Moderne Ranking-Verfahren im WWW: Grundlagen, Konzepte und Algorithmen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Saarbrücken
VDM, Müller
2007
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. 95 - 98 |
| Beschreibung: | VIII, 98 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783836418089 3836418088 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text |
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Zielsetzung '. 1
2 Klassische Suchsysteme und Indizierung 3
2.1 Modelle des Information Retrieval 3
2.1.1 Boolean-Model 4
2.1.2 Vector-Space-Model 6
2.2 Aufbau und Funktionsweise von Suchmaschinen 9
2.2.1 Crawling 9
2.2.2 Indizierung und Aufbau des Wörterbuchs 10
2.2.3 Gewichtung von Termen 12
2.2.4 Retrieval 12
2.2.5 Integration von link-basiertem Ranking 13
2.3 Klassische Algorithmen zur Volltextindizierung 14
2.3.1 Invertierte Dateien als Basis eines Index 14
2.3.2 Indexkonstruktion 16
2.3.3 Retrieval 19
2.3.4 Index verbessernde Verfahren 20
3 Ranking-Systeme auf Basis der Graphstruktur 23
3.1 Modelle für Ranking-Systeme 24
3.1.1 Rank-Flow-Model 24
3.1.2 Random-Walk-Model/Surfing-Model 26
3.1.3 Voting-Model 26
3.1.4 Globales und lokales Ranking 27
3.2 Pagerank 28
3.2.1 Der idealisierte Pagerank 28
3.2.2 Pagerank-Berechnung 30
3.2.3 Optimierung des Verfahrens 32
3.2.4 Optimierung in Bezug auf Speicher 34
3.2.5 Konvergenzverhalten 36
3.2.6 Probleme dieses Ansatzes 38
3.3 Hyperlink-Induced Topic Search 39
3.3.1 Hubs und Authorities 39
3.3.2 Konstruktion des Subgraphen 40
3.3.3 Berechnung der Gewichtung 41
3.3.4 Modifizierter Clever/HITS-Algorithmus 42
3.4 ARC als Variation von HITS 43
3.4.1 Erzeugen der Basismenge 43
3.4.2 Berechnung der Gewichtung 43
3.4.3 Berechnung von Hub- und Authority-Vektor 44
3.4.4 Konvergenz 45
3.5 Stochastic Approach for Link-Structure Analysis 45
3.5.1 Konstruktion des Subgraphen 45
3.5.2 Konstruktion'der Assoziationsmatrizen 45
3.5.3 Berechnung der Hubs und Authorities 48
3.6 Zusammenfassung 48
3.6.1 Meta-Algorithmus für Ranking-Algorithmen 49
4 Design und Implementierung 52
4.1 Allgemeines 52
4.2 Struktur des gesamten Softwaresystems 52
4.3 Implementation 55
4.3.1 Allgemeines zur Implementierung 55
4.3.2 Pagerank 57
4.3.3 Clever/HITS 58
4.3.4 SALSA 58
4.4 Experimente und Auswertungen 59
4.4.1 Tests auf Basis synthetischer Daten 59
4.4.2 Tests auf Basis realer Daten 73
4.4.3 Bewertung der Ergebnisse ^°
4.5 Auswertung und Fazit ^4
5 Abschließende Bemerkungen 86
A Quelltexte und Daten $9
Literatur 95
Abbildungsverzeichnis
2.1 Boolesche Mengenoperationen bei einer Anfrage q = (a V b) A c . 4
2.2 Auswertung einer booleschen Anfrage 5
2.3 Digitaler Baum (Trie) zur Konstruktion einer invertierten Datei . 17
2.4 Hierarchisches Merging von 4 partiellen invertierten Dateien zu einem
Gesamtindex 18
2.5 Funktionsweise der Crossword-Indizierung 22
3.1 Forward-und Back-Links [34] 24
3.2 Idealisierte Berechnung des Pagerank [34] 28
3.3 Idealisierter Pagerank-Algorithmus 29
3.4 Schematische Darstellung eines Rank-Sink 30
