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Ranking di pagine Web Ilaria Bordino, Yahoo! Research Barcelona Ida Mele, Sapienza Universita di Roma.

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Presentazione sul tema: "Ranking di pagine Web Ilaria Bordino, Yahoo! Research Barcelona Ida Mele, Sapienza Universita di Roma."— Transcript della presentazione:

1 Ranking di pagine Web Ilaria Bordino, Yahoo! Research Barcelona Ida Mele, Sapienza Universita di Roma

2 Ranking delle pagine Raccolta delle pagine html; Costruzione del webgraph; Transformazione dei dati in un formato adeguato; Ranking delle pagine del webgraph: – Con Pagerank; – Con Hits. Pagina 2Ranking Web pages

3 FastUtil DSI Utilities WebGraph LAW MG4J Librerie per Web IR Pagina 3Ranking Web pages

4 FastUtil URL: Tre nuclei fondamentali: - Classi che estendono Java Collections Framework esponendo strutture dati (mappe, insiemi, liste e code con priorità) con modesto ingombro di memoria e supporto per accesso/inserimento veloce di elementi. - Classi che espongono strutture dati (array, insieme, liste) a 64 bit per il supporto di collezioni di dati molto grandi; - Classi che forniscono supporto per I/O veloce ed efficiente su file binari e testuali. Pagina 4Ranking Web pages

5 Ilaria Bordino MG4J -- Managing GigaBytes for Java FastUtil: Supporto per collezioni tipizzate Fastutil specializza le classi più utili di Java Collections Framework (HashSet, HashMap, LinkedHashSet, LinkedHashMap, TreeSet, TreeMap, IdentityHashMap, ArrayList, Stack) fornendo delle versioni che accettano uno specifico tipo di chiave/valore (es., interi). Ogni struttura dati implementa, se possibile, la corrispondente interfaccia standard (ad es. Map per le mappe). Le strutture dati di Fastutil possono essere pluggate all'interno di codice già esistente ed utilizzate con metodi di accesso tradizionali. Le classi di Fastutil forniscono anche molte versioni polimorfiche dei metodi più ampiamente utilizzati, implementando interfacce più stringenti che estendono e rafforzano quelle standard. Pagina 5Ranking Web pages

6 FastUtil: Supporto per collezioni di grandi dimensioni Fastutil 6 mette a disposizione un insieme di classi per la gestione di collezioni di dati molto grandi (dimensione > 2^31). Big arrays: array di array utilizzabili come array monodimensionali con indici a 64 bit. Big lists: liste a 64 bit Big hash set: set la cui dimensione è limitata solo dalla quantità di memoria disponibile. Tutte le collezioni implementano l'interfaccia Size64, il cui metodo size64() ritorna la dimensione della collezione come long integer Pagina 6Ranking Web pages

7 FastUtil: Supporto per I/O pratico ed efficiente Fastutil fornisce una vasta collezione di metodi che forniscono un supporto pratico ed efficiente per leggere/scrivere grandi vettori ottenere iteratori da file binari o testuali, etc. Obiettivo principale è l'incremento delle prestazioni (sia spazio che memoria). I metodi rilevanti per mappe e insieme tipizzati sono 2-10 volte più veloci di quelli delle classi standard. Fastutil riduce enormemente la creazione e collezione di oggetti, utilizzando metodi e iteratori polimorfici, che non richiedono la creazione di oggetti wrapper, e tecniche di hashing che permettono di evitare creazione di un grande numero di oggetti e la loro raccolta da parte del garbage collector. Pagina 7Ranking Web pages

8 Dsiutil MutableString: le classi standard messe a disposizione da Java, String e StringBuffer, giacciono agli estremi opposti dello spettro immutabile/modificabile. Indicizzare testi su larga scala richiede alcune caratteristiche intemerdie: ad es, usare una stringa modificabile, una volta congelata, nello stesso modo ottimizzato di una immutabile Allo stessp tempo non abbiamo bisogno della sincronizzazione (che rallenta StringBuffer) Controllare se una parola esiste nel dizionario senza creare un nuovo oggetto Pagina 8Ranking Web pages

