موتور جستجو (پردازش)
موتور جستجو (به انگلیسی: Search Engine) یا جویشگر، در فرهنگ رایانه، به طور عمومی به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی را در یک سند یا بانک اطلاعاتی جستجو می‌کند. در اینترنت به برنامه‌ای گفته می‌شود که کلمات کلیدی موجود در فایل‌ها و سندهای وب جهانی، گروه‌های خبری، منوهای گوفر و آرشیوهای FTP را جستجو می‌کند. جویشگر های زیادی وجود دارند که امروزه از معروفترین و پراستفاده ترین آنها می‌توان به google و یاهو! جستجو اشاره کرد.





بهینه‌سازی موتور جستجو
بهینه‌سازی موتور جستجو (به انگلیسی: ‎Search engine optimization (SEO)‎) که گاهی در فارسی به آن سئو گفته می‌شود عملیاتی است که برای بهبود دید یک وب‌گاه یا یک صفحهٔ وب در صفحه نتایج موتورهای جستجو که می‌تواند طبیعی و یا الگوریتمی باشد، می‌گویند. این یکی از روش‌های بازاریابی موتور جستجو است. به صورت کلی وب‌گاه‌هایی که دارای بالاترین مکان و بیشترین تکرار در صفحهٔ نتایج موتورهای جستجو باشند، بازدیدکنندهٔ بیشتری از طریق موتورهای جستجو به دست می‌آورند.برای وبمسترها یکی از عوامل مهم و حیاتی بدست اوردن کاربران جدید از موتورهای جستجو و بخصوص گوگل می باشد.







تاریخچه

علم سئو در اواسط دهه ۱۹۹۰ توسط وب مستر ها و مدیران سایتهای بزرگ شروع شد. در ابتدا همه وب مسترها می بایست تمام صفحات خود را برای آمدن خزنده ها به سایت آنها ثبت می کردند تا در نهایت صفحات آنها در نتایج جستجو به نمایش گذاشته می شد. امروزه با رشد اینترنت فروش خدمات اینترنتی هم افزایش یافته است.







روش‌ها
شاخص گذاری کردن

موتورهای جستجوی پیشتاز همچون Yahoo!،Google و Bing از خزنده‌ها جهت یافتن صفحات برای نتایج جستجوی الگوریتمیک استفاده می‌کنند. صفحاتی که از داخل باقی صفحات ایندکس شده توسط موتورهای جستجو Link شده‌اند نیاز به ارسال به موتور جستجو نداشته و بصورت خودکار پیدا می‌شوند. بعضی از موتورهای جستجو ازجمله!Yahoo سرویس پولی ارسال را پیاده می‌کنند که استفاده از خزنده‌ها را هم بصورت مجموعه‌ای از قیمت‌ها و نیز بصورت سیستم بها به ازاء هر Click، اجرا می‌کند. این برنامه‌ها معمولاً قرارگیری در بانک اطلاعاتی موتور جستجو را ضمانت کرده و در قبال رتبه‌ای مشخص برای صفحه در لیست نتایج جستجو ضمانتی نمی‌کنند. دو فهرست اصلی اینترنتی یعنی Yahoo Directory و Open Directory Project، هردو نیاز به ارسال دستی و بررسی انسانی دارند.Google ابزاری به نام Google Webmaster Tools ارائه می‌دهد که در آن می‌توان نقشه سایت را توسط خوراک XML ایجاد کرده و بصورت رایگان ارسال نمود تا از یافته شدن تمام صفحات حتی صفحاتی که بصورت خودکار از طریق دنبال کردن Linkها پیدا نمی‌شوند، اطمینان حاصل نمود. خزنده‌های موتورهای جستجو می‌توانند به عوامل مختلفی در هنگام خزیدن در یک سایت توجه کنند. تمامی صفحات ایندکس نمی‌شوند. همچنین فاصله یک صفحه از ریشه سایت می‌تواند عاملی در پیدا شدن یا عدم آن توسط خزنده‌های موتورهای جستجو باشد. امروزه بسیاری از شرکتهای مطرح در دنیا به بررسی و اجرای خدمات سئو برای شرکتهای مختلف مشغول هستند.







صفحه فرود یا landing page

یکی از فاکتورهای مهم در خصوص سئو مشخص کردن صفحات فرود یا landing page است.
انتخاب کلید واژه‌های مناسب

انتخاب کلید واژه‌های مناسب یکی از فاکتورهای مهم در این رابطه‌است که بایستی توسط دارندگان وب سایت و برنامه نویسان در نظر گرفته شود.







جلوگیری از اجرای خزنده‌ها در صفحات

وبمسترها برای جلوگیری از نتایج ناخواسته در شاخص‌های جستجومی‌توانندعنکبوتهایی توسط فایل استاندارد robots.txt که در فهرست ریشه دامنه ذخیره می‌شود، بسازند که فایلها و فهرست‌های خاصی را مورد خزیدن (Crawl)قرار ندهد.







تولید محتوای جدید و کاربرپسند

یکی از کارهای مهمی که وب مسترها برای بهینه سازی سایت خود و یا سایت های دیگران انجام می دهند تولید محتوای مناسب و جدید برای آن سایت می باشد. محتوای مناسب علاوه بر اینکه بازدید یک سایت را بالا می برد اعتبار سایت را نزد موتورهای جستجو افزایش می دهد و می توانید لینک های طبیعی برای سایت ایجاد کند.





الگوریتم جستجو
در علوم کامپیوتر و ریاضیات، یک الگوریتم جستجو، الگوریتمی است که یک مساله را به عنوان ورودی می‌گیرد و بعد از ارزیابی کردن راه حل‌های ممکن، یک راه حل برای آن مساله برمی گرداند.مجموعهٔ راه حل‌های ممکن برای یک مساله را فضای جستجو می‌نامند.بعضی از الگوریتم‌ها که با عنوان الگوریتم‌های ناآگاهانه شناخته می‌شوند الگوریتم‌هایی هستند که از متدهای ساده‌ای برای جستجوی فضای نمونه استفاده می‌کنند.در حالی که الگوریتم‌های آگاهانه با استفاده روش‌هایی مبتنی بر دانش در بارهٔ ساختار فضای جستجو، می‌کوشند تا زمان جستجو را کاهش دهند.







رده بندی

در کتاب راسل این الگوریتم‌ها به شکل زیر رده بندی شده‌اند.

