2.4.1 Hubs und Authorities. Authority. Hub

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1 2.4.1 Hubs und Authorities Eine Seite ist ein Hub für eine Anfrage Q, falls sie viele Links auf Seiten enthält, welche für Q relevant sind. Eine Seite ist eine Authority für Anfrage Q, falls sie für Q relevant ist (d.h. entsprechende Information zur Verfügung stellt). Typischerweise kann man Hubs und Authorities aufgrund der Linkstruktur erkennen: relevant bzgl. Anfrage Q relevant bzgl. Anfrage Q Hub Authority Kap.2-29 Ferner gilt natürlich: ein guter Hub zeigt auf gute Authorities, und eine gute Authority wird von guten Hubs referenziert Aufgrund von Hub-Authority Beziehungen können auch relevante Dokumente identifiziert werden, welche die Anfrageterme nicht enthalten. Bsp: Eine Anfrage wie suche Autohersteller führt kaum auf die Webseiten von Honda, VW oder Ford. Mit der Analyse von Hub-Authority Beziehungen können solche Anfragen aber sinnvoll beantwortet werden. Idee von Kleinberg [1997]: HITS Algorithmus Das Web kann als gerichteter Graph betrachtet werden, wobei die Knoten die Seiten im Web und die Kanten die Links zwischen Dokumenten repräsentieren. Sei G =(V,E)dieser Graph, mit V der Menge der Dokumente (vertices; Knoten) und E der Menge der Links (edges; Kanten). Falls (p,, so enthält Dokument p einen Link auf Dokument q. Schritt 1: Für eine Anfrage Q werden die ersten t (z.b. 200) Dokumente via AltaVista/Google bestimmt. Diese Menge von Dokumenten entspricht dem root set. Für dieses erste Resultat gilt i.a.: enthält viele relevante Dokumente enthält aber nicht alle guten Hubs/Authorities Kap.2-30

2 Schritt 2: Das root set wird erweitert um Dokumente, welche von den Dokumenten im root set referenziert werden, oder welche Dokumente im root set referenzieren. Die so erhaltene Menge wird base set genannt. Damit diese Basismenge nicht zuviele Dokumente enhtält, werden pro Dokument höchstens d (z.b. 50) Dokumente hinzugefügt, welche auf das Dokument zeigen (viele Seiten werden von mehreren Tausend Seiten referenziert) Links innerhalb derselben Domain werden entfernt (häufig stellen diese Links nur Navigationshilfen dar) root base Kap.2-31 Schritt 3: Berechnen der Hub h( und Authority a( Gewichte für ein Dokument p. Dabei spielen die Anzahl eingehender Links und Anzahl ausgehender Links eine zentrale Rolle. eine einfache Lösung wäre: a( = 1 h( = 1 ( q, p ) Dies führt aber dazu, das populäre Seiten wie Amazoon oder Yahoo! für die meisten Anfragen eine Authority darstellen würden (da sie sehr viele eingehende Links haben). Auf der anderen Seite wäre jede Linkliste (Bookmarks) ein guter Hub für eine Anfrage [falls die Seite im base set ist]. bessere Idee: ein guter Hub zeigt auf gute Authorities, und eine gute Authority wird von guten Hubs referenziert. Dies führt zu einer rekursiven Definition von a( und h(: 2 2 a( und h( seien stets normalisiert, d.h. a( = 1 h( = 1 Initialisierung: alle Seiten die gleichen Werte a( und h( Iteration: die neuen Gewichte werden aus den alten wie folgt bestimmt a ( = h( h( = ( q, p ) a( Wiederhole Iteration bis zur Konvergenz p V p V Bem.: Obige Bedingung für a( und h( muss noch berücksichtigt werden. Kap.2-32