9 Dsiutil Altre utilità: BitVector – implementazioni flessibili e performanti It.unimi.dsi.compression gestisce diversi tipi di codifiche ProgessLogger I/O Package util: fornisce implementazioni di strutture come prefix map e filtri di bloomit Pagina 9Ranking Web pages

10 WebGraph Framework che consente la manipolazione di grafi di grandi dimensione grazie allutilizzo di moderne tecniche di compressione. Il framework si compone di: Codici (zeta- codes) particolarmente adatti per la memorizzazione di grafi del web. Algoritmi in grado di accedere ai grafi compressi senza effettuarne la decompressione, grazie a tecniche di tipo lazy che rimandano la decompressione al momento in cui diventa necessaria. Implementazione java completa e documentata. Pagina 10Ranking Web pages

11 WebGraph: Classi fondamentali ImmutableGraph: specifica metodi daccesso per la manipolazione di un grafo immutabile. BVGraph: fornisce metodi flessibili e configurabili per memorizzare e utilizzare grafi del web in formato compresso. ASCIIGraph può essere usata per leggere grafi rappresentati attraverso un semplice formato testuale. ArcLabelledImmutableGraph: grafi etichettati sugli archi. Transform: consente lapplicazione di molte trasformazioni, come simmetrizzazione o calcolo del trasposto. Pagina 11Ranking Web pages

12 WebGraph: Rappresentazione compressa La rappresentazione compressa di un grafo in formato BV è costituita da 3 file:.graph contiene le liste di successori di tutti I nodi nel grafo. Ogni lista di successori è una lista di interi mappata in una sequenza di bit attraverso luso di efficienti tecniche di compressione..offsets Memorizza il bit offset per ogni nodo del grafo. Loffset del primo nodo è 0. Per comodità rappresentiamo anche loffset dellultimo nodo, che di fatto fornisce lindicazione della lunghezza in bit del file.graph.properties Contiene una serie di informazioni che sono necessarie per decodificare correttamente I file.offsets e.properties, e anche informazioni statistiche come numero di bit per link. Pagina 12Ranking Web pages

13 Caricamento del grafo in memoria Il modo naturale di usare un grafo compresso è quello di caricarlo in un array di byte e poi indicizzare I suoi bit usando opportunamente gli offsets. Tenere in memoria gli offsets è molto costoso. Altra opzione è quella del caricamento parziale: specifichiamo un offset step J e carichiamo in memoria soltanto un offset ogni J. In questo modo è ancora possibile caricare un grafo in una speciale forma riarrangiata: per ogni J liste di successori memorizziamo prima gli outdegree, poi le restanti liste di successori. Per alcune applicazioni (es, calcolo del trasposto) non è necessario calcolare il grafo in memoria: in questo caso possiamo ottenere iteratori che leggono direttamente dal file.graph. Pagina 13Ranking Web pages

14 Utilizzo delle librerie Webgraph e LAW per il calcolo di PageRank – LAW: collezione software distribuita dal laboratory of Web Algorithmics. – Contiene il piu' grande insieme di classi e documentazione relativi a PageRank reso disponibile pubblicamente. – Pagina 14Ranking Web pages

15 Impostazione del classpath – Scaricare e scompattare gli archivi seguenti: – – - – Aggiungere al classpath tutti i file jar contenuti negli archivi suddetti, procedendo come descritto nella esercitazione precedente. Pagina 15Ranking Web pages

16 set-classpath.sh – export DIR=your_own_directory – export CLASSPATH=.:$DIR/colt jar:$DIR/dsiutils jar:$DIR/fastutil jar:$DIR/jakarta-commons- collections jar:$DIR/jakarta-commons-configuration- 1.4.jar:$DIR/jakarta-commons-io-1.4.jar:$DIR/jakarta- commons-lang-2.3.jar:$DIR/jsap-2.1.jar:$DIR/junit jar:$DIR/law-2.1.jar:$DIR/log4j jar:$DIR/sux4j- 3.0.jar:$DIR/webgraph jar Pagina 16 Ranking Web pages

