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Qualitative und quantitative Textanalyse PageRank.

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Präsentation zum Thema: "Qualitative und quantitative Textanalyse PageRank."—  Präsentation transkript:

1 Qualitative und quantitative Textanalyse PageRank

2 Problemstellung und Motivation Wer wir sind, was wir machen und der ganze Rest

3 Wir... ● Alexandra Danilkina, Fabian Fier und Thomas Krause ● alle Informatiker ● Linguist?

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5 Unser Thema ● „irgendwas mit PageRank“ ● „mit Linguisten zusammensetzen und mögliches konkretes Thema finden“

6 Unser Thema ● Problem: PageRank bezieht sich nur auf die Links, nicht auf sprachliche Elemente ● Korpus enthält keine Links ● nach langer Suche doch noch fündig geworden

7 Unser Thema Neologismus [Pl. Neologismen; griech. néos "neu", lògos "Wort"] (1) Neugebildeter sprachlicher Ausdruck (Wort oder Wendung), der zumindest von einem Teil der Sprachgemeinschaft, wenn nicht im allgemeinen, als bekannt empfunden wird, zur Bezeichnung neuer Sachverhalte, sei es in der Technik oder Industrie, oder neuer Konzepte, etwa in Politik, Kultur und Wissenschaft. [...] (zitiert nach wortwarte.de, wiederum entnommen von Hadumod Bußmann; Lexikon der Sprachwissenschaft, 2. Auflage 1990)

8 Unser Thema Neologism en Verlinkung ?

9 Unser Thema ● Arbeitshypothese: Die Verlinkung und die Entwicklung neuer Worte auf Webseiten könnten zusammenhängen ● PageRank als Maß für die Wichtigkeit einer Seite und damit möglicher Indikator für den Ursprung eines Begriffes

10 Unser Thema ● Verbreitung neuer Worte kann denen von Epidemien ähneln ● Einfluss anderer Sprachen ● Was bewegt die Menschen gerade? ● Was für Worte halten sich, welche sind Eintagsfliegen? ● wortwarte.de von der Universität Tübingen

11 Unser Thema ● Idee: Suche nach neuen Wörtern bei Google und Auswertung der Suchergebnisse ● PageRank berechnen und graphische Aufarbeitung ● Visualisierung der Verlinkungsstruktur

12 Ein wenig Geschichte Oder wie Google das wurde was es heute ist

13 Google Geschichte ● Gründer: Larry Page und Sergey Brin ● Studenten in Stanford ● innovative Suchmaschine BackRub (1996): berücksichtigt zum ersten mal „back links“ (später mehr dazu)

14 Google Geschichte ● Wahlmöglichkeiten zu dieser Zeit: – entweder sehr spezieller Suchbegriff: Suchmaschine (AltaVista und Co.) – oder bei allgemeineren Begriffen: Verzeichnisse (Yahoo,...)

15 Google Geschichte ● Verzeichnisse wurden manuell von Menschen gepflegt: lange Latenzzeiten beim Eintragen ● Suchmaschinen lieferten (zu) viele unspezifische Ergebnisse ● Überladene Portalseiten mit Nachrichten, Gewinnspielen und massiver Werbung, auch wenn man „nur“ mal suchen möchte

16 Google Geschichte ● Googles Vorteile: – bis dato unschlagbare Heuristik (allem voran PageRank): wichtige Seiten erscheinen schon unter den ersten Treffern – simple Oberfläche – hochaktuell und enorme Anzahl indexierter Seiten: erreicht durch (fast) vollständige Automatisierung

17 Google Geschichte ● aus „BackRub“ wird Google ● 1998: Einstieg des ersten Investors (Andy Bechtolsheim, Sun Mitbegründer) ● Juni 1999: weitere Investoren, insgesamt 25 Mio. USD Startkapital ● September 1999: beta-Status wird aufgegeben

