש זה מתבססת  על מספר הציטוטים של כל אחד מהקישורים, כלומר כמה אנשים הזכירו את הקישור לאתר מסוים, על התיאור של הקישורים ועל פי השפעתו של כל אחד מהאנשים שציטטו כל אחד מהקישורים.

באופן זה, אפשר לומר ש-Topsy מאתר מידע רלוונטי ומעניין שאנשים מדברים עליו, כלומר מסתמך על השיח החברתי בווב תוך שימוש בטכנולוגיות חדשות ובבסיס נתונים שמושתת באופן בלעדי על השיחות המתנהלות בקהיליית twitter. מכאן גם הייחוד בתוצאות שלו. המידע המתקבל הוא מעודכן מכיוון שהוא מתבסס על ה"מדובר כרגע" – ב"שבוע האחרון", ב"חודש האחרון". תוצאות החיפוש מדורגות על פי מספר ה"ציוצים" בהם הוזכרה כל תוצאה, אפשר לראות את כל התוצאות או להגבילן על פי זמן – שעה, יום, שבוע וחודש . אפשר לראות בכל תוצאה מיהו בעליה, ולחיצה על שמו מראה את כל ה"ציוצים" שלו.

לקבלת אותה תוצאה – כלומר כדי לראות את כל הקישורים שנכתבו על ידי אדם מסוים אפשר להשתמש באסטרטגית החיפוש "שם :from ", כמו כן אפשר להגביל את תוצאות החיפוש לדומיין מסוים בעזרת אסטרטגית החיפוש "site:domain" . באופן זה למשל באמצעות אסטרטגית החיפוש site:wikipedia.org אפשר לאתר את המאמרים הפופולריים ביותר של הוויקיפדיה בטוויטר.

על מאפיינים אלה ומאפיינים נוספים של המנוע אפשר לקרוא בבלוג שלו .

מנוע חיפוש נוסף חדש של הווב החברתי שמוגדר על ידי מפתחיו כ-" real time search engine" הוא Scoopler אשר כולל עדכונים ממספר פלטפורמות:  Twitter , Digg, Delicious ועוד.

כדאי לזכור בחיפוש חומרים מאתרים חברתיים גם מנועי על ייעודיים לאתרים חברתיים קודמים כגון: SocialMention, WhosTalkin,  SamePoint ו- Delver

לכתבה על Topsy

Eccellio הוא מנוע חיפוש חדש שממלא שלוש פונקציות עיקריות:
המנוע הכללי Eccellio Web mine שהושק באפריל 2009 , המנוע המדעי – Eccellio Science mine שהושק במאי 2009 ו-Eccellio Movies מנוע ייעודי לקולנוע שהושק ביוני 2009 .

מנוע החיפוש הכללי משתמש במאגר המידע של גוגל ומוסיף לו מנשק חיפוש משלו שמאפשר סינון תוצאות בקלות על ידי בחירה בפילטר המתאים. מנשק חיפוש זה שמכונה בשם “Faceted Classification”. הוא למעשה המאפיין הייחודי של מנוע חיפוש זה, והוא קיים בכל הפונקציות של המנוע – המנוע הכללי, המדעי, והמנוע לקולנוע.

מנוע החיפוש המדעי – Eccellio Science miner מאפשר סינון תוצאות על פי הפילטרים הנושאיים הבאים:
All the Web
Agriculture
Alternative Sciences
Astronomy
Biology
Chemistry
Computer Sciences
Earth Sciences
Environment
Math
Physics
Publications
Social Sciences
Scientific Software
Technology

בנוסף לפילטרים הנושאיים קיימים במנשק פילטרים נוספים שמאפשרים הגבלה תכנים על פי שפה, סוג domain , זמן וסוגי קבצים וכל זאת על ידי בחירה בכפתור המתאים מהמסך הראשי ללא כל צורך בהקלדות נוספות בתיבת החיפוש.

מנוע החיפוש נמצא עדיין בשלב ביתא ועל פי מה שמוצהר באתר בכוונתו להוסיף בעתיד פילטרים ופונקציות נוספות כדי להקל על מלאכתו של המשתמש. מתוכננים בעתיד אלגוריתם שיתבסס על חיפושים קודמים של המשתמש לצורך בנייה דינמית של קלסיפיקציה, תמיכה בטלפונים סלולריים, אינטגרציה עם יישומים שולחניים באופן שלחיצה על מילה מקובץ וורד לדוגמה תאפשר חיפוש במנוע ועוד..

אל המנוע

פעמים רבות אנו רוצים להוסיף תמונות לפוסטים בבלוג, למצגות שאנו מפרסמים וכו' . אנו מעוניינים בתמונות חינמיות מבלי להפר זכויות יוצרים. עד כה אפשר היה לחפש תמונות כאלה ב- flickr ובמספר אתרי תמונות חופשיים. היום אפשר לעשות זאת גם בגוגל.

ב- 9.7 גוגל הצהירה רשמית בבלוג הרשמי שלה על מאפיין חדש זה ב"גוגל תמונות" (קודם לכן המאפיין היה קיים בחיפוש המתקדם של גוגל אך לא ב"גוגל תמונות").