3 Schritt 4: Berechne das Resultat falls Übersichtsseiten gewünscht werden, gebe die k besten Hubs zurück, d.h. die k Dokumente mit den höchsten h(-werten. falls Inhaltsseiten gewünscht werden, gebe die k besten Authorities zurück, d.h. die k Dokumente mit den höchsten a(-werten. Bemerkungen: Das interessante an diesem Ansatz ist, dass der Benutzer explizit zwischen Hubs und Authorities wählen kann. Eine Anfrage wie java kann zu einem Resultat mit vielen interessanten Linkseiten ( Hubs ) oder zu interessanten Dokumenten über dieses Thema ( Authorities ) führen. Die iterative Berechnung von a( und h( benötigt nur wenige Schritte (10-20). Im Gegensatz zum klassischen WebRetrieval dauert dies aber sicherlich länger. Antwortzeiten im Bereich von Minuten sind die Regel... Implementierung: eine einfache Implementierung benutzt z.b. AltaVista: das root set wird mit einer normalen Anfrage ermittelt die Bestimmung der ausgehenden Links erfolgt durch das Downloaden der Seite und dem Extrahieren der darin enthaltenen Links die Bestimmung der eingehenden Links kann mit Hilfe von AltaVista unter Benutzung einer link: u -Anfrgae für die URL u erfolgen Kap.2-33 Erweiterung von HITS (Henzinger, 1998) Der Algorithmus von Kleinberg kennt drei Probleme: 1. Falls alle Seiten einer Domäne eine einzelne, externe Seite referenzieren, so wird diese Seite zu stark als Authority gewichtet. Ebenso: falls eine Seite viele Seiten derselben Domäne referenziert, so wird diese Seite zu stark als Hub betrachtet. 2. Automatisch erzeugte Links (z.b. Werbebanner, Verknüpfung zum Hersteller des WebProduktes) führen zu falschen Authorities 3. Anfragen wie jaguar car führen dazu, dass generelle Seiten über Autos und Linkseiten über verschiedene Marken im Resultat dominieren (d.h. der Term car dominiert den Term jaguar ) Verbesserungen: Problem 1: Der gleiche Autor (=gleiche Domäne) kann nur eine Stimme für eine externe Seite abgeben. Analog: Ein Dokument kann insgesamt nur eine Stimme für die Seiten einer Domäne abgeben. Falls k Seiten p i einer Domäne ein Dokument q referenzieren, so wird das Gewicht aw(p i, =1/k für jeden Link (p i,gesetzt. Falls es von einer Seite pllinks zu Seiten q i einer anderen Domäne gibt, so wird das Gewicht hw(p, q i )=1/l für jeden Link (p, q i ) gesetzt. Damit wird der Iterationsschritt wie folgt geändert: a ( = aw( q, ( q, p ) h( h( = hw a( Kap.2-34

4 Problem 2 und 3: Zur Lösung dieser Probleme werden Knoten aus dem Graphen entfernt, welche offensichtlich nichts oder nur wenig mit der Anfrage zu tun haben. Zu diesem Zweck wird eine künstliche Anfrage aus den Dokumenten im root set geformt und die Ähnlichkeit der Dokumente zu dieser Anfrage bestimmt: Die Anfrage setzt sich aus den ersten z.b Wörter aller Dokumente im root set zusammen. Anfrage und Dokumente werden mit tf-idf Gewichtung in Vektoren transformiert (siehe Vektorraumretrieval) Die Ähnlichkeit s( (Dokument-Anfrage) wird mit dem Kosinusmass bestimmt. Für einen gegebenen Threshold t werden alle Knoten/Dokumente aus dem Graph entfernt, für welche s(<t gilt. Der Threshold kann mit einer der folgenden Funktionen bestimmt werden: t=median aller s(-werte t=median aller s(-werte der Dokumente im root set t = 1/10 max s( Dieser pruning Schritt erfolgt zwischen Schritt 2 und 3 im HITS Algorithmus. Ausserdem können die s(-werte bei der Berechnung der Hub- und Authority- Gewichte benutzt werden: a ( = aw( q, s( ( q, p ) h( h( = hw s( a( Kap.2-35 Diskussion: Der HITS Algorithmus führt zu sehr viel besseren Resultaten als eine Suche mit nur der Suchmaschine (würde nur zu Dokumenten im root set führen). Vor allem weil auch Seiten, welche die Anfrageterme nicht enthalten, gefunden werden können. Google s Ansatz, den Linktext dem referenzierten Dokument zuzuweisen und die Benutzung von PageRank führen (wahrscheinlich) zu ähnlich guten Resultaten. Die Erweiterung des HITS Algorithmus bringt eine Steigerung der Precision bis zu 45%. Im Durchschnitt schneidet der erweiterte Algorithmus deutlich besser ab als HITS und kann auch von Google kaum übertroffen werden. Das Hauptproblem des HITS Algorithmuses und dessen Erweiterung sind die recht langen Retrievalzeiten (30 Sekunden bis mehrere Minuten). Dies dürfte auch der Hauptgrund dafür sein, dass Google die Technologie nicht einsetzt. Im Vergleich zu PageRank arbeitet HITS query -spezifisch, d.h. die Ordnung der Dokumente hängt von der Anfrage ab. Die Ordnung, welche von PageRank induziert wird, ist hingegen statisch und beschreibt die objektive Wichtigkeit der Seite für einen durchschnittlichen Surfer. Obwohl PageRank ähnlich aufwendig in der Berechnung ist, fallen die Kosten aber nur einmal bei der Indexerzeugung an (HITS: bei jeder Anfrage). Kap.2-36