3.5 Pagerank-Algorithmus 31
3.6 Datenstruktur zur Speicherung der Link-Information 32
3.7 Optimierter Pagerank-Algorithmus 33
3.8 Blockweise Multiplikation 34
3.9 Aufgesplittete Link-Datei 35
3.10 Speicheroptimierter Pagerank-Algorithmus 35
3.11 Hubs und Authorities [27] 41
3.12 Bipartiter Graph 46
3.13 Allgemeiner Algorithmus zur link-basierten Rangberechnung 50
4.1 Allgemeiner struktureller Aufbau einer Suchmaschine mit link¬
basiertem Ranking-System 54
4.2 Prinzipieller Aufbau des Testsystems 55
4.3 Datenstruktur zur Speicherung des Index 56
4.4 Datenstruktur zur Speicherung von Matrizen 57
4.5 Link-Graph des synthetischen Datensatzes A 60
4.6 Konvergenzverhalten von Pagerank auf synthetischen Daten A mit c =
0.85 und e = 0.001 61
4.7 Graphische Repräsentation des durch Pagerank berechneten Ranking
auf synthetischen Daten A 62
4.8 Konvergenzverhalten von Clever/HITS auf der Authority-Matrix
(links) sowie auf der Hub-Matrix (rechts) des synthetischen Datensat¬
zes A 63
4.9 Graphische Repräsentation des durch Clever/HITS berechneten Ran¬
king auf synthetischen Daten A. Hub-Ranking (unten), Authority-
Ranking (oben) 64
4.10 Konvergenzverhalten von SALSA auf der Authority-Matrix (links) so¬
wie auf der Hub-Matrix (rechts) des synthetischen Datensatzes A . . . 66
4.11 Graphische Repräsentation des durch SALSA berechneten Ranking
auf synthetischen Daten A. Authority-Ranking (oben), Hub-Ranking
(unten) 66
4.12 Graphische Repräsentation des synthetischen Datensatzes B 67
4.13 Graphische Repräsentation des durch Pagerank berechneten Ranking
auf synthetischen Daten B 68
4.14 Konvergenzverhalten von Clever/HITS auf synthetischen Authority-
Daten B mit c = 0.85 und e = 0.001 69
4.15 Konvergenzverhalten von Clever/HITS auf synthetischen Hub-Daten
B mit c = 0.85 und e = 0.001 70
4.16 Graphische Repräsentation des durch Clever/HITS berechneten Ran¬
king auf synthetischen Daten B. Authority-Ranking (oben), Hub-
Ranking (unten) 71
4.17 Konvergenzverhalten von SALSA auf der Authority-Matrix (links) so¬
wie auf der Hub-Matrix (rechts) des synthetischen Datensatzes B . . . 72
4.18 Graphische Repräsentation des durch SALSA berechneten Ranking
auf synthetischen Daten B. Authority-Ranking (oben), Hub-Ranking
(unten) 73
4.19 Konvergenz verhalten von Clever/HITS bei der Authority-Berechnung
auf dem Datensatz , java" 75
4.20 Konvergenzverhalten von Clever/HITS bei der Hub-Berechnung auf
dem Datensatz ,java" 75
4.21 Konvergenzverhalten von SALSA bei der Authority-Berechnung auf
dem Datensatz , java" 78
4.22 Konvergenzverhalten von SALSA bei der Hub-Berechnung auf dem
Datensatz ,java" 78
Tabellenverzeichnis
2.1 Invertierte Datei 15
2.2 Größe einer invertierten Datei in Bezug auf die Gesamtgröße der Do¬
kumentensammlung, jeweils mit und ohne Stoppwortreduktion [2] . . 16
3.1 Häufigkeitsverteilung des Termes „Yahoo" in Abhängigkeit zur Fens¬
tergröße b [7] 44
3.2 Übersicht über die vorgestellten Algorithmen zur link-basierten
Ranking-Berechnung mit Modell und Berechnungsmatrizen 48