אפשר לעשות זאת בחיפוש מתקדם של "גוגל תמונות". ב"זכויות שימוש" אפשר להגביל את החיפוש לתמונות שמיועדות לשימוש חוזר, לשימוש חוזר מסחרי, לשימוש חוזר עם שינויים, ולשימוש חוזר מסחרי עם שינויים.

בנוסף לתמונות הנושאות רישיון של Creative Commons או תמונות הנמצאות בדומיין ציבורי, מסנן זכויות השימוש ב"גוגל תמונות" מציג למשתמש גם תמונות בעלות רישיון GNU Free Documentation.

יש לציין שמסנן זכויות השימוש בגוגל מזהה תמונות שתויגו עם רישיונות שמתירים שימוש חוזר. אבל עדיין, על המשתמש שרוצה להשתמש בתמונות שהתקבלו בתוצאות החיפוש המסוננות לוודא שהמידע אכן נכון, כפי שגוגל מציין בדף המתייחס למסנני זכויות השימוש שלו :
"לפני שאתה משתמש בתוכן שמצאת, עליך לוודא שהרישיון חוקי ולבדוק את תנאי השימוש החוזר המדויקים המפורטים בו. לדוגמה, רוב הרישיונות דורשים ממך לכלול התייחסות ליוצר התמונה כאשר אתה עושה בה שימוש חוזר. ל-Google אין דרך לדעת אם הרישיון הוא חוקי, לכן איננו מציגים באופן כלשהו שהתוכן נושא רישיון בפועל או נושא רישיון חוקי."

באופן זה, מאפיין זה מהווה למעשה רק צעד ראשון לאיתור תמונות חינמיות לשימוש כפי שגוגל מציין בבלוג שלו:

"We can help you take the first step towards finding these images, but we can't guarantee that the content we linked to is actually in the public domain, or available under the license."

מכל מקום, אין ספק שהוספת מסנני זכויות השימוש ל"גוגל תמונות" מהווה שירות חשוב למשתמשים, וגם  ליוצרים – בעלי התמונות שמעוניינים להפיץ את יצירותיהם בתנאים מסויימים.

מאפיין נוסף מתחום התמונות עליו הצהירה גוגל בבלוג הרשמי שלה ב- 10.7 הוא הוספת תצלומים של אתרים כאשר מחפשים מקומות. מזה למעלה משנתיים בחיפוש מקומות הייתה מוצגת מפה. כעת על פי מה שגוגל מצהירה בנוסף למפה יצורפו 6 תצלומים מהמקום. התצלומים לקוחים משכבת ה- Panoramio ב"גוגל מפות" ולחיצה עליהם מובילה ל"גוגל מפות" ושם אפשר לראות תצלומים נוספים. .

כאשר בדקתי את המאפיין, לא הייתה עקביות בהצגת התוצאות. לדוגמה כאשר חיפשתי תל אביב או פריז הוצגו לי מפה ושש תמונות צמודות, אך בחיפושים אחרים, או אפילו באותו חיפוש בזמנים אחרים, זה לא עבד, לעתים קיבלתי מפה בלי תצלומים ופעמים קיבלתי רק טקסט ללא מפה או תצלומים.

קיימים הרבה מנועי חיפוש ייעודיים באינטרנט לחומרים שונים כגון: תמונות, ווידאו, מוזיקה, חדשות, חיפוש אנשים, מפות וכיוצא בזה. כדאי לפעמים להיעזר גם בהם בנוסף לחיפוש בגוגל, אלא שקשה לזכור את כולם, ואפילו כמה מהם.

Limmz – יכול להיות הפתרון לכך. עמוד הבית של Limmz כולל קישורים למנועי חיפוש כלליים ויעודיים מסודרים על פי קטגוריות שמיוצגות על ידי מספר לשוניות: ווב, תמונות, ווידאו, חדשות , ולשונית של more שכוללת חומרים נוספים: וויקיפדיה, בלוגים, אנשים, תרגום, מפות ו-Buzz. כל אחת מהקטגוריות כוללת רשימה של מנועי חיפוש ששייכים לאותה הקטגוריה.

אם נכתוב בתיבת החיפוש בעמוד הראשי את מונח החיפוש ונלחץ על אחת הלשוניות נקבל את תוצאות החיפוש בכל אחד ממנועי החיפוש השייכים לאותה קטגוריה, התוצאות של כל אחד מהמנועים נפתחות בחלון נפרד.

מנועי החיפוש בהם יתבצע החיפוש ניתנים להתאמה אישית. החיפוש יכול להתבצע בכל המנועים ברשימה, או במספר מנועי חיפוש מתוך הרשימה המוצעת על פי בחירתו של המשתמש. הגדרות ההתאמה האישית של מנועי החיפוש בהם יתבצע החיפוש בכל אחת מהקטגוריות נעשות ב-"preferences".

כמו כן אפשר לבחור לחפש בנפרד בכל אחד ממנועי החיפוש הרשומים בדף הראשי . במקרה זה אפשר לכתוב את מונחי החיפוש בתיבה הראשית ולבחור במנוע הבודד, או לבחור קודם במנוע החיפוש הבודד ולהקליד בתיבת החיפוש של המנוע את מונח החיפוש.