الگوریتم‌های ناآگاهانه
الگوریتم نخست-پهنا
الگوریتم نخست-ژرفا
الگوریتم‌های آگاهانه
الگوریتم نخست-بهترین
الگوریتم مکاشفه‌ای








جستجوی ناآگاهانه

یک الگوریتم جستجوی ناآگاهانه الگوریتمی است که به ماهیت مساله کاری ندارد.از این رو می‌توانند به طور عمومی طراحی شوند و از همان طراحی برای محدودهٔ عظیمی از مسائل استفاده کنند، این امر نیاز به طراحی انتزاعی دارد. از جمله مشکلاتی که این چنین الگوریتم‌هایی دارند این است که اغلب فضای جستجو بسیار بزرگ است و نیازمند زمان زیادی (حتی برای نمونه‌های کوچک) می‌باشد.از این رو برای بالا بردن سرعت پردازش غالبا از الگوریتم‌های آگاهانه استفاده می‌کنند.







جستجوی لیست

الگوریتم‌های جستجوی لیست شاید از ابتدایی ترین انواع الگوریتم‌های جستجو باشند.هدف آن پیدا کردن یک عنصر از مجموعه‌ای از کلید هاست(ممکن است شامل اطلاعات دیگری مرتبط با آن کلید نیز باشد). ساده ترین این الگوریتم‌ها، الگوریتم جستجوی ترتیبی است که هر عنصر از لیست را با عنصر مورد نظر مقایسه می‌کند. زمان اجرای این الگوریتم از (O(n است وقتی که n تعداد عناصر در لیست باشد. اما می‌توان از روش دیگری استفاده کرد که نیازی به جستجوی تمام لیست نباشد.جستجوی دودویی اندکی از جستجوی خطی است.زمان اجرای آن از(O(lgn است.این روش برای لیستی با تعداد دادهٔ زیاد بسیار کار آمد تر از روش الگوریتم جستجوی ترتیبی است.اما در این روش لیست باید قبل از جستجو مرتب شده باشد.{{جستجو با میان یابی برای داده‌های مرتب شده با تعداد زیاد و توزیع یکنواخت، مناسب تر از جستجوی دودویی است.زمان اجرای آن به طور متوسط ((O(lg(lgn است ولی بدترین زمان اجرای آن (O(n می‌باشد. الگوریتم graver الگوریتم پله‌ای است که برای لیست‌های مرتب نشده استفاده می‌شود. جدول درهم‌سازی نیز برای جستجوی لیست به کار می‌رود. به طور متوسط زمان اجرای ثابتی دارد.اما نیاز به فضای اضافه داشته و بدترین زمان اجرای آن از(O(n است.







جستجوی درختی

الگوریتم‌های جستجوی درختی، قلب شیوه‌های جستجو برای داده‌های ساخت یافته هستند.مبنای اصلی جستجوی درختی، گره‌هایی است که از یک ساختمان داده گرفته شده‌اند. هر عنصر که بخواهد اضافه شود با داده‌های موجود در گره‌های درخت مقایسه می‌شود و به ساختار درخت اضافه می‌شود.با تغییر ترتیب داده‌ها و قرار دادن آنها در درخت، درخت با شیوه‌های مختلفی جستجو می‌شود. برای مثال سطح به سطح (جستجوی نخست-پهنا) یا پیمایش معکوس درخت (جستجوی نخست-ژرفا).از مثال‌های دیگر جستجوهای درختی می‌توان به جستجوی عمقی تکرار شونده، جستجوی عمقی محدود شده، جستجوی دوطرفه، جستجوی هزینه یکنواخت اشاره کرد.







جستجوی گراف

بسیاری از مسائل در نظریهٔ گراف می‌تواند با الگوریتم‌ها ی پیمایش درخت حل شوند، مثل الگوریتم دیکسترا، الگوریتم کروسکال، الگوریتم نزدیک ترین همسایه و الگوریتم پریم. می‌توان این الگوریتم‌ها را توسعه یافتهٔ الگوریتم‌های جستجوی درختی دانست.







جستجوی آگاهانه

در یک جستجوی آگاهانه، از نوع خاصی از مسائل به عنوان راهنما استفاده می‌شود.یک گونهٔ خوب یک جستجوی آگاهانه با کارایی قابل توجهی نسبت به جستجوی ناآگاهانه به وجود می‌آورد. الگوریتم‌های برجستهٔ کمی از جستجوی آگاهانهٔ یک لیست وجود دارد. یکی از این الگوریتم‌ها hash table با یک تابع hash که برمبنای نوع مساله‌ای که دردست است می‌باشد.بیشتر الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه، بسطی از درخت‌ها هستند.همانند الگوریتم‌های ناآگاهانه، این الگوریتم‌ها برای گراف‌ها نیز می‌توانند به کار روند.







جستجوی خصمانه

در یک بازی مثل شطرنج، یک درخت بازی شامل تمام حرکات ممکن توسط هر دو بازیکن و نتایج حاصل از ترکیب این حرکات وجود دارد، و ما می‌توانیم این درخت را جستجو کرده و موثرترین استراتژی برای بازی را بیابیم. این چنین مسائلی دارای مشخصهٔ منحصر به فردی هستند.برنامه‌های بازی‌های رایانه‌ای، و همچنین فرم‌های هوش مصنوعی مثل برنامه ریزی ماشین‌ها، اغلب از الگوریتم‌های جستجو مثل الگوریتم minimax (می نیمیم مجموعه‌ای از ماکزیمم‌ها)، هرس کردن درخت جستجو و هرس کردن آلفا-بتا استفاده می‌کنند.

==الگوریتم اف اسکن==

(FSCAN) F-SCAN یک الگوریتم زمان بندی دیسک است که حرکت آرم و هد دیسک در سرویس دهی درخواست‌های خواندن و نوشتن را تعیین می‌کند. طی روبش تمام درخواست‌ها در صف اول داده‌ها ی اولیه هستند و تمام درخواست‌های جدید در صف داده‌های ثانویه قرار داده می‌شوند. بنا براین سرویس دهی به درخواست‌های جدید به تاخیر می‌افتد تا زمانی که تمام درخواست‌های قدیمی تحت پردازش قرار گیرد. هنگامی که روبش پایان می‌یابد آرم به تمام صف داده‌های اولیه برده می‌شود و دوباره سرتاسر آن شروع می‌شود.







