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Posizionamento sui Motori di Ricerca: ''opinione del web'' e strumento di marketing

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2. Come funziona uno spider ______________________________________________________________ 15 2.2 La struttura di un motore spider base Dopo aver visto cos’è un algoritmo e come sono sfruttate queste “formule” dai search engine, passiamo ora ad analizzare come lavora uno spider e come è strutturato. E’ ormai chiaro che ogni motore di ricerca spider-based ha una propria struttura, che ne determina l’ efficienza in termini di search-retrieval; ogni motore, tuttavia, funziona compiendo gli stessi tre passi fondamentali: crawling, indexing e searching. Come esempio chiarificatore prenderemo la struttura di Google: in parte perché il saggio 7 che descrive il suo funzionamento, scritto proprio dai suoi inventori, è probabilmente uno dei più chiari nella letteratura sul tema, in parte perché la struttura di questo motore di ricerca è, già da alcuni anni, la più imitata dagli altri motori spider-based, vecchi e e nuovi. 2.2.1 L’ esempio di Google Google è nato come prototipo di un motore di ricerca di grandi dimensioni che basa il suo funzionamento sulla struttura ipertestuale dei documenti web. E’ stato disegnato per esplorare il web ed indicizzare efficientemente i documenti, restituendo poi risultati più soddisfacenti rispetto ai precedenti motori di ricerca. Uno dei problemi maggiori che possono sorgere nella creazione di uno spider sta nell’adeguare le tecnologie utilizzate per piccoli database ad una mole enorme di dati: in una parola, la difficoltà sta nel rendere la tecnologia “scalabile” ed applicabile ad una “hyperlinked structure” in continua ed incontrollabile crescita. Trovare i documenti sulla rete internet è solo il primo scoglio da superare nella creazione di un motore di ricerca spider based efficace: successivamente si pone sia il problema di immagazzinare i dati rendendoli sempre disponibili e velocemente raggiungibili sia la difficoltà di aggiornarli per evitare l’accumularsi di dati obsoleti.. Google ha cercato di minimizzare i costi per queste operazioni evitando di centralizzare la tecnologia di monitoraggio e cercando di sfruttare le economie di scala, sempre crescenti visto l’aumento esponenziale del web. Inoltre Google sfrutta la struttura ipertestuale del web sia per calcolare la 7 S. Brin, L. Page, The Anatomy of a Large Scale Hypertextual Web search Engine http://www7scu.edu.au/programme/fullpapers/1921/com1921.htm
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Informazioni tesi

  Autore: Chiara Ferrari
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Lettere e Filosofia
  Corso: Scienze della Comunicazione
  Relatore: Paolo Ciancarini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 297

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