לאתר

לעתים כאשר מחפשים במאגרי מידע , החלק המסובך יותר מבחינת המשתמש הוא להגיע לקובצי הטקסט המלא. הקישורים ממאגרי המידע מובילים בדרך כלל לאתרי המו"לים או כתבי העת ולכל אחד מהם מנשק שונה, והמשתמש "מבזבז" לא מעט זמן כדי להגיע בסופו של דבר לטקסט המלא.

מצב זה, וההכרה בצורך למצוא לכך פתרון, היה המניע לפיתוחו של Pubget.
Ramy Arnaout אחד משלושת המפתחים של Pubget, פתולוג קליני, בעל MD מבית הספר לרפואה ב- הרווארד ודוקטור לביולוגיה מתמטית מאוניברסיטת אוקספורד, הכיר בצורך להקל על המשתמשים שמחפשים טקסט מלא בכתבי עת מדעיים. החיפוש ב- Pubget זהה לחיפוש ב-Pubmed אלא שבמקום קישורים לאתרי המו"לים וכתבי העת בהם מצויים קובצי הטקסט המלא, התוצאות הם קובצי ה- pdf עצמם.

האינדקס של Pubget כולל נכון להיום למעלה מ-20 מיליון מסמכים במדעי החיים. כולל התכנים של Pubget .Pubmed יודע לזהות את המיקום של קובצי ה- PDF בכל כתבי העת, והוא כולל מידע על המנויים של כל אחת מהספריות , אשר מספקות לו מידע זה.

באופן זה:
מבחינתו של משתמש שאינו שייך למוסד כלשהו, או למוסד שלא סיפק את המידע הדרוש ל- Pubget ,Pubget יכול להיות כמנוע לקבצים בטקסט חופשי, שכן Pubget כולל את כל הטקסט המלא החופשי של Pubmed central ומקורות חופשיים נוספים שהמנוע מחפש בווב.

מבחינתו של משתמש ששייך למוסד מסוים, Pubget מהווה את הדרך המהירה ביותר להגיע לטקסט המלא של של כתבי העת עליהם מנוי המוסד אליו הוא שייך. כל זאת בתנאי שהמוסד אכן מספק את המידע הדרוש לכך ל-Pubget .Pubget עובד בשיתוף פעולה עם הרבה מוסדות אקדמיים כגון: אוניברסיטת קורנל, הרווארד, MIT ועוד.. ספרייה המעוניינת להצטרף ולספק מידע על המנויים שלה ל-Pubget , יכולה לעשות זאת באמצעות טופס ייעודי לכך באתר.

השירות הבסיסי של Pubget הוא חופשי. בקרוב על פי מה שמוצהר באתר יהיו שירותים נוספים בתשלום, שיהוו חלק מרווחי המנוע. פרסומות לשיווק תעשיית התרופות ומכשור מעבדה מהווים מקור רווחים נוסף.

אשר לאופן החיפוש אפשר להשתמש בתגיות החיפוש של Pubmed כדי להגביל את החיפוש למחבר, לסוג מסוים של חומר וכו'. פרטים על כך אפשר למצוא במסך העזרה באתר.

מנוע זה מצטרף לשורה של יישומים שפותחו במטרה לאפשר חיפוש יעיל יותר ב-Pubmed. הרעיון של מנוע כזה שמקצר את הדרך לטקסט המלא יכול להוות שירות חשוב למשתמשים, גם בתחומי מחקר אחרים, אם ייושם גם על מאגרי מידע אחרים.

לאתר

לעתים חשוב לראות את ההקשר בו מופיע המונח כדי להבין את המשמעות שלו.
מחברים ומורים לעתים רוצים לראות את ההקשר בו מופיע מונח בספרות שפיטה מקצועית כדי להיות בטוחים שאכן הם משתמשים נכונה במונח מסוים.
עורכים מחפשים לעתים את ההקשר שבו מופיע מונח מסוים בספרות מקצועית כדי לדעת אם מחבר המאמר שאותו הם עורכים, אכן השתמש נכונה במונח.

על כך חשבו המפתחים של Exemplar .Exemplar – יישום חופשי, חדש שנמצא עדיין בגירסת ביתא, הוא פרי שיתוף פעולה בין Springer Science & Business Media ו- The Center for Biomedical and Health Linguistics.

Exemplar מחפש את מונחי החיפוש שהוזנו על ידי המשתמש ב- 1900 כתבי עת של Springer ומציג משפטים ובהם ההקשר בו מופיע/ים מונח/י החיפוש, כאשר מונח/י החיפוש מוארים. לחיצה על המשפט בו מופיע/ים מונח/י החיפוש מובילה לטקסט המלא של המאמר, אם המוסד אליו שייך המשתמש מנוי עליו.

בצד שמאל של תוצאות החיפוש מוצגים אשכולות שונים של תוצאות החיפוש – אשכולות נושאים, ארצות, וכתבי העת בהם הופיע המאמרים. אפשר לעדן את תוצאות החיפוש על ידי בחירה באשכול או באשכולות הרצויים. כמו כן אפשר לעדן את השאילתה על פי שנים.