18 Google Geschichte ● wie verdient so eine Suchmaschine Geld? ● Lizensierung der Suche durch andere Web- Firmen ● seit 2000: AdWords: – unauffällige suchwortabhängige kleine Werbetexte – seit 2002: cost-per-click Bezahlmodell – Anzeigen stehen untereinander in Konkurrenz

19 Google Geschichte ● und Google verdient gut... ● seit 4. Quartal 2001 mit Gewinn ● Einkaufstouren und Expansion, eine kleine Auswahl – Usenet-Archiv Deja.com – Bildersuche – Google – Google News

20 Google Geschichte – blogger.com – Google Toolbar und Deskbar – Picasa – Google Earth – Google Video und Youtube ● enorme Vielfalt und Reichweite ● Börsengang, Marktwert von 147 Mrd. $ (IBM 139 Mrd. $)

21 Google Geschichte ● „don't be evil“ ● Campus-Charakter der Google Inc. ● Forschung und Innovation ● z.B. Peter Norvig als „Director of Research“ (sehr bekannt in der Künstlichen Intelligenz- Forschung)

22 Google Geschichte ● zensierte Ergebnisse in Ländern wie China ● „Datensammelwut“ ● automatische Auswertung von privaten Daten (z.B. bei Google ) ● Größe macht unheimlich

23 Zwischenfazit ● vom Campus-Projekt zum Giganten (in wenigen Jahren) ● Innovation und Benutzerfreundlichkeit ● Expansion ● viel Licht, viel Schatten

24 PageRank Theorie

25 ● Suchmaschinenproblematik ● Situation aus Sicht der Benutzer, Suchmaschinen ● Ranking, PageRank ● Random-Surfer-Modell ● Dangling Links

26 Situation aus der Benutzersicht ● Unüberschaubare Menge an Webseiten ● Unterschiedliche Qualität und Zielgruppen der Seiten ● Siehe Beispiel Autoverkauf

27 Situation aus der Sicht der Suchmaschinen ● Es gibt mehrere Milliarden Webpages ● Mehrere Hundert Millionen verschiedene Themen müssen indiziert werden ● Pro Tag müssen hundert Millionen Suchanfragen beantwortet werden

28 Lösungsansatz ● Möglicher Ansatz: Trennung zwischen relevanten und nicht-relevanten Seiten ● aber: reicht nicht aus ● Entscheidend: Reihenfolge bei Präsentation der Treffer

29 Klassische Heuristiken der Suchmaschinen ● viele Suchbegriffe tauchen im Titel auf ● Suchbegriff kommt oft im Inhalt der Seite vor ● URL ist nicht lang → Seite ist relevant

30 Ranking allgemein ● Mechanismus zur Relevanzbewertung von Suchergebnissen ● Suchergebnisse werden in der Regel in absteigender Reihenfolge dargestellt

31 PageRank PageRank ist eine Methode die Webseiten maschinell, effektiv und abhängig vom menschlichen Interesse nach Wichtigkeit und Relevanz einzuordnen.

32 PageRank: Idee ● Internet als gerichteter Graph ● Webpages - Knoten ● Links – Kanten ● PageRank – eine Zahl für Sortierung der Ergebnisse

33 Web als gerichteter Graph A A B B C C A und B sind Backlinks (eingehende) von C C ist ein ForwardLink von A u. B Unterscheidung von Links wichtig

34 Annahmen ● Links als implizite Aussage über (subjektive) hohe Meinung von Seiten, auf die Links verweisen ● viele Verweise auf eine Seite →Seite ist „wichtig“ ● Seite hat wenige Links→Jeder Link ist „wichtig“ ● Link kommt von einer „wichtigen“ Seite→Link ist „wichtig“

35 Beschreibung vom Algorithmus 1. Jeder Knoten (Seite) kriegt einen Startwert (z.B. 1/# Knoten) WIEDERHOLE bis Knotengewichte konvergiert sind: 2.Gewichte der Kanten Bestimmen als Gewicht des Knotens / # Links 3.Berechne Knotengewichte aus den Backlinks neu als ∑ Kantengewichte