5 2.4.2 What s Related Die Grundidee von Alexas What s Related ist, verwandte Dokumente zu einem bestehenden Dokument zu finden. Die Definition von What s Related basiert aber nicht auf der Ähnlichkeit der verwendeten Terme in zwei Dokumenten, sondern ob die Dokumente zwar über dasselbe Thema sprechen, aber in unterschiedlichen Varianten. Verwandte Seiten für sind etc. Analog zu What s Related findet man auch in Google unter dem Stichwort Similar Page die Möglichkeit, verwandte Seiten zu suchen. Die Ansätze sind aber grundverschieden: Alexa ermittelt aufgrund von Crawlern und Data Mining Werkzeugen, welche Seiten verwandt sind (evtl. ähnlich wie Google). Während des Betriebs werden dann aber auch das Surfverhalten der Benutzer für die Verfeinerungen der What s Related Beziehungen benutzt. Das Hauptproblem dabei ist die Privatsphäre des Benutzers, da das Alexa Plug-in URLs und Benutzerdaten an einen zentralen Server sendet. Google verwendet nur die Linkstruktur der Web-Seiten, um verwandte Seiten zu finden. Ein Ansatz untersucht, welche Seiten zusammen in einem Dokument referenziert werden (co-citation). Falls z.b. sehr viele Seiten einen Link zu und haben, so bedeutet dies, das die beiden Seiten ein verwandtes Thema behandeln. Kap.2-37 Da keine (befriedigende) Informationen bzgl. des Algorithmus in Alexa existieren, betrachten wir im Folgenden zwei Vorschlgäge, welche im Umfeld von Google gemacht wurden (Dean, Henzinger, 1999). Die genaue Implementierung in Google ist mittlerweile auch nicht mehr öffentlich verfügbar. Companion Algorithmus (Dean, Henzinger, 1999) Der Ansatz basiert auf der eben besprochenen Erweiterung des HITS Algorithmus: Gegeben eine URL u: der Algorithmus findet all jene Seiten, welche verwandte Themen wie die Seite u enthalten. Terminologie: Falls die Seite w einen Link zur Seite v hat, so ist w eine Elternseite von v und v eine Kindseite von w. Schritt 1: Baue einen gerichteten Graphen in der Umgebung von u. Der Graph enthält dabei die folgenden Knoten u maximal b Elternseiten von u und für jede Elternseite maximal bf Kindseiten maximal f Kindseiten von u und für jede Kindseite maximal fb Elternseiten Schritt 2: Kontrahiere Duplikate oder fast -Duplikate. Zwei Dokumente sind fast -Duplikate, falls sie mehr als 10 Links besitzen, und 95% der Links in beiden Dokumenten vorkommen Kap.2-38