מאגר כתבי העת בו משתמש המאגר מתעדכן באופן שוטף, והוא מכסה מגוון תחומי מחקר: מדעי החיים, רפואה, הנדסה, מתמטיקה, מדעי המחשב, עסקים ומשפטים.

כאמור, היישום נמצא עדיין בשלב ביתא, והמשתמשים מוזמנים לשלוח משוב, הצעות ורעיונות לכתובת exemplar@springer.com

לאתר

MEDIE הוא מנוע חיפוש ביו-רפואי סמנטי, מעניין, שמשתמש בטכניקות של שפה טבעית וכריית טקסט. כריית טקסט הוא תהליך לגילוי ידע שחבוי באוספי טקסט גדולים – יחסים, מגמות, הקבצות סתירות ותבניות והצגתו בצורה תמציתית.
תהליך ניתוח טקסט זה מבוסס גילוי Discovery Based Analysis מתבסס על מגוון רחב של טכניקות ואלגוריתמים מתוחכמים שלקוחים מתחום האינטליגנציה המלאכותית והסטטיסטיקה.

MEDIE משתמש בטכניקות של שפה טבעית וכריית טקסט על מנת לגלות קורלציות מתוך המאגר הרפואי MEDLINE . מנשק החיפוש הוא בהתאם. המנשק כולל שלוש תיבות חיפוש עיקריות : נושא, פועל ומושא, ויש להזין את השאילתא בהתאם לקשרים שמחפשים. לדוגמה:

•( "What causes colon cancer?" (verb="cause", object="colon cancer"

•( "What does p53 activate?" (subject="p53", verb="activate"

•( "What interacts with CD4?" (verb="interact with", object="CD4"

•( "What does not cause cancer?" (verb="cause", object="cancer", modifier="not"

מנוע החיפוש מתעדכן מדי יום ונכון להיום, כפי שמוצהר באתר, האינדקס שלו כולל 18,490,606 רשומות מ- MEDLINE. מנוע החיפוש, פותח על ידי מעבדת Tsujii שבאוניברסיטת טוקיו שמתמחה ב- Natural Language Processing (NLP) and Computational Linguistics (CL , והוא מוגדר באתר כמערכת דמו.

פרויקט זה מצטרף למספר פרויקטים קודמים, שהשתמשו אף הן בטכניקות של כריית טקסט במאגר הרפואי MEDLINE.

לאתר המנוע

מנוע חיפוש-על ScienceResearch שהושק לראשונה ב-2005 כמנוע חיפוש-על לחומר מדעי, השיק לאחרונה גרסה חדשה שעושה שימוש במקורות רבים יותר ומשתמשת בטכנולוגיה משופרת יותר. המנוע מחפש בו זמנית בזמן אמת ב- 300 מקורות. בין המקורות שהמנוע עושה בהם שימוש נכללים גם: science.gov, WorldWideScience.org, E-print Network ו- Mendar. המנוע מעבד לרשימה אחת 200 תוצאות מכל אחד ממנועים אלו, מדרג את התוצאות על פי רלוונטיות ומפיל כפולים תוך שימוש באלגוריתם ייחודי לו..

המנוע כולל חומר בתחומים שונים כגון: חקלאות, אסטרונומיה, ביולוגיה, כימיה, מחשבים, אקולוגיה, אנרגיה, מתמטיקה ופיסיקה. ניתן למקד את תוצאות החיפוש על ידי בחירה בקטגוריה מתאימה או במספר קטגוריות. כמו כן אפשר למקד את החיפוש לחדשות ופטנטים.

השאיפה היא להפוך את הפורטל לפורטל מדעי מקיף ביותר. ולהגיע לכיסוי של -1000 מקורות מידע תוך שנה, כאשר השאיפה היא להגיע לכיסוי של 10000 מקורות. משתמשים מתבקשים להמליץ על מקורות מדעיים נוספים בהם יחפש המנוע.

על פי מה שכתוב באתר, הטכנולוגיה שבה עושה המנוע שימוש היא של Deep Web Technologies . לחברה זו מספר מנועים נוספים לחומר מהרשת הלא נראית:
Biznar.com
Mednar.com
Scitopia.org
The Science.gov Alliance
WorldWideScience.org

לאתר
לכתבה בנושא

PDF Books הוא מנוע חיפוש לספרים וקובצי PDF חופשיים.

מנשק החיפוש בסיסי – מאפשר חיפוש על פי מילה מהכותר. על פי מה שמוצהר באתר מחפש בלמעלה מ- 225 מיליון ספרים.

מאפשר גם לחפש במדריכים. לחיצה על Free Manuals Online בתחתית המסך תוביל לתיבת חיפוש בה אפשר לחפש מדריכים על פי כותר. על פי מה שמוצהר באתר, נכון להיום, המנוע מחפש בקרוב ל- 6 מיליון מדריכים.

לא נמצא באתר תיעוד כלשהו על מנוע החיפוש פרט לכתובת דואל ליצירת קשר.

למרות שלכאורה , בשל העדר תיעוד ומנשק החיפוש הבסיסי , נראה שהאתר לא מבטיח מיוחד, במעט החיפושים שערכתי קיבלתי תוצאות טובות ובטקסט מלא. התרשמתי שהוא יעיל במיוחד לחיפוש מדריכים לתוכנות.