4.1 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Pagerank-Berechnung im
Laufe der Iterationen 61
4.2 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Cle-
ver/HITS auf der Hub-Matrix 63
4.3 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Cle-
ver/HITSauf der Authority-Matrix 64
4.4 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit SALSA auf der Authority-
Matrix 65
4.5 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit SALSA auf der Hub-Matrix 65
4.6 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Pagerank
auf den synthetischen Daten B 67
4.7 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Clever/HITS auf der
Authority-Matrix mit den synthetischen Daten B 69
4.8 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Clever/HITS auf der Hub-
Matrix mit synthetischen Daten B 70
4.9 Ergebnisvektoren bei der Authority-Berechnung mit SALSA auf den
synthetischen Daten B 71
4.10 Ergebnisvektoren bei der Hub-Berechnung mit SALSA auf den syn¬
thetischen Daten B 72
4.11 Konvergenzverhalten von Pagerank auf dem Datensatz . java" mit c =
0.85 und e = 0.001 73
4.12 Auszug aus den durch Pagerank berechneten Ergebnissen auf dem Da¬
tensatz , java" 74
4.13 Auszug aus den durch Clever/HITS berechneten Authority-
Ergebnissen auf Datensatz „java" 76
4.14 Auszug aus den durch Clever/HITS berechneten Hub-Ergebnissen auf
Datensatz Java" 77
4.15 Auszug aus den durch SALSA berechneten Authority-Ergebnissen auf
Datensatz ,java" 79
4.16 Auszug aus den durch SALSA berechneten Hub-Ergebnissen auf Da¬
tensatz Java" 80
4.17 Rangbewertung der Authority-Resultate für Pagerank, Clever/HITS
und SALSA 82
4.18 Rangbewertung der Hub-Resultate für Clever/HITS und SALSA . 83 |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Zielsetzung '. 1
2 Klassische Suchsysteme und Indizierung 3
2.1 Modelle des Information Retrieval 3
2.1.1 Boolean-Model 4
2.1.2 Vector-Space-Model 6
2.2 Aufbau und Funktionsweise von Suchmaschinen 9
2.2.1 Crawling 9
2.2.2 Indizierung und Aufbau des Wörterbuchs 10
2.2.3 Gewichtung von Termen 12
2.2.4 Retrieval 12
2.2.5 Integration von link-basiertem Ranking 13
2.3 Klassische Algorithmen zur Volltextindizierung 14
2.3.1 Invertierte Dateien als Basis eines Index 14
2.3.2 Indexkonstruktion 16
2.3.3 Retrieval 19
2.3.4 Index verbessernde Verfahren 20
3 Ranking-Systeme auf Basis der Graphstruktur 23
3.1 Modelle für Ranking-Systeme 24
3.1.1 Rank-Flow-Model 24
3.1.2 Random-Walk-Model/Surfing-Model 26
3.1.3 Voting-Model 26
3.1.4 Globales und lokales Ranking 27
3.2 Pagerank 28
3.2.1 Der idealisierte Pagerank 28
3.2.2 Pagerank-Berechnung 30
3.2.3 Optimierung des Verfahrens 32
3.2.4 Optimierung in Bezug auf Speicher 34
3.2.5 Konvergenzverhalten 36
3.2.6 Probleme dieses Ansatzes 38
3.3 Hyperlink-Induced Topic Search 39
3.3.1 Hubs und Authorities 39
3.3.2 Konstruktion des Subgraphen 40
3.3.3 Berechnung der Gewichtung 41
3.3.4 Modifizierter Clever/HITS-Algorithmus 42
3.4 ARC als Variation von HITS 43
3.4.1 Erzeugen der Basismenge 43
3.4.2 Berechnung der Gewichtung 43