6 Schritt 3: Bestimme Gewichte für die Kanten zwischen den Knoten Dies erfolgt analog zur Erweiterung des HITS Algorithmuses, d.h. falls k Kanten von Dokumenten einer Domäne auf die gleiche externe Seite gerichtet sind, so haben diese Kanten das Geiwcht 1/k. Umgekehrt, falls ein Dokument l Kanten zu Seiten einer Domäne besitzt, so bekommt jede dieser Kanten das Gewicht 1/l. Schritt 4: Berechne die Hub und Authority Gewichte für die Knoten gemäss der Erweiterung des HITS Algorithmuses (aber ohne Ähnlichkeitsgewichte), d.h. a ( = aw( q, ( q, p ) h( h( = hw a( Schritt 5: Bestimme das Resultat Die Seiten mit den höchsten Authority -Gewichten (ausser u) stellen die ähnlichsten Seiten zur Startseit u dar. Kap.2-39 Cocitation Algorithmus (Dean, Henzinger, 1999) Dieser einfachere Ansatz bestimmt, ausgehend von einer Seite u, wie häufig eine Seite q zusammen mit u referenziert wird. Die Seite mit den häufigsten cocitations werden als die ähnlichsten Seiten zu u betrachtet. Schritt 1: Bestimme maximal b Elternseiten von u. Schritt 2: Bestimme nun für jede Elternseite maximal bf Kindseiten, wobei die Links zu den Kindseiten in der Nähe des Links zu u liegen müssen. All diese Kindseiten sind Geschwister -Seiten von u. Schritt 3: Bestimme jene Seiten q i, welche am häufigsten zusammen mit u referenziert werden. Schritt 4: Falls nicht mehr als 15 Seiten mehr als zweimal zusammen mit u referenziert werden, so wird die Suche neu gestartet mit gekürzter URL. Z.B. falls u= war, so wird erneut für u = gesucht. Falls dies nicht zum Erfolg führt wird mit u = und dann mit u = gesucht. Kap.2-40

7 Diskussion: Die Vorschläge von Dean und Henzinger arbeiten im Durchschnitt deultich besser als Alexa (es fehlen aber noch grosse, unabhängige Untersuchungen). Wegen der Ungewissheit, wie Alexa verwandte Seiten findet, kann aber kein qualitativer Vergleich gemacht werden. Letzlich ist auch unklar, welche Technologie bei Google (GoogleScout) eingesetzt wird (der billige Co-Citation Algorithmus oder der teure Companion Algorithmus) Kap Kontextsensitive Anfrageerweiterung Die Idee der kontextsensitiven Anfrageerweiterung besteht darin, dem Benutzer gezielt auf Mehrdeutigkeiten seiner Anfrage aufmerksam zu machen. Z.B. findet man für die Anfrage salsa heterogene Antworten aufgrund der mehrfachen Bedeutung des Wortes (Essen, Tanz, Musik). Einfache Ansätze: Tippfehler werden erkannt und es werden Korrekturvorschläge gemacht (Google) Falsche Verwendung/Konkatenation bei der Anfrage werden explizit gemacht (CiteSeer). Generische Anfrageterme werden mit spezifischeren Vorschlägen angereichert (AskJeeves, HotBot) MetaCrawler: Der MetaCrawler bedient sich mehrerer Suchmaschinen: eine Anfrage wird gleichzeitig an die Suchmaschinen geschickt; die Antwortmengen werden vereint, bereinigt und neu geordnet. Der MetaCrawler untersucht die erhaltenen Dokumente und versucht sie in Kategorien aufzuteilen gemäss der verwendeten Terme in den Dokumenten. Z.B. enthalten alle Tanzseiten den Term Tanz, Musik oder Schritt, während die Salsa -Seiten im Bereich Essen eher die Terme Rezept oder Zutaten verwendet. Kap.2-42