מבחינות מסוימות, מנוע חיפוש זה מזכיר את מנועי החיפוש הייעודיים לקובצי PDF ,   שהזכרתי בפוסט קודם:

Pdfgeni.com
pdf-Search-Engine.com
Data-Sheet

לאתר מנוע החיפוש

ביום רביעי 6.5.2009 התקיים במסגרת "2009 Info" – כנס המידע שעורכת מדי שנה חברת טלדן,יום עיון בנושא: "מנועי חיפוש בעידן Web 2.0/Web 3.0 – שיפור תוצאות למשתמש –טכניקות וכלים".

יו"ר: ד"ר יפה אהרוני, אוניברסיטת תל אביב, מכללת בית ברל
ד"ר אורי חנני, מומחה מערכות מידע וידע, חברת דימטר-איקארוס בע"מ
ד"ר נדב דפני, מומחה ליישומי מוסיקה ומחשבים. איש פיתוח אינטרנט ותיק

Web2.0- הדור השני של הווב, מתאפיין במעבר מדפים סטטיים לדפים דינמיים, יצירתיות, אינטראקטיביות, ותכנים שיתופיים כאשר המשתמש הוא במרכז. אך התכנים ברובם מובנים על ידי אדם ולא על ידי מחשבים.

Web3.0 -הווב הסמנטי הוא הרחבה של הווב הנוכחי. התכנים מובנים גם על ידי מחשבים. הרעיון מאחורי הווב הסמנטי הוא שלמרות שמידע מקוון נגיש לחיפוש, המשמעות שלו לא. מחשבים טובים בלשלוף מלות חיפוש אבל אינם מבינים את ההקשר בו הן מופיעות. אחזור המילה כמו TURKEY ישלוף מסמכים במשמעויותיה השונות של המילה.

שאלה כגון כמה ממנהיגי העולם הם מתחת לגיל 60. למרות שהמידע שדרוש כדי לענות על שאלה כזו מצוי בווב , מנוע החיפוש אינו יכול להבין את משמעות המידע על מנת לענות על השאלה, למרות שהוא ייתן קישורים לדפים שונים אשר יכילו חלקים מהתשובה.

הווב הסמנטי יאפשר למכונות – למחשבים לקרוא ולהבין את משמעותם של התכנים.

החזון של הווב הסמנטי שבראשיתו קודם על ידי Tim Berners-Lee אמור לעזור לאנשים לפתור בעיות קשות על ידי הצגת קשרים בין מושגים אירועים ודברים שלכאורה אינן קשורים ביניהם, שלאנשים ייקח הרבה זמן לתפוס. אבל הם יכולים להיות מובנים מאליהם על ידי אסוציאציות שונות שמתאפשרות באמצעות יישומים סמנטיים.

יישומים סמנטיים הם כלים שנועדו להבין את המשמעות, את הסמנטיקה של המידע המצוי באינטרנט כדי ליצור קשרים ולספק תשובות שאחרת היה אפשר להגיע אליהם לאחר הרבה זמן ומאמץ.

רוב היישומים הסמנטיים הקיימים היום מטרתם לסייע בחיפוש מידע
דוגמאות לכלים:
 Hakia
  TrueKnowledge
 Powerset
 Semantifind

יום העיון התמקד במנועי חיפוש בעידן Web2.0/Web3.0 והיו בו ארבעה מושבים: מנועי חיפוש והמשתמש, חיפוש חברתי ושיתופי- תכנים ושירותים חדשים, כריית טקסט – טכניקות מתקדמות באחזור מידע, והמושב הרביעי: מ- Web2.0 ל- Web3.0 – כיוונים עתידיים.

ההרצאות עסקו באמצעים שונים לשיפור תוצאות החיפוש ולהקלת מלאכתו של המשתמש בעידן Web2.0/Web3.0– פרסונליזציה, כריית טקסט, היתוך מידע, תמיכה בהשלמת משימות(Task Completion Assistance) , מנשקי משתמש, אפליקציות שמאחדות תכנים ממקורות שונים (mashups), רשתות חברתיות ואונטולוגיות. ההרצאות עסקו גם בחיפוש חברתי ושיתופי ונסקרו כלים, יישומים ושירותים חדשים. הוצגו בעיות, הצעות לפתרונות וכיווני התפתחות עתידיים בתחום.

לבקשת משתתפי יום העיון, אני מפרסמת בפוסט זה את תקצירי ההרצאות, כפי שנכתבו על ידי המרצים, והמצגות של ההרצאות שאושרו לי לפרסום על ידי המרצים. אם אקבל מצגות נוספות בהמשך, אעדכן את הפוסט בהתאם.

ההרצאות במסגרת יום העיון:
מושב א' – מנועי חיפוש והמשתמש

 פרסונליזציה במנועי חיפוש

המרצה: ד"ר ברכה שפירא – מרצה בכירה במחלקה להנדסה וניהול מערכות מידע באוניברסיטת בן גוריון, מנהלת פרויקט במעבדות דויטש טלקום באוניברסיטת בן גוריון, שעוסק בפרסונליזציה של תכנים במכשירים סלולריים.
למצגת ההרצאה

 Toward Task Completion Assistance in Web Information Retrieval

המרצה: ד"ר רוני למפל הצטרף ליאהו ב- 2007 כמנהל מעבדת המחקר של יאהו בישראל., טרם הצטרפותו ליאהו עסק 4.5 שנים במחקר ופיתוח במעבדת המחקר של IBM בחיפה. התואר השני והשלישי שלו במדעי המחשב בטכניון התמקדו בטכנולוגיה של מנועי חיפוש.