36 PageRank mathematisch (etwas vereinfacht) u - eine Webseite B u - Menge der Seiten, die Links auf u enthalten N u – Anzahl Links in u Faktor c < 1

37 Nachteil der vereinfachten Definition ● Rank Sinks - zyklisch verlinkte Seiten mit einem Eingang, aber ohne Ausgang (genauer später) ● PageRank erhöht sich innerhalb des Zyklus, ohne nach „außen“ abgegeben zu werden ∞ ∞ ∞

38 Lösung – Rank Source Rank Source - Vektor E, der jeder Seite bei jeder Iteration einen gewissen konstanten „Bonus“ gibt

39 Matrixnotation (1) A: quadratische Matrix, in der Spalten und Zeilen Webseitenentsprechend gefüllt sind:

40 Matrixnotation (2) = A Pagerank ausrechnen: R = cAR

41 Random-Surfer-Modell (1) ● Zufalls-Surfer befindet sich mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auf einer Website (aus PageRank berechnet) ● P(Verfolgung von Links nicht abgebrochen ≡ weiterklicken) = Dämpfungsfaktor ● Es ergibt sich eine Kette von verlinkten besuchten Seiten ● „Langeweile“ → Unterbrechung der Kette, (= Aufruf einer komplett neuen Seite )

42 Random-Surfer-Modell (2) ● Gewicht einer Seite als Wahrscheinlichkeit, dass ein zufälliger Surfer sich auf dieser Seite befindet ● Rank Source die Wahrscheinlichkeit für die Wahl einer best. Seite als neuer Startseite ● Surfer bleibt nicht in einem Rank Sink hängen

43 Dangling Links ● Links, die auf eine Seite, die keine ausgehende Links hat, zeigen ● → PageRank Sick ● Diese Einträge (Dangling Links) entfernen bis PageRank ausgerechnet ist, danach Werte den Seiten zuweisen Iteration 1 Iteration 2 A A B B C C

44 Implementation

45 Warum Java? ● Einfach ● Plattformübergreifend ● bereits vertraut Ideal für einen kleinen Prototyp

46 Aufbau

47 DataStructure Repräsentiert eine Internetseite: ● ID / URL ● PageRank ● LinkIDs / LinkURLs ● next

48 DataStructure ● diverse getter- / setter-Methoden ● toString für einfache Ausgabe Einfach verkettete lineare Struktur (linearisierter Graph -> Algorithmus)

49 AdvancedCrawler Eingabe: Suchwort Ausgabe: DataStructure, die die Suchergebnisse repräsentiert => Parsen der HTML-Ausgaben max Suchergebnisse (von „ungefähr “)

50 HTTPCrawler Eingabe: URL Ausgabe: String der korrespondierenden Internetseite wget: problematisch (Google blockiert, zuverlässig aber langsam) Greedy (enge Timeouts) Benutzt: Apache Commons HTTPClient

51 LinkParser Eingabe: HTML-Seiten Ausgabe: Liste der darin enthaltenen Links, möglichst keine PDFs oder (Google- )Suchergebnisse Reguläre Ausdrücke: ]*href=\"?http://[^(>| )]*\"?[^>]*>

52 PageRankAlgorithm initialisiert die DataStructure (URLs -> IDs, linkURLs -> linkIDs) berechnet den "Quell"-PageRank jeder Seite (0,15/#Seiten) = zufälliger Surfer Berechnet einmalig (Verlinkungs-)Matrix T

53 PageRankAlgorithm Methode makeAnIteration: - Berechnet neuen PageRank und speichert ihn in die vorliegende DataStructure - gibt delta zurück: Differenz zwischen altem und neuem PageRank (könnte man als Abbruchkriterium verwenden)

54 Demonstration

55 Wortwarte

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59 Implementierung: Kritik ● Duplikate? Anker? Interne Links? ● Threads ● Effizienz ● Google-Optimierungen: Enthalten die Seiten die Begriffe überhaupt? ● Google als Blackbox benutzt, aber eigener Suchindex viel zu aufwendig ● nur erste Tiefe der Suchergebnisse untersucht


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