Ranking di pagine Web Ilaria Bordino, Yahoo! Research Barcelona

Presentazione sul tema: "Ranking di pagine Web Ilaria Bordino, Yahoo! Research Barcelona"— Transcript della presentazione:

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

2 Raccolta delle pagine html; Costruzione del webgraph;
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. Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 2

3 Librerie per Web IR FastUtil DSI Utilities WebGraph LAW MG4J
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4 URL: http://fastutil.dsi.unimi.it Tre nuclei fondamentali:
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. Ranking Web pages Ranking di pagine web

5 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. Ranking Web pages MG4J -- Managing GigaBytes for Java Ilaria Bordino Ranking di pagine web

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 Ranking Web pages Ranking di pagine web

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. Ranking Web pages Ranking di pagine web

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 Ranking Web pages Ranking di pagine web

9 BitVector – implementazioni flessibili e performanti
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 Ranking Web pages Ranking di pagine web

10 Implementazione java completa e documentata.
WebGraph Framework che consente la manipolazione di grafi di grandi