17 Conversione del grafo in formato Webgraph – Passo 1: conversione nel formato testuale supportato dal framework. – Il grafo e' memorizzato in un file chiamato basename.graph-txt. La prima linea contiene il numero di nodi, n. Quindi, il file contiene n linee: la linea i-esima contiene i successori del nodo i in ordine crescente (la numerazione dei nodi va da 0 a n1). I successori sono separati tra di loro da uno spazio. – java Text2ASCII graph-name crea un file graph-name.graph-txt contenente il grafo in formato ASCIIGraph – more graph-name.graph-txt Pagina 17Ranking Web pages

18 Conversione del grafo in formato Webgraph – Passo 2: conversione dal formato testuale al formato BV. – java it.unimi.dsi.webgraph.BVGraph -g ASCIIGraph graph-name graph-name – Produce un grafo compresso in formato BVGraph, con basename graph-name. – Il grafo risultante viene memorizzato in tre file: – graph-name.graph – graph-name.offsets – graph-name.properties Pagina 18Ranking Web pages

19 Utilizzo della libreria LAW per il calcolo di PageRank – Il package it.unimi.dsi.law.rank contiene una vasta collezione di classi dedicate al calcolo di PageRank. – PageRank: classe astratta base. Definisce metodi e attributi per il supporto delle computazioni di PageRank o simili. – PageRank.IterationNumberStoppingCriterion: criterio di terminazione: si ferma quando il numero di iterazioni raggiunge un dato limite. – PageRankJacobi: calcola PageRank usando il metodo di Jacobi. – PageRankPowerMethod: calcola PageRank usando il metodo delle potenze. –.... Pagina 19Ranking Web pages

20 Utilizzo della libreria LAW per il calcolo di PageRank – Il package it.unimi.dsi.law.rank contiene una vasta collezione di classi dedicate al calcolo di PageRank. – PageRank: classe astratta base. Definisce metodi e attributi per il supporto delle computazioni di PageRank o simili. – PageRank.IterationNumberStoppingCriterion: criterio di terminazione: si ferma quando il numero di iterazioni raggiunge un dato limite. – PageRankJacobi: calcola PageRank usando il metodo di Jacobi. – PageRankPowerMethod: calcola PageRank usando il metodo delle potenze. – Input: grafo in formato BVGraph Pagina 20Ranking Web pages

21 Calcolo di PageRank: esempio – java it.unimi.dsi.law.rank.PageRankPowerMethod graph-name graph-name – Calcola sul grafo di nome graph-name il PageRank score di tutti i nodi. – Output: graph-name.properties, graph-name.ranks (file binario contenente i punteggi calcolati per ogni nodo) – Lettura degli score calcolati per i nodi del grafo: – java PrintRanks graph-name.ranks – Stampa lo score calcolato per tutti i nodi. La riga i-esima contiene lo score del nodo i-esimo. Pagina 21Ranking Web pages

22 Calcolo di PageRank: esercizio – Applicare gli altri metodi supportati per il calcolo di PageRank. – java it.unimi.dsi.law.rank.PageRankGaussSeidel graph-name graph-name – java PrintRanks graph-name – java it.unimi.dsi.law.rank.PageRankJacobi graph-name graph-name – java PrintRanks graph-name Pagina 22Ranking Web pages

23 Esercizi – Applicare gli altri metodi supportati per il calcolo di PageRank. – java it.unimi.dsi.law.rank.PageRankGaussSeidel graph-name graph-name – java PrintRanks graph-name – java it.unimi.dsi.law.rank.PageRankJacobi graph-name graph-name – java PrintRanks graph-name Pagina 23Ranking Web pages


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