تحلیل الگوریتم

الگوریتم F-SCAN مطابق N-Step-SCAN از چسبانکی آرم جلوگیری می‌کند در صورتی که در الگوریتم‌های دیگر مانند SSTF، SCAN و C-LOOK چنین امری اتفاق نمی‌افتد. چسبانکی آرم در الگوریتم‌های دیگر وقتی رخ می‌دهد که هجمه‌ای از درخواست‌ها برای مسیر مشترک موجب می‌شود تا آرم دیسک توقف پردازش در آن مسیر گردد، از این رو ترجیح داده می‌شود که هیچ جستجوئی برای درخواست‌های آن مسیری که در آن است مورد تایید واقع نشود، از آن جا که F-SCAN درخواست‌ها را به دو صف داده‌ها جدا می‌کند، روبرو شدن با درخواست‌های جدید به صف داده‌های در حال انتظار برده می‌شود، آرم روبش خود را تا مسیر بیرونی ادامه می‌دهد و از این رو چسبانکی پیش روی الگوریتم نیست. یک معاوضه آشکار وجود دارد به طوری که درخواست‌ها در صف داده‌های در حال انتظار باید انتظار طولانی تر تا برای به اجرا درآوردن بکشند، اما در مبادله F-SCAN برای تمام درخواست‌های رضایت بخش تر است.

دیگر متغیرها شامل موارد زیر می‌شود:

الگوریتم آسانسور –اسکن
LOOK (C-LOOK)
N-Step-SCAN






جستجو سه‌تایی

جستجو سه‌تایی

در علوم کامپیوتر رویه ی جستجو ترنری مهارتی برای پیدا کردن مقدار بیشینه و یا کمینه در توابع أکید است. در این رویه مشخص می‌کنیم که مقدار بیشینه یا کمینه تابع نمی‌تواند در یک سوم ابتدا یا انتهای دامنه ی تابع وجود داشته باشد. سپس همین شیوه را بر روی دو سوم باقی‌مانده به کار می‌بریم. جستجو سه‌تایی نمومه‌ای از روش الگوریتم_تقسیم_و_حل است





موتور جستجوی وب
موتور جستجوی وب (به انگلیسی: Web search engine) موتور جستجویی است که برای جستجوی اطلاعات تحت محیط وب طراحی شده‌است.





جستجوگر گوگل
جستجوی گوگل (به انگلیسی: Google search) یک موتور جستجو در وب است که تحت مالکیت گوگل قرار دارد. گوگل از راه این وب‌گاه روزانه صدها میلیون دلار دریافت می‌کند و این وب‌گاه در سال ۱۹۹۷ به وجود آمد. دامنهٔ اصلی این سایت در مه ۲۰۰۸ ۱۳۵ میلیون بار بازدید شده‌است. این موتور جستجو بیشترین بازدیدکننده در بین کاربران را دارد. موتور گوگل روزانه چند صد میلیون بار به طرق مختلف استفاده می‌شود. مهم ترین هدف گوگل یافتن متن مورد نظر در میان صفحات وب است. اما انواع دیگر اطلاعات به وسیله قسمت‌های دیگر آن مثل جستجوی تصاویر گوگل، نیز مورد جستجو قرار می‌گیرند. جستجوگر گوگل توسط لری پیج و سرگئی برین در سال ۱۹۹۷ ساخته شد. این جستجوگر به جز جستجوی واژگان، ۲۲ حالت جستجوی دیگر نیز دارد. مثل جستجوی مترادف‌ها، پیش‌بینی هوا، محدوده‌های زمانی (وقت محلی)، قیمت سهام، اطلاعات زلزله، زمان نمایش فیلم‌ها، اطلاعات فرودگاه و.... همچنین مختص اعداد، امکانات ویژه‌ای وجود دارد مانند بازه (۷۰...۸۰)، دماها، واحدهای پول و تبدیل اینها به هم، عبارات محاسباتی (\tan 30 + \ln y^3 ) و... ترتیب قرارگرفتن نتایج جستجوی گوگل بستگی به عاملی به نام رنک (به انگلیسی: Rank) صفحه دارد. جستجوی گوگل با به کاربردن عملگرهای جبر بولی مانند شمول و عدم شمول گزینه‌های زیادی را برای کاربران قابل تنظیم کرده‌است.(به انگلیسی: Advanced search)







بین‌المللی

گوگل به زبان‌ها و دامنه‌های مختلفی فعالیت می‌کند.

آفریکانس
آلبانیایی
آمهاری
عربی
آرامی
آذربایجانی
باسکی
بلاروسی
بنگالی
بیهاری
بوسنیایی
زبان برتون
بلغاری
خمر
زبان کاتالان
چینی (ساده)
چینی (سنتی)
زبان کرسی
کرواتی
چک



دانمارکی
زبان آلمانی
انگلیسی
اسپرانتو
استونیایی
فارویی
فیلیپینی
فنلاندی
فرانسوی
فریسی غربی
گالیشی
گرجی
آلمانی
یونانی
گوارانی
گجراتی
عبری
هندی
مجاری
ایسلندی



اندونزیایی
زبان اینترلینگوا
ایرلندی
ایتالیایی
ژاپنی
جاوه‌ای
کانارا
قزاقی
کره‌ای
کردی
قرقیزی
لائوسی
لاتین
لتونیایی
زبان لینگالایی
لیتوانیایی
مقدونی
مالایی
زبان مالایالم
مالتی



مائوری
مراتی
مولداویایی (زبان)
مغولی
نپالی
نروژی
نروژی (نو)
اوستی
زبان اوریه
پشتو
فارسی
لهستانی
پرتغالی (برزیل)
پرتغالی (پرتغال)
پنجابی
کویچوا
رومانیایی
رومنش
روسی
زبان گالیک اسکاتلندی



صربی
صربوکرواتی
زبان سوتو
زبان شونا
سندی
سینهالی
اسلواکیایی
اسلوونیایی
سومالی
اسپانیایی
زبان سوندایی
سواحیلی
سوئدی
تاگالوگ
تاجیک
تامیل
تاتار
تلوگو
تایلندی
زبان تیگرینیا
تونگا



ترکی
ترکمنی
زبان اکانی
اویغوری
اکراینی
اردو
ازبکی
ویتنامی
ولزی
خوزا
ییدیش
زبان یوروبایی
زولو







یاهو! جستجو

یاهو! جستجو (به انگلیسی: Yahoo! Search) یک موتور جستجوگر اینترنتی است که در ۱۹۹۵ توسط شرکت یاهو! راه‌اندازی شد. طبق آمار نت اپلیکیشنز (به انگلیسی: Net Applications) یاهو! جستجو دومین موتور جستجوگر پربازدید با ۶٬۴۲% بازدید موتورهای جویشگر پس از جستجوگر گوگل با ۸۵٬۳۵% میزان بازدید و بالاتر از موتور جویشگر بایدو با ۳٬۶۷% است.