 שיפור תוצאות חיפוש באמצעות הצפת מונחים ערכיים מהמסמך – ממשק LCCK

המרצה: ד"ר עפר דרורי משמש בתפקיד מנהל אגף מאגרי מידע בשע"ם, מפתח מתודולוגיית – OODPM לתכנון מערכות מידע, יוזם ועורך אתר הגבורה, מקים קבוצת עניין ואחזור טקסט – SIGTRS .
דרך אגב – מי שמעוניין להצטרף לקבוצה, כל שעליו לעשות הוא לשלוח דואל ריק ל-
sigtrs-subscribe@yahoogroups.com

מושב ב' – חיפוש חברתי ושיתופי- תכנים ושירותים חדשים

 הקהילה שמאחורי :Web 2.0 שימוש ברשתות חברתיות לשיפור החיפוש

המרצה: ד"ר גלעד רביד חבר סגל אקדמי במחלקה להנדסת תעשייה וניהול באוניברסיטת בן גוריון בנגב. גלעד חוקר מערכות מורכבות של אנשים ומחשבים בהם האינטראקציה יוצרת קהילות, מערכות טכנולוגיות ללמידה, כלי Web 2.0 ורשתות חברתיות.

 כן, אנחנו יכולים – חיפוש חברתי ושיתופי ברשת

המרצים: ד"ר אריאל פרנק איש סגל במחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר-אילן..
תחומי עניין של אריאל כוללים גילוי מקורות אינטרנט, ספריות דיגיטליות, למידה מבוזרת, מולטימדיה ומערכות מבוזרות.
טלי שרון מוסמכת  ממעבדת המולטימדיה של MIT ובעלת M.B.A., מומחית בממשקי משתמש ובמנועי חיפוש.

 עורכים רבים – תגליות נפלאות

המרצה: תמי נויטל, מידענית, מתמחה בתחום של שילוב טכנולוגיות בתהליכי הוראה ועבודה ומנהלת פרויקטים טכנולוגיים במרכז שה"ם שבאוניברסיטה הפתוחה.
למצגת ההרצאה

Catch the Mashup  – המודל המדעי יורד לעם. על מודולריות, API ויצירתיות

המרצה: ד"ר נדב דפני, מומחה ליישומי מוסיקה ומחשבים ואיש פיתוח ואינטרנט ותיק ומנוסה, עוסק בפיתוח וניהול של אתרי אינטרנט מתקדמים ואפליקציות רשת שימושיות, בארץ ובעולם, כבר 20 שנה. הוא המפתח והעומד בראש אתר המידע "סטיפס" והמפתח של אפליקציות וידאו ומידע שימושי ברשת, דוגמת hypeshow ו- ckuik ועוד.
מעסיקים אותו שימושיות, ממשקי משתמש, חוויית משתמש, נגישות ועיצוב פונקציונאלי.

מושב ג'- כריית טקסט – טכניקות מתקדמות באחזור מידע

 Sentiment Analysis של מקורות מידע פיננסיים

המרצה: פרופ' רונן פלדמן הוא פרופסור חבר בבית הספר למנהל עסקים באוניברסיטה העברית בירושלים וראש המחלקה למערכות מידע. רונן הוא מייסד חברת CLEARFOREST שמתמחה בפיתוח כלים ויישומים לכריית טקסט. מחבר של למעלה מ-30 מדריכים בכריית טקסט וחילוץ מידע וכתב מאמרים רבים בנושאים אלו. הוא מחברו של הספר the text mining handbook שיצא בהוצאת אוניברסיטת קיימברידג' ב 2007. רונן יסד לאחרונה את חברת Digital Trowel המתמחה בבניה אוטומטית של פרופילים של אנשים וחברות ממידע אינטרנטי.

ההרצאה עסקה ב- Sentiment Analysis של מקורות מידע פיננסיים – ניתוח שיכול לשמש ככלי ראשוני לבחירת המניות בהן כדאי להשקיע.

 מעבר לחיפוש: מערכת אינטגרטיבית לסיווג ולכריית טקסט בסביבה ארגונית מורכבת

המרצה: יזהר רגב הינו מפתח בכיר ומוביל פיתוח אלגוריתמים בחברת נגהקום בע"מ, המפתחת מערכת ייחודית לחיפוש וסיווג מסמכים בסביבה ארגונית. לפני ההצטרפות לנגהקום, יזהר עבד במשך 7 שנים בחברת ClearForest, חברה מובילה בתחום כריית טקסט, בה שימש מפתח ומוביל פרויקטים. ליזהר תואר שני במדעי המחשב ובמנהל עסקים.