3.4.3 Berechnung von Hub- und Authority-Vektor 44
3.4.4 Konvergenz 45
3.5 Stochastic Approach for Link-Structure Analysis 45
3.5.1 Konstruktion des Subgraphen 45
3.5.2 Konstruktion'der Assoziationsmatrizen 45
3.5.3 Berechnung der Hubs und Authorities 48
3.6 Zusammenfassung 48
3.6.1 Meta-Algorithmus für Ranking-Algorithmen 49
4 Design und Implementierung 52
4.1 Allgemeines 52
4.2 Struktur des gesamten Softwaresystems 52
4.3 Implementation 55
4.3.1 Allgemeines zur Implementierung 55
4.3.2 Pagerank 57
4.3.3 Clever/HITS 58
4.3.4 SALSA 58
4.4 Experimente und Auswertungen 59
4.4.1 Tests auf Basis synthetischer Daten 59
4.4.2 Tests auf Basis realer Daten 73
4.4.3 Bewertung der Ergebnisse ^°
4.5 Auswertung und Fazit ^4
5 Abschließende Bemerkungen 86
A Quelltexte und Daten $9
Literatur 95
Abbildungsverzeichnis
2.1 Boolesche Mengenoperationen bei einer Anfrage q = (a V b) A c . 4
2.2 Auswertung einer booleschen Anfrage 5
2.3 Digitaler Baum (Trie) zur Konstruktion einer invertierten Datei . 17
2.4 Hierarchisches Merging von 4 partiellen invertierten Dateien zu einem
Gesamtindex 18
2.5 Funktionsweise der Crossword-Indizierung 22
3.1 Forward-und Back-Links [34] 24
3.2 Idealisierte Berechnung des Pagerank [34] 28
3.3 Idealisierter Pagerank-Algorithmus 29
3.4 Schematische Darstellung eines Rank-Sink 30
3.5 Pagerank-Algorithmus 31
3.6 Datenstruktur zur Speicherung der Link-Information 32
3.7 Optimierter Pagerank-Algorithmus 33
3.8 Blockweise Multiplikation 34
3.9 Aufgesplittete Link-Datei 35
3.10 Speicheroptimierter Pagerank-Algorithmus 35
3.11 Hubs und Authorities [27] 41
3.12 Bipartiter Graph 46
3.13 Allgemeiner Algorithmus zur link-basierten Rangberechnung 50
4.1 Allgemeiner struktureller Aufbau einer Suchmaschine mit link¬
basiertem Ranking-System 54
4.2 Prinzipieller Aufbau des Testsystems 55
4.3 Datenstruktur zur Speicherung des Index 56
4.4 Datenstruktur zur Speicherung von Matrizen 57
4.5 Link-Graph des synthetischen Datensatzes A 60
4.6 Konvergenzverhalten von Pagerank auf synthetischen Daten A mit c =
0.85 und e = 0.001 61
4.7 Graphische Repräsentation des durch Pagerank berechneten Ranking
auf synthetischen Daten A 62
4.8 Konvergenzverhalten von Clever/HITS auf der Authority-Matrix
(links) sowie auf der Hub-Matrix (rechts) des synthetischen Datensat¬
zes A 63
4.9 Graphische Repräsentation des durch Clever/HITS berechneten Ran¬
king auf synthetischen Daten A. Hub-Ranking (unten), Authority-
Ranking (oben) 64
4.10 Konvergenzverhalten von SALSA auf der Authority-Matrix (links) so¬
wie auf der Hub-Matrix (rechts) des synthetischen Datensatzes A . . . 66
4.11 Graphische Repräsentation des durch SALSA berechneten Ranking
auf synthetischen Daten A. Authority-Ranking (oben), Hub-Ranking
(unten) 66
4.12 Graphische Repräsentation des synthetischen Datensatzes B 67
4.13 Graphische Repräsentation des durch Pagerank berechneten Ranking
auf synthetischen Daten B 68
4.14 Konvergenzverhalten von Clever/HITS auf synthetischen Authority-
Daten B mit c = 0.85 und e = 0.001 69
4.15 Konvergenzverhalten von Clever/HITS auf synthetischen Hub-Daten