زبان‌ها

یاهو! جستجو رابط جستجوگر خود را حداقل در ۳۸ زبان گوناگون و بین‌المللی در دسترس گذاشته‌است.
زبان‌ها

عربی
بلغاری
کاتالان
چینی ساده
چینی سنتی
کرواتی
چکی
دانمارکی
هلندی
انگلیسی
استونیایی
فنلاندی
فرانسوی
آلمانی



یونانی
عبری
مجارستانی
ایسلندی
اندونزیایی
ایتالیایی
ژاپنی
کره‌ای
لتونیایی
لیتوانیایی
مالایی
نروژی
فارسی
لهستانی



پرتغالی
رومانیایی
روسی
صربی
اسلواکیایی
اسلونیایی
اسپانیایی
سوئدی
تاگالوگ
تایلندی
ترکی استانبولی
ویتنامی






الگوریتم جستجوی عمق اول

در نظریه‌ٔ گراف، جستجوی عمق اول (به انگلیسی: Depth-first Search، به‌اختصار DFS) یک الگوریتم پیمایش گراف است که برای پیمایش یا جستجوی یک درخت یا یک گراف به کار می‌رود.

استراتژی جستجوی عمق اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست "جستجوی عمیق‌تر در گراف تا زمانی که امکان دارد" است.







چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه راس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و در هر مرحله همسایه‌های رأس جاری را از طریق یال‌های خروجی رأس جاری به ترتیب بررسی کرده و به محض روبه‌رو شدن با همسایه‌ای که قبلاً دیده نشده باشد، به صورت بازگشتی برای آن رأس به عنوان رأس جاری اجرا می‌شود. در صورتی که همهٔ همسایه‌ها قبلاً دیده شده باشند، الگوریتم عقب‌گرد می‌کند و اجرای الگوریتم برای رأسی که از آن به رأس جاری رسیده‌ایم، ادامه می‌یابد. به عبارتی الگوریتم تا آنجا که ممکن است، به عمق بیشتر و بیشتر می‌رود و در مواجهه با بن بست عقب‌گرد می‌کند. این فرایند تامادامیکه همهٔ رأس‌های قابل دستیابی از ریشه دیده شوند ادامه می‌یابد.

همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است، جستجوی عمق اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین‌ترتیب که هر دفعه الگوریتم به اولین همسایهٔ یک رأس در گراف جستجو و در نتیجه هر دفعه به عمق بیشتر و بیشتر در گراف می‌رود تا به رأسی برسد که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند که در حالت اخیر، الگوریتم به اولین رأسی بر می‌گردد که همسایهٔ داشته باشد که هنوز دیده نشده باشد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. البته پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم با انتخاب ترتیب مناسب برای بررسی همسایه‌های دیده نشدهٔ رأس جاری به صورتی که ابتدا الگوریتم به بررسی همسایه‌ای بپردازد که به صورت موضعی و با انتخابی حریصانه به رأس هدف نزدیک‌تر است، امکان‌پذیر خواهد بود که معمولاً در کاهش زمان اجرا مؤثر است.

از نقطه نظر عملی، برای اجرای الگوریتم، از یک پشته (stack) استفاده می‌شود. بدین ترتیب که هر بار با ورود به یک رأس دیده نشده، آن رأس را در پشته قرار می‌دهیم و هنگام عقب‌گرد رأس را از پشته حذف می‌کنیم. بنابراین در تمام طول الگوریتم اولین عنصر پشته رأس در حال بررسی است. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.

وقتی در گراف‌های بزرگی جستجو می‌کنیم که امکان ذخیرهٔ کامل آنها به علت محدودیت حافظه وجود ندارد، در صورتی که طول مسیر پیمایش شده توسط الگوریتم که از ریشه شروع شده، خیلی بزرگ شود، الگوریتم با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع این راه‌حل ساده که "رئوسی را که تا به حال دیده‌ایم ذخیره کنیم" همیشه کار نمی‌کند. چراکه ممکن است حافظهٔ کافی برای این کار نداشته باشیم. البته این مشکل با محدود کردن عمق جستجو در هر بار اجرای الگوریتم حل می‌شود که در نهایت به الگوریتم تعمیق تکراری (Iterative Deepening) خواهد انجامید.







الگوریتم

پیمایش با انتخاب رأس r به عنوان ریشه آغاز می‌شود. r به عنوان یک رأس دیده شده برچسب می‌خورد. رأس دلخواه r_1 از همسایگان r انتخاب شده و الگوریتم به صورت بازگشتی از r_1 به عنوان ریشه ادامه می‌یابد.از این پس در هر مرحله وقتی در رأسی مانند v قرار گرفتیم که همهٔ همسایگانش دیده شده‌اند، اجرای الگوریتم را برای آن رأس خاتمه می‌دهیم. حال اگر بعد از اجرای الگوریتم با ریشهٔ r_1 همهٔ همسایگان r برچسب خورده باشند، الگوریتم پایان می‌یابد. در غیر این صورت رأس دلخواه r_2 از همسایگان r را که هنوز برچسب نخورده انتخاب می‌کنیم و جستجو را به صورت بازگشتی از r_2 به عنوان ریشه ادامه می‌دهیم. این روند تامادامیکه همهٔ همسایگان r برچسب نخورده‌اند ادامه می‌یابد.

البته پیمایش گراف برای تأمین هدفی صورت می‌گیرد. بر این اساس برای انعطاف پذیر ساختن الگوریتم در قبال کاربردهای مختلف، دو نوع عملیات preWORK و postWORK را به همراهِ بازدید از هر رأس یا یال انجام می‌دهیم، که preWORK در زمان برچسب خوردنِ رأسِ در حال بازدید، و postWORK بعد از بررسی هر یالِ خروجی از رأسِ در حال بازدید انجام خواهد شد. هر دوی این عملیات وابسته به هدفِ استفاده از الگوریتم، مشخص خواهند شد.