מושב ד' – מ- Web2.0 ל- Web3.0 – כיוונים עתידיים

 אחרי ששקע האבק – על משאפים, Web 2.0 והשקר הגדול של תוכן הגולשים

המרצה: ד"ר נדב דפני, מומחה ליישומי מוסיקה ומחשבים ואיש פיתוח ואינטרנט ותיק ומנוסה, עוסק בפיתוח וניהול של אתרי אינטרנט מתקדמים ואפליקציות רשת שימושיות, בארץ ובעולם, כבר 20 שנה. הוא המפתח והעומד בראש אתר המידע "סטיפס" והמפתח של אפליקציות וידאו ומידע שימושי ברשת, דוגמת hypeshow ו- ckuik ועוד.
מעסיקים אותו שימושיות, ממשקי משתמש, חוויית משתמש, נגישות ועיצוב פונקציונאלי.

 שילוב אונטולוגיות ומערכות היתוך מידע והמעבר לעידן ה-Web 3.

המרצה: ד"ר אורי חנני, מומחה בחקר ביצועים ובמדעי המחשב. מעורב מעל 30 שנה במחקר, הוראה ויישום בתחום אחזור מידע וניהול ידע. ניסיונו ומומחיותו כוללים פיתוח וניהול מערכות מחשוב גדולות, כולל מחלקת המחשוב של משרד התעשייה והמסחר, IBM, ומחלקת מערכות מידע של מרכז רפואי הדסה. בעשור האחרון ייסד את חברת מיינדסייט בע"מ ושימש עד לאחרונה כמנהל טכנולוגיות ראשי שלה.. פרסם למעלה מ- 50 מחקרים בעיתונים מקצועיים ובכינוסים בין לאומיים. בהווה משמש כיועץ לחברות, ארגונים ומוסדות דומיננטיים בתחום הציבורי והפרטי, ובין השאר מנהל את פרויקט ניהול הידע בחברת דימיטר-איקרוס בע"מ.

BookRags הוא אתר שמיועד לסטודנטים ומאפשר  חיפוש בחומר אקדמי ומחקרי. ראשיתו ב-1999 כיוזמה של שני סטודנטים ששמו להם למטרה לספק לסטודנטים ברחבי העולם מקור למידע מהימן. נכון להיום, על פי מה שמוצהר באתר, אפשר לחפש בלמעלה מ- 8 מיליון דפים מ- 100 מקורות מהימנים, והאתר ממשיך להתעדכן באופן שוטף. אפשר להגביל מראש את החיפוש לסוגים מסוימים של חומרים : חומרי הוראה, ביוגרפיות, אנציקלופדיות, חדשות ועוד..

מנשק תוצאות החיפוש ידידותי. ליד כל אחת מתוצאות החיפוש מצוין אם פריט המידע חופשי או לא, והמקור ממנו הוא לקוח. לחיצה על המקור מובילה למסך ובו ניתן לדפדף בכל המקורות שלקוחים מאותו המקור.

משתמש שרשום לאתר (ההרשמה חופשית) יכול ליצור מתוצאות החיפוש ביבליוגרפיה בפורמט הרצוי לו ולייצא אותה כקובץ.

את תוצאות החיפוש אפשר לעדן על פי אופני גישה – חומר חופשי ולא חופשי, ועל פי סוג חומרים. דפי מידע שאינם חופשיים ניתנים לרכישה כפריטים בודדים או באמצעות מנוי שנתי.

מהחיפושים שערכתי התרשמתי שהחיפוש באתר יכול להיות שימושי לחיפוש מידע אנציקלופדי בנושאים רחבים, וגם אז צריך לזכור שלא כל החומר חופשי.

אל האתר

בחיפוש תמונות נרצה לעתים למקד את החיפוש לגודל תמונה מסוים, לתכנים מסוימים ולצבעים מסוימים. באמצעות טופס החיפוש המתקדם בגוגל אפשר למקד את תוצאות החיפוש לתמונות בגודל מסוים, לשחור לבן, לסקלת צבעי האפור, לצבעים מלאים ולתכנים מסוימים כגון פנים וחדשות.

לאחרונה, יאהו הוסיף לחיפוש התמונות שלו מספר פילטרים: אפשרות להגביל את התמונות לגודל מסוים, לתמונות בשחור לבן ואפילו לתמונות שלקוחות מ-flickr ולכאלה שאינן לקוחות מ-flickr.

ומה בדבר הגבלת תוצאות החיפוש לתמונות בצבעים מסוימים או לצבע מסוים אחד? אופציה זו אינה נכללת בטפסים המובנים של מנועי חיפוש, אך אפשר לעשות זאת אם נוסיף ל-URL של החיפוש בגוגל את הפרמטר שם צבע= imgcolor. כך למשל, כדי למקד את החיפוש "פרחים" לפרחים בצבע כחול, נכתוב בתיבת החיפוש של גוגל תמונות -"flowers" , ול- URL של תוצאות החיפוש נוסיף imgcolor=blue&. תוצאת החיפוש תהיה פרחים שהגוון הדומיננטי בהם הוא כחול. אפשר להגביל את החיפוש ליותר מצבע אחד באותה דרך, על ידי הוספת שני הצבעים ל-URL עם פסיק ביניהם. אפשר לשלב מאפיין חדש זה עם שאר הפילטרים הידועים של גוגל שהוזכרו לעיל.