8 2.4.4 Focused Crawling Das Web umfasst mehrere Milliarden Seiten, welche nur mit enormen Aufwand eingelesen werden können. Google benötigt etwa 30 Tage um einen neuen Index mit 600 Millionen Seiten zu erzeugen (+700 Millionen Dokumente, von denen nur die Existenz über Links bekannt ist). Focused Crawling versucht diesen Aufwand zu reduzieren, indem nur wichtige Seiten im Web auch tatsächlich betrachtet werden. Zudem können sehr wichtige Seiten häufiger aufgefrischt werden als unwichtige. Google, auf der anderen Seite, verliert mit jedem Tag an Aktualität. Häufig können neue Seiten nicht gefunden werden (z.b. neue Zeitungsartikel). Einige Zahlen zu Crawlern (1999) AltaVista (Scooter) 4x533 MHz AlphaServer /300, 1.5GB memory, 30 GB RAID disk, 1GB/s IO bandwidth (network) Inktomi (HotBot,...) Cluster mit mehreren hundert Sun Sparc workstations, zusammen 75 GB memory und 1 TB disk 10MillionenSeitenproTag Google 4 Linux Rechner, Software in Python, eigene DNS lookup tables bis zu 100 Seiten pro Sekunde (ca Millionen Seiten pro Tag) Kap.2-43 Trotz eines Durchsatzes von 10 Millionen Seiten pro Tag dauert es mehrere Monate, bis alle Seiten des Internets gelesen wurden. Das Hauptproblem der Crawler von Inktomi, AltaVista und Google ist, dass sie für alle möglichen Anfragen Antworten im Internet finden müssen. Beim Focused Crawling hingegen werden nur Antworten für bestimmte Themen erzeugt. Solch einen Focused Crawler könnte man auch auf seinem eigenen Rechner laufen lassen, oder aber für spezialiserte Suchen verwenden (z.b. search engine für Biologie). Chakrabarti (1999) Der WebCrawler setzt sich aus drei Komponenten zusammen classifier: Analysiert die Relevanz des Dokumentes bzgl. der ausgewählten Themen. Falls das Dokument relevant ist (resp. die W keit relevant zu sein einen gewissen Wert überschreitet), so werden dessen Links ebenfalls untersucht. distiller: bestimmt ein Mass der Wichtigkeit der Dokumente welches eine Ordnung auf den Links definiert. So können die nächsten Links berechnet werden und auch wie häufig eine Seite besucht werden soll. crawler: besucht Seiten gemäss den berechneten Prioritäten Kap.2-44

9 2.5 Aufbau einer Suchmaschine Eine Suchmaschine besteht aus mehreren Komponenten (Brin, Page) Crawler/Repository: Ein Crawler (auch Spider genannt) iteriert selbständig durch die Datenkollektion (z.b. Web: verfolgen von Links). Falls die Suchmaschine auch Kontrolle über die Dokumentenkollektion hat, so braucht es keine Crawler dafür Repositories (d.h. Behälter und Schnittstelle zu den Dokumenten) Merkmalsextraktor: Extrahiert charakteristische Merkmale aus den Dokumenten. Bei Text sind dies Terme, bei Bilder Vektoren (für Farbe, Textur,...), bei Videos Sequenzen und Text, etc. Die Merkmalsextraktion dient auch dazu, die Datenmenge zu verkleineren und besser zu organisieren. Indexierer: Verwaltet die extrahierten Merkmale der Dokumente und erlaubt einen effizienten Zugriff über diese Merkmale (Bsp: invertierte Liste) Sortierer: Eine Anfrage liefert typischerweise sehr viele Dokumente zurück, aber ein Benutzer kann sich nur wenige davon anschauen. Der Sortierer ordnet die Dokumente gemäss ihrer (geschätzten) Relevanz für den Suchenden. Feedback Komponente: Informationssuche besteht häufig nicht nur aus einem isolierten Schritt sondern aus vielen Iterationen. Eine Feedback-Komponente unterstützt den Benutzer bei der Verfeinerung der Anfrage User Interface: Ermöglicht das Eingeben von Anfragen und präsentiert die Resultate in einer übersichtlichen Art und Weise Kap.2-45 Beispiel: Google [Brin Page] URL Server Crawler Store Server Anchors Indexer Repository URL Resolver Links Doc Index Barrels Sorter Lexicon PageRank Searcher Kap.2-46

10 2.6 Übersicht der Suchmaschinen Gute Übersichten zu den aktuellen Suchmaschinen und Crawlern, ihrer Qualität, ihrer Grösse, etc. findet man unter anderem auf folgenden Seiten: SearchEngineWatch: BrightPlanet Studie: Inktomi WebMap : SearchEngineShowdown: Internet Domain Survey: Evaluating the size of the Internet : Internet Surveys & Statistics : Crawler: Die folgende Tabelle zeigt eine Zusammenstellung der wichtigeren Suchmaschinen (z.t. auch spezialisierte Suchmaschinen) Kap.2-47 Übersicht Suchmaschinen Name Wie? Was? freshness coverage Sonstiges google.com Volltextsuche ca. alle 30 Tage 600 Mio, aber ca. 1,3 Mrd. Seiten coverage über Link- Struktur berücksichtigte als erste SE Link- Struktur! altavista.com Volltextsuche plus spezielle Dienste (z.b. Audio/Bildsuche), mind. Alle 28 Tage ca. 350 Mio. Seiten seit 1995, enthält auch einen Translation Service raging.com inktomi.com Volltext alle 60 Tage ein Crawl... Inktomi Engine: 110(+390) Mio. Seiten, zweistufiger Index. Technologie von Inktomi, ebenso Snap, Yahoo, HotBot,Microsoft alltheweb.com Volltextsuche 575 Mio. Seiten Stellt Technologie für Portale... Kap.2-48

11 Name Wie? Was? freshness coverage Sonstiges northernlight. com Volltext, aber auch spezielle Inhalte ( special collection ), die nicht direkt ueber (öffentl.) verfuegbar >315 Mio. Seiten (12/00), 333,584,191 bei Suche nach search or not search ( ) unterstützt: and, or, not,(),+,- lycos.com Portal mit Kategorien, aber auch Volltextsuche ca. 575 Mio. Volltextsuche von Fast yahoo.com Kategorien + Volltext ca. 500 Mio. Volltext von Inktomi, es gibt aber auch google.yahoo.co m hotbot.com Kategorien + Volltext ca. 500 Mio. Volltext von Inktomi metacrawler.co m Meta- Suchmaschine n.a. n.a. Bei Anfrage werden andere SEs abgefragt Kap.2-49 Name Wie? Was? freshness coverage Sonstiges directhit.co m Volltextsuche, aber unter Einbeziehung von Benutzerverhalte(Feedback) wird u.a. bei HotBot und Lycos eingesetzt... iwon.com Volltextsuche, Inktomi ca. 500Mio, Datenbestand ist GEN3 von Inktomi Portal, wo man Bonuspunkte sammelt mit jeder Suche citeseer.com Volltextsuche, Citationmatching PDF/PS- Dokumente, die im erreichbar sind mehr als Dokumente, über 4 Mio. Referenzen Grouper II cs.washington.ed u/grouper2.html Meta-Suchmaschine mit clustering n.a. n.a. Forschungsprototyp Kap.2-50

12 Name Wie? Was? freshness coverage Sonstiges deja.com Volltext Newsgroups über Newsgroups (12/97) seit 1995! copernic.com Meta-Suchmaschine Client-side, kann 80 SEs verwenden, wie AltaVista, DirectHit, Google,... go.com Volltextsuche kann auf Subset eingeschränkt werden; Benutzer können Seiten beurteilen ca. 50 Mio. Infoseek, Disney; wird möglicherweise bald geschlossen webtop.com in Kategorien unterteilt, Volltextsuche kann auf Subset eingeschränkt werden Kap.2-51 Software für Agenten, Roboter und Merkmalsextraktion Software für Suchmaschinen (AltaVisa SearchEngine) (Glimpse & WebGlimpse) (Harvest) Remote Search Services Kap.2-52

13 Literatur und Links Google Inc. Google: S. Brin, L. Page, The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine, 7, 1998 L. Page et. al., The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web, work in progress, Monika Henzinger: Monika Henzinger, "Web Information Retrieval", Tutorial, ICDE'2000 (16th International Conference on Data Engineering); What s Related AlexaResearch ( What s Related ) direct hit: Google: Jeffrey Dean and Monika R. Henzinger. Finding Related Web Pages in the World Wide Web. Proceedings of the 8th International World Wide Web Conference (8), 1999, pp Grouper: Kap.2-53 Literatur und Links (2) Leitzahlen des Internets [Bharat98] Krishna Bharat and Andrei Broder, A technique for measuring the relative size and overlap of public Web search engines, 7, 1998, [Giles99] - Steve Lawrence, Lee Giles, "Accessibility of information on the web", Nature, Vol. 400, pp , 1999 [SEW] SearchEngineWatch: [BP] BrightPlanet Studie: [Ink00] Inktomi WebMap : [SES] SearchEngineShowdown: Internet Domain Survey: Evaluating the size of the Internet : Internet Surveys & Statistics : Übersicht WebRetrieval [SEW] Übersicht WebIR-Systeme: Links to image database systems: Multimedia Information Sources: Kap.2-54

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