B mit c = 0.85 und e = 0.001 70
4.16 Graphische Repräsentation des durch Clever/HITS berechneten Ran¬
king auf synthetischen Daten B. Authority-Ranking (oben), Hub-
Ranking (unten) 71
4.17 Konvergenzverhalten von SALSA auf der Authority-Matrix (links) so¬
wie auf der Hub-Matrix (rechts) des synthetischen Datensatzes B . . . 72
4.18 Graphische Repräsentation des durch SALSA berechneten Ranking
auf synthetischen Daten B. Authority-Ranking (oben), Hub-Ranking
(unten) 73
4.19 Konvergenz verhalten von Clever/HITS bei der Authority-Berechnung
auf dem Datensatz , java" 75
4.20 Konvergenzverhalten von Clever/HITS bei der Hub-Berechnung auf
dem Datensatz ,java" 75
4.21 Konvergenzverhalten von SALSA bei der Authority-Berechnung auf
dem Datensatz , java" 78
4.22 Konvergenzverhalten von SALSA bei der Hub-Berechnung auf dem
Datensatz ,java" 78
Tabellenverzeichnis
2.1 Invertierte Datei 15
2.2 Größe einer invertierten Datei in Bezug auf die Gesamtgröße der Do¬
kumentensammlung, jeweils mit und ohne Stoppwortreduktion [2] . . 16
3.1 Häufigkeitsverteilung des Termes „Yahoo" in Abhängigkeit zur Fens¬
tergröße b [7] 44
3.2 Übersicht über die vorgestellten Algorithmen zur link-basierten
Ranking-Berechnung mit Modell und Berechnungsmatrizen 48
4.1 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Pagerank-Berechnung im
Laufe der Iterationen 61
4.2 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Cle-
ver/HITS auf der Hub-Matrix 63
4.3 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Cle-
ver/HITSauf der Authority-Matrix 64
4.4 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit SALSA auf der Authority-
Matrix 65
4.5 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit SALSA auf der Hub-Matrix 65
4.6 Auszug aus den Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Pagerank
auf den synthetischen Daten B 67
4.7 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Clever/HITS auf der
Authority-Matrix mit den synthetischen Daten B 69
4.8 Ergebnisvektoren bei der Berechnung mit Clever/HITS auf der Hub-
Matrix mit synthetischen Daten B 70
4.9 Ergebnisvektoren bei der Authority-Berechnung mit SALSA auf den
synthetischen Daten B 71
4.10 Ergebnisvektoren bei der Hub-Berechnung mit SALSA auf den syn¬
thetischen Daten B 72
4.11 Konvergenzverhalten von Pagerank auf dem Datensatz . java" mit c =
0.85 und e = 0.001 73
4.12 Auszug aus den durch Pagerank berechneten Ergebnissen auf dem Da¬
tensatz , java" 74
4.13 Auszug aus den durch Clever/HITS berechneten Authority-
Ergebnissen auf Datensatz „java" 76
4.14 Auszug aus den durch Clever/HITS berechneten Hub-Ergebnissen auf
Datensatz Java" 77
4.15 Auszug aus den durch SALSA berechneten Authority-Ergebnissen auf
Datensatz ,java" 79
4.16 Auszug aus den durch SALSA berechneten Hub-Ergebnissen auf Da¬
tensatz Java" 80
4.17 Rangbewertung der Authority-Resultate für Pagerank, Clever/HITS
und SALSA 82
4.18 Rangbewertung der Hub-Resultate für Clever/HITS und SALSA . 83 |
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