MelZoo נוסף לרשימה ארוכה של מנועי–על. המיוחד שבו היא התצוגה המקדימה של דפי תוצאות החיפוש. בצד שמאל של מסך התוצאות מוצגות תוצאות החיפוש, והעברת העכבר מעל תוצאה מסוימת מציגה בצד ימין של המסך את דף הווב השייך לתוצאה. באופן זה המשתמש יכול להחליט אם כדאי לו להיכנס לדף המקושר לתוצאת החיפוש , ומלאכת החיפוש היא פחות מסורבלת.

לא מצוין באתר המנוע באיזה מנועי חיפוש משתמש המנוע, וגם לא דבר על האלגוריתם לקביעת הרלוונטיות של התוצאות ודירוגם.

הרצתי כמה שאילתות כדי להתנסות במנוע. התוצאות היו טובות, והמאפיין של התצוגה המקדימה של דפי התוצאות הקלה מאוד את מלאכת החיפוש, וסייעה בידי להחליט אם דף הווב המקושר לתוצאה רלוונטי, ואם כדאי להיכנס אליו. המנוע מאפשר הגבלה לעברית, אבל נראה שמאפיין זה לא כל כך עובד. גם כאשר הגבלתי לעברית, לא כל התוצאות היו בעברית.

את אותן שאילתות שהרצתי ב- MelZoo הרצתי גם בגוגל כדי לבדוק את מידת החפיפה. מבדיקת החפיפה בין עשרת התוצאות הראשונות שהתקבלו במנוע זה ובין עשרת התוצאות הראשונות שהתקבלו בגוגל עולה שאחוז החפיפה נמוך כ- 30% .

באתר המנוע מצוין שגם למפרסמים כדאי להשתמש בשירותיו, מכיוון שהוא גובה מחיר רק עבור הכניסה לדפים המקושרים לתוצאות החיפוש, והצפייה המקדימה מונעת קליקים מיותרים.

מפתחי המנוע תולים בו תקוות, ומחפשים מתנדבים שיוכלו לתרום למנוע מהידע שלהם בתחומים רלוונטיים כגון: תכנות, ניהול, שיווק ומשפטים.

אל האתר

GoPubmed הוא מנוע חיפוש מעניין שמשתמש בטכנולוגיות סמנטיות כדי לשפר את תוצאות החיפוש. הפונקציה הבסיסית שלו היא חיפוש במאגר הרפואי Pubmed תוך הסתייעות ב- GeneOntology – אונטולוגיה לביולוגיה מולקולרית , וב-Mesh להשבחת תוצאות החיפוש.

מאפיין מעניין במנוע הוא GoWeb אשר משתמש באותה טכנולוגיה ובאותן אונטולוגיות לחיפוש ב-Web כולו.

המאפיינים What, Who, Where, When מאפשרים לעדן את תוצאות החיפוש בהתאם: על פי קטגוריות נושאיות, מחברים, כתבי עת ותאריך. הקטגוריות הנושאיות הן תוצאה של עיבוד התקצירים של תוצאות החיפוש על פי האונטולוגיות בהן משתמש המנוע – נכון להיום – GeneOntology וה-Mesh

ומי שמעוניין באונטולוגיות בנושאים אחרים? על פי מה שכתוב באתר, המערכת גמישה ואפשר להטמיע אונטולוגיות בנושאים אחרים תוך שימוש באותה טכנולוגיה של המנוע .

אל אתר המנוע

Sagoon הושק בגרסת ביתא ב-28 בינואר 2009. כפי שמוצהר באתר הכוונה להשתמש בטכנולוגיות סמנטיות, שמושתתות על אינטליגנציה מלאכותית ושפה טבעית, שיאפשרו ניתוח סמנטי של התכנים על מנת להשיג תוצאות רלוונטיות יותר. תוצאות החיפוש כפי שנכתב באתר, מושגות על ידי שילוב בין האינדקס של Sagoon, ושיתוף פעולה עם מספר חברות חיפוש גדולות בתעשיית המידע. כמו מנוע החיפוש הסמנטי Hakia גם מנוע זה משתמש ב- Yahoo Boss – שירות חדש יחסית של Yahoo אשר מאפשר למפתחים להשתמש בתוצאות החיפוש של Yahoo, לשלבם עם נתונים ממקורות אחרים, לדרג אותם מחדש ולהציגם באופן שונה. אין פירוט באתר לגבי זהותן של "חברות חיפוש גדולות אחרות" ומהות שיתוף הפעולה עמן. .

מנשק החיפוש "נקי" . אפשר לחפש על פי מספר קטגוריות – Web, News, Video, Directory, Classifields. את תוצאות החיפוש אפשר לצמצם לתמונות, לוידיאו ולאשכולות נוספים בהתאם לחיפוש. בחיפושים שערכתי קיבלתי תוצאות טובות ורלוונטיות.

מפתחיו של המנוע מבטיחים את המשך השבחתו של המנוע בעתיד .. ושמו שגזור מהמונח ההודי  Sanskrit  "Shakuna" משקף את חזונם לבשר באמצעות המידע שבמנוע החיפוש  טובות למשתמשים ולעסקים. נקווה שכך יהיה.

לאתר המנוע
הצהרה על השקת המנוע