الگوریتم بازگشتی جستجوی اول عمق به صورت زير است. آرايه يک بعدی Visited تعيين می کند آيا راسی قبلاً ملاقات شده است يا خير





الگوریتم جستجوی اول سطح

در نظریهٔ گراف، جستجوی اول سطح (به انگلیسی: Breadth-first Search، به‌اختصار: BFS) یکی از الگوریتم‌های پیمایش گراف است.

استراتژی جستجوی سطح اول برای پیمایش گراف، همانطور که از نامش پیداست «جستجوی سطح به سطح گراف» است.







چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم از ریشه شروع می‌کند (در گراف‌ها و یا درخت‌های بدون ریشه رأس دلخواهی به عنوان ریشه انتخاب می‌شود) و آن را در سطح یک قرار می‌دهد. سپس در هر مرحله همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح دیده شده را که تا به حال دیده نشده‌اند بازدید می‌کند و آنها را در سطح بعدی می‌گذارد. این فرایند زمانی متوقف می‌شود که همهٔ همسایه‌های رئوس آخرین سطح قبلاً دیده شده باشند. همچنین در مسائلی که حالات مختلف متناظر با رئوس یک گراف‌اند و حل مسئله مستلزم یافتن رأس هدف با خصوصیات مشخصی است که در عین حال در بین همهٔ رئوس هدف با آن خصوصیات به ریشه نزدیک‌ترین باشد، جستجوی سطح اول به صورت غیرخلاق عمل می‌کند. بدین ترتیب که الگوریتم هر دفعه همهٔ همسایه‌های یک رأس را بازدید کرده و سپس به سراغ رأس بعدی می‌رود و بنابراین گراف سطح به سطح پیمایش خواهد شد. این روند تا جایی ادامه می‌یابد که رأس هدف پیدا شود و یا احتمالاً همهٔ گراف پیمایش شود. براساس آنچه گفته شد پیاده‌سازی هوشمندانهٔ الگوریتم آنقدر مؤثر نخواهد بود.

از نقطه نظر عملی، برای پیاده‌سازی این الگوریتم از صف استفاده می‌شود. بدین ترتیب که در ابتدا ریشه در صف قرار می‌گیرد. سپس هر دفعه عنصر ابتدای صف بیرون کشیده شده، همسایگانش بررسی شده و هر همسایه‌ای که تا به حال دیده نشده باشد به انتهای صف اضافه می‌شود. جزئیات پیاده‌سازی در ادامه خواهد آمد.







الگوریتم

پیاده‌سازی این الگوریتم مشابه پیاده‌سازی جستجوی عمق اول است با این تفاوت که به جای پشته از صف استفاده می‌شود. در این جا نیز مانند جستجوی عمق اول، preWORK را برای انعطاف بیشتر الگوریتم در نظر می‌گیریم که در زمان بررسی کردن هر رأس خارج شده از صف انجام می‌شود.

الگوريتم جستجوی اول سطح به صورت زير است. آرايه Visited برای تعيين رئوس ملاقات شده بکار می رود. از يک صف برای نگهداشتن رئوس مجاور استفاده می شود. هر بار که راسی ملاقات می شود کليه رئوس مجاور آن در صف اضافه می شود. پيمايش از راسی که از صف برداشته می شود ادامه پيدا می کند.





مرتب‌سازی دایره‌ای

مرتب سازی دایره‌ای (به انگلیسی: Cycle sort) یا مرتب‌سازی درجا یا الگریتم مرتب‌سازی ناپایدار، یک مرتب سازی مقایسه‌ای که تئوری خوبی از نظر تعداد عناصر نوشته‌شده در آرایهٔ اصلی است، بر خلاف تمام الگوریتم‌های مرتب‌سازی. این بر اساس ایده‌ای است که جایگشت می‌تواندفاکتوری برای مرتب سازی باشد، که به صورت جداگانه چرخش برای بدست آمدن نتیجه ایجاد شود.

بر خلاف تمام الگوریتم‌های نزدیک به آن، داده‌ها در جای دیگر آرایه به سادگی نوشته نمی‌شوندتا آن‌ها را از عملیات خارج کنیم. هر مقداردهی در زمان صفر صورت می‌گیرد اگر درآن زمان در مکان درست خودش موجود باشد، ویا در جای درس در یک زمان نوشته می‌شود. این مسابقه نیازمند دوباره کاری کمتری برای مرتب‌سازی درجا است. کم کردن تعداد نوشتن‌ها زمانی که تعداد زیادی از داده‌ها را قرار است که ذخیره کنیم بسیار سودمند است، مانند EEPROM‌ها یا Flash memory که نوشتن عمر مفید دستگاه را کاهش می‌دهد. الگوریتم: الگوریتم زیر پیدا می‌کند با چرخش و دوراندن آن و نتیجهٔ مرتب شده را به ما می‌دهد. توجه داشته‌باشید که range(a, b) از مقدار a تا b – 1 است.





جستجوی ابتدا بهترین

جستجوی بهترین ابتدا (best-first search) یک الگوریتم جستجو است که یک گراف را با بسط دادن محتمل‌ترین نود که بنابر قوانین خاص انتخاب می‌شوند پیمایش می‌کند.

این نوع جستجو را به عنوان تخمین احتمال انتخاب نود N به وسیلهٔ heuristic evaluation function که به صورت کلی، ممکن است بر پایه توصیف N، توصیف هدف، اطلاعات جمع اوری شده به وسیلهٔ جستجو تا ان نقطه و هر گونه اطلاعات اضافی در زمینهٔ مساله توصیف می‌کند.

بعصی از نویسندگان از جستجوی اولویت بهترین‌ها استفاده می‌کنند تا به طور خاص به یک جستجو با یک اشاره کنند که تلاش می‌کند تا پیش‌بینی کند که چقدر پایان یک مسیر به راه حل نزدیکتر است، بنابر این ان مسیرهایی که نزدیکتر به جواب هستند اول بسط داده شوند. الگوریتم جستجوی یک نمونه از الگوریتم بهترین‌ها-اول است. الگوریتم بهترین‌ها-اول معمولاً برای پیدا کردن پیدا کردن مسیر در جستجوهای ترکیبی استفاده می‌شود.

شبکه اجتماعی

شبکهٔ اجتماعی ساختاری اجتماعی است که از گره هایی(که عموماً فردی یا سازمانی هستند) تشکیل شده‌است که توسط یک یا چند نوع خاص از وابستگی به هم متصل اند، برای مثال: قیمت‌ها، الهامات، ایده‌ها و تبادلات مالی، دوست‌ها، خویشاوندی، تجارت، لینک‌های وب، سرایت بیماری‌ها (اپیدمولوژی) یا مسیرهای هواپیمایی. ساختارهای حاصل اغلب بسیار پیچیده هستند.





تحلیل شبکه‌های اجتماعی روابط اجتماعی را با اصطلاحات رأس و یال می‌نگرد. رأس‌ها بازیگران فردی درون شبکه‌ها هستند و یال‌ها روابط میان این بازیگران هستند.انواع زیادی از یال‌ها می‌تواند میان رأس‌ها وجود داشته باشد. نتایج تحقیقات مختلف بیانگر آن است که می توان از ظرفیت شبکه‌های اجتماعی در بسیاری از سطوح فردی و اجتماعی به منظور شناسایی مسائل و تعیین راه حل آنها، برقراری روابط اجتماعی، اداره امور تشکیلاتی، سیاستگذاری و رهنمون سازی افراد در مسیر دستیابی به اهداف استفاده نمود. به عنوان مثال، نتایج مطالعات در حوزه سیاستگذاری گردشگری نشان می دهد شبکه‌های اجتماعی به واسطه تاثیرگذاری روی متغیرهای رفتاری بر جذب گردشگران خارجی به مقاصد گوناگون تاثیرگذار هستند و می توان از این شبکه ها به منظور شکل‌گیری اعتماد و کاهش ریسک تصمیم‌گیری کاربران در انتخاب یک مقصد خاص گردشگری بهره گرفت.

در ساده‌ترین شکل یک شبکهٔ اجتماعی نگاشتی از تمام یال‌های مربوط، میان رأس‌های مورد مطالعه‌است. شبکهٔ اجتماعی هم چنین می‌تواند برای تشخیص موقعیت اجتماعی هر یک از بازیگران مورد استفاده قرار گیرد. این مفاهیم غالباً در یک نمودار شبکهٔ اجتماعی نشان داده می‌شوند که درآن، نقطه‌ها رأس‌ها هستند و خط‌ها نشانگر یال‌ها.

در ایران علی‌رغم اینکه عضویت در شبکه‌های اجتماعی جرم تلقی نمی‌شود، ولی به موجب فیلترینگ آنها از جانب حکومت، حضور در این وب‌گاه‌ها چون از طریق دور زدن فیلترینگ میسر است، مصداق عمل مجرمانه است.



آنالیز شبکه‌های اجتماعی

آنالیز شبکه‌های اجتماعی(مرتبط با نظریه شبکه‌ها) به عنوان یک تکنیک کلیدی در جامعه شناسی، انسان شناسی، جغرافیا، روانشناسی اجتماعی، جامعه شناسی زبان، علوم ارتباطات، علوم اطلاعات، مطالعات سازمانی، اقتصاد و زیست شناسی مدرن همانند یک موضوع محبوب در زمینهٔ تفکر ومطالعه پدیدار شده‌است.

بالغ بر یک قرن است که مردم، شبکهٔ اجتماعی مجازی را برای اشاره‌های ضمنی به مجموعه روابط پیچیده میان افراد درسیستم‌های اجتماعی در تمامی مقیاس‌ها از روابط بین فردی گرفته تا بین‌المللی مورد استفاده قرار می‌دهند. در سال ۱۹۴۵ J. A. Barnes برای نخستین بار از اصطلاح قاعده مند برای مشخص کردن الگوهایی از رشته‌ها استفاده کرد که مفاهیم را مشخص می‌کنند و به صورت رایج توسط عموم و دانشمندان علوم اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرد : گروه‌های محدود (مانند: قبایل و خانواده‌ها) و طبقات اجتماعی(مانند: جنسیّت و قومیت). دانشورانی چون : S.D. Berkowitz, Stephen Borgatti, Ronald Burt, Linton Freeman, Mark Granovetter, Peter Marsden, Nicholas Mullins, Anatol Rapoport, Stanley Wasserman, Barry Wellman, and Harrison White کاربرد شبکه‌های اجتماعی را به تفصیل بیان کرده‌اند.

آنالیز شبکه‌های اجتماعی از طریق احکام نظری و روش‌ها و تحقیق‌های مربوط به آن از یک صنعت ضمنی به معبری تحلیلی برای پارادایم‌ها تغییر یافته‌است. برهان های تحلیلی از کل گرفته تا جزء؛ از ساختار گرفته تا روابط و افراد، از اخلاق گرفته تا رفتار همگی شبکه‌های سراسری را مورد بررسی قرار می‌دهند که در آن‌ها، همهٔ رشته‌ها شامل روابط ویژه‌ای در میان جمعیت ِ تعریف شده‌اند و یا شبکه‌های فردی را مورد بررسی قرار می‌دهند که شامل رشته‌ها یی است که افراد مشخصی آن‌ها را دارند از قبیل انجمن‌های خصوصی.

گرایش‌های تحلیلی متعددی آنالیز شبکه‌های اجتماعی را تمیز می‌دهند: هیچ فرضی وجود ندارد که گروه‌ها، بلوک‌های بنا کنندهٔ اجتماع هستند :: این معبر برای مطالعهٔ سیستم‌های اجتماعی با محدودیت کمتر باز است از اجتماعات غیر محلی گرفته تا لینک‌های درون وب‌گاه‌ها.

آنالیز شبکه‌های اجتماعی علاوه بر سروکارداشتن با اشخاص (افراد، سازمان‌ها، ایالات) به عنوان واحدهای گسستهٔ تحلیل، برروی چگونگی ساختار رشته‌ها که اشخاص و روابط میان آن‌ها را تحت تاثیر قرار می‌دهد نیز تمرکز می‌کند.

برخلاف تحلیل‌هایی که بر این فرض استوارند که هنجارهای اجتماعی تعیین کنندهٔ رفتارها هستند، آنالیز شبکه‌های اجتماعی به بررسی وسعت تاثیرگذاری ساختار و ترکیب رشته‌ها بر هنجارها می‌پردازد.

شکل یک شبکهٔ اجتماعی به تعیین میزان سودمندی شبکه برای افراد آن شبکه کمک می‌کند. به طور جزئی شبکه‌های محکم برای اعضایشان نسبت به شبکه‌هایی که تعداد زیادی اتصالات ضعیف برای افراد خارج از شبکهٔ اصلی دارند، کمتر مفید واقع می‌شوند. بیشتر شبکه‌های باز با اتصالات اجتماعی و رشته‌های ضعیف، شانس بیشتری برای دسترسی به ایده‌ها و دست آوردهای جدید نسبت به شبکه‌های بسته با رشته‌های طویل فراهم می‌آورد. به بیان دیگر گروهی از دوستان که تنها دارای ارتباط با یکدیگر هستند، اطلاعات و دست آوردهای یکسانی را به اشتراک می‌گذارند. اما گروهی از افراد که دارای ارتباط با بخش‌های اجتماعی دیگر هستند شانس بیشتری برای دسترسی به محدودهٔ وسیعتری از اطلاعات دارند. افراد برای دستیابی به موفقیت بهتر است که با شبکه‌های گوناگونی ارتباط داشته باشند تا اینکه ارتباطات زیادی درون یک شبکه داشته باشند. به طور مشابه افراد می‌توانند تأثیرگذاری و ایفای نقش به عنوان واسطه در برقراری ارتباط بین دو شبکه که به هم متصل نیستند را تمرین کنند.(این کار پر کردن سوراخ‌های ساختاری نامیده می‌شود.)

آنالیز شبکه‌های اجتماعی چشم انداز متناوبی را ایجاد می‌کند که در آن خواص افراد نسبت به ارتباطات و رشته‌های میان آن‌ها در شبکه از اهمیت کمتری برخوردار است. این معبر ایجاد شده‌است تا برای توضیح بسیاری از پدیده‌های جهان واقعی مفید واقع شود، اما مجال کمتری برای نمایندگی‌های فردی باقی می‌گذارد تا توانمندی‌های فردیشان روی موفقیت تأثیرگذار باشد زیرا بخش زیادی از این توانمندی‌ها درون ساختار شبکه باقی می‌ماند.

شبکه‌های اجتماعی برای بررسی چگونگی تأثیرات متقابل میان تشکیلات، توصیف بسیاری از اتصالات غیررسمی که مجریان را به یکدیگر متصل می‌کند، نیز مورد استفاده قرار گرفته‌است و در این زمینه‌ها نیز به خوبی برقراری ارتباطات فردی میان کارمندان در سازمان‌های مختلف عمل می‌کند. شبکه‌های اجتماعی نقش کلیدی در موفقیت‌های تجاری و پیشرفت‌های کاری ایفا می‌کنند. شبکه‌ها راههایی را برای شرکت‌ها فراهم می‌کند که اطلاعات جمع آوری کنند، از رقابت بپرهیزند و حتی برای تنظیم قیمت‌ها و سیاست‌ها با هم تبانی کنند.



آشنایی با شبکه‌های اجتماعی اینترنتی

فضای مجازی مجال شکل‌گیری اجتماعات جدید از کاربران را فراهم می‌کند. از زمان تونیس (Tonnies) و تلاش او برای تعریف دو گونه تجمع انسانی یعنی «اجتماع» در مقابل «جامعه» (گزلشافت و گمنشافت) به بعد همه متفکران علوم اجتماعی و فرهنگی «رو در رو بودن»، «محدودیت تعداد»، و «ابتناء بر روابط عاطفی و نه روابط عقلانی را از خصائص بنیانی»اجتماع" عنوان کرده‌اند.

هر چند روابط کاربران فضای مجازی رابطه‌ای با واسطه‌است و نه رو در رو، بسیاری از مطالعه کنندگان اینترنت تمایل دارند از اصطلاح «اجتماع» برای اشاره به جمع کاربران استفاده کنند.

در این میان تلاش‌های متعددی در حال انجام است تا حوزه و دامنه معنایی کاربردهای جدید این اصطلاح را برای اشاره به تجمعات کاربران فضای مجازی، روشن سازد. ازجمله می‌توان به تلاش‌های خانم شلینی ونچرلی اشاره کرد.

نظرات ونچرلی در سایت USINFO ارائه شده‌است. او به شبکه‌ها و سازمان‌های رسمی که به سامان بخشیدن به روابط و مقررات ارتباطاتی در فضای مجازی اشتغال دارند می‌پردازد و در ادامه به موضوع اجتماعات کاربران و خصوصیت‌های آنها اشاره می‌کند.

شبکه‌های اجتماعی برپایه اینترنت از قبیل facebook.com و myspace.com در بین جوانان آمریکایی محبوبیت به سزایی کسب کرده‌اند. این شبکه‌های اجتماعی درعین حال که فضاهایی هستند که درآنها افراد دوستان جدیدی پیدا می‌کنند و یا دوستان قدیمی خود را در جریان تغییرات زندگی شان قرار می‌دهند، مکان‌هایی برای تبادل نظر هستند که در آنها جوانان عقاید و نظرات خود را با هم به اشتراک می‌گذارند.

این قابلیت که یک جوان بتواند با امثال خود در کشورهای دیگر جهان ارتباط برقرار کند باعث می‌شود تا این شبکه‌ها به مکانی تبدیل شوند که در آنها ایده‌های جدید معرفی می‌شوند و مورد بحث قرار می‌گیرند.



شبکه‌های اجتماعی اینترنتی در دنیا

استفاده از خدمات شبکه‌های اجتماعی، روزبه‌روز محبوبیت بیشتری پیدا می‌کند. هم‌اکنون سایت‌های شبکه‌های اجتماعی، بعد از پرتال‌های بزرگی مثل یاهو یا ام‌اس‌ان موتورهای جستجو مثل گوگل، تبدیل به پراستفاده‌ترین خدمت اینترنتی شده‌اند.

خیلی از نهادهای مختلف جهانی و اینترنتی با اهداف گوناگون که مهم‌ترین آنها تجاری و تبلیغاتی است، دست به‌راه‌اندازی شبکه‌های اجتماعی زده یا درصدد خرید سهام مهم‌ترین شبکه‌های اجتماعی دنیا هستند؛ مثل رقابت اخیر گوگل و مایکروسافت برسر سایت مای‌اسپیس و فیس‌بوک.

در رقابت مای‌اسپیس، پرکاربرترین سایت شبکه اجتماعی دنیا گوگل و در رقابت برسر فیس‌بوک، مایکروسافت برنده‌شد. ضمن اینکه یاهو هم بعد از راه‌اندازی نه‌چندان موفق «۳۶۰درجه»، به دنبال راه‌اندازی یک شبکه اجتماعی دیگر به‌اسم «مش» است.

ناسا هم برای جذب جوانان علاقه‌مند به موضوعات هوافضا، یک شبکه اجتماعی را بر پایه استانداردهای نسل آینده وب و تنظیمات سایت خود راه اندازی کرد.

این شبکه اجتماعی جدید که مای ناسا نام دارد، بخش‌های بسیار پیشرفته‌ای دارد که کاربران می‌توانند از طریق آنها تصاویر و تفکرات خود را درباره موضوعات فضایی با سایر کاربران به‌اشتراک بگذارند. مای ناسا یک نمونه بسیار اصلی از شبکه‌های اجتماعی است و یک محیط مجازی را می‌سازد که در آن کاربران می‌توانند تمام موضوعات و مقولات مورد نظر و شخصی خود را جمع‌آوری کنند.

کاربران می‌توانند در این شبکه اجتماعی جدید برای خود وبلاگ درست کنند و از وبلاگ‌هایی نظیر وبلاگ یکی از مدیران ناسا که روایت بسیار شگفت‌انگیزی را از ماموریت‌های فضایی خود نقل کرده‌است، استفاده کنند.

شبکه‌های اجتماعی، به‌خصوص آن‌هایی که کاربردهای معمولی و غیرتجاری دارند، مکان‌هایی در دنیای مجازی هستند که مردم خود را به‌طور خلاصه معرفی می‌کنند و امکان برقراری ارتباط بین خود و همفکرانشان را در زمینه‌های مختلف مورد علاقه فراهم می‌کنند. البته در بعضی از این موارد مثل مای‌ناسا سمت و سوی اصلی این علایق (فضا) مشخص است.

به نظر می‌رسد شبکه‌های اجتماعی در اینترنت، در آینده بیش از این هم اهمیت پیدا می‌کند. این شبکه‌ها هم‌اکنون هم روزبه‌روز محبوب‌تر می‌شوند. با شبکه‌های اجتماعی، دیگر افراد برای پیداکردن همفکران خود در موارد گوناگون تنها نیستند؛ یک دوست آرژانتینی برای تحلیل بازی‌های بوکاجونیورز، یک دوست سوئدی برای صحبت در مورد فناوری اطلاعات، یک دوست فرانسوی برای صحبت در مورد فیلم‌های سینمای مستقل یا یک دوست مصری برای بحث در مورد مسائل خاورمیانه.

مسلماً در دنیای حقیقی هیچ‌گاه افراد علاقه‌مند، موضوعات موردعلاقه خود را به این گستردگی نمی‌یافتند. این دلیل و شاید دلایل مشابه این، سرویس‌های شبکه‌های اجتماعی را به یکی از مهم‌ترین ارکان اینترنت در دو، سه سال اخیر تبدیل کرده‌است.



گسترش شبکه‌های اجتماعی اینترنتی در ایران
در یک ساله اخیر وب سایت های که با نام شبکه اجتماعی در ایران فعالیت می کنن به طور روز افزونی در حال افزایش است تب فیسبوکی در ایران اوج گرفته و شبکه های اجتماعی زیادی که تا حدودی هم شبه به فیس بوک است خیلی زیاد شده تا یکسال قبل وقتی در گوگل کلمه شبکه اجتماعی را جستجو می کردیم به سختی در 5 صفح اول جستجو اثری از شبکه های اجتماعی بود ولی امروز وقتی کلمه شبکه اجتماعی را جستجو می کنی بالغ بر 21,800,000 نتایج جستجو نشان می دهد که نشانگر روشد بسیار چشمگیر آن در ایران است.




شبکه‌های اجتماعی اینترنتی در ایران

حدود ۴ سال پیش بود که مفهوم شبکه‌های اجتماعی به‌طور گسترده با حضور اورکات در میان کاربران ایرانی رواج پیدا کرد و در مدت کوتاهی آن‌قدر سریع رشد کرد که پس از برزیل و آمریکا، ایران سومین کشور حاضر در اورکات شد.

اما درهمان زمان شایعاتی هم رواج پیدا کرد که نسبت به عضویت در این انجمن هشدار دادند. می‌گفتند که گوگل (گرداننده اورکات) از این طریق به اطلاعات شخصی، علایق و نظرات و ارتباطات خصوصی افراد دست پیدا می‌کند و ممکن است این کار باعث ازبین‌رفتن امنیت شخصی افراد شود.

چندی پیش دادگاهی در برزیل، از گوگل تقاضای اجرای محدودیت‌هایی در سرویس اورکات کرد تا گروه‌های نژادپرستانه از اورکات حذف شوند. البته گوگل از اجرای این تقاضا سرباز زده‌است.

گوگل اعلام کرده چون سرورهای گوگل که مرتبط با اورکات هستند، در آمریکا قرار دارند، کلیه امور مربوط به آن مطابق قوانین آمریکا بوده و نمی‌توان قوانین برزیل یا سایر دولت‌ها را در آن دخیل کرد اما گروه‌های خاصی را که بر خلاف قوانین داخلی اورکات بوده‌اند، شناسایی و بسته‌است.

هرچند که یاهو ۳۶۰ هنوز مورد استفاده قرارمی‌گیرد، اما کاربران ایرانی به سراغ سایت‌های شبکه‌های اجتماعی کمتر معروف و حتی شبکه‌های اجتماعی ایرانی می‌روند.

با نگاهی به تعداد کاربران ۲۴ شبکه اجتماعی پرطرفدار دنیا (جدول)، به آسانی می‌شود میزان تاثیرگذاری این شبکه‌ها را درک کرد. این شبکه‌ها مجموعاً بیش از یک میلیارد کاربر دارند و اگرچه تعامل زیادی بین کاربران آنها هست، اما به‌هرحال رقم فوق‌العاده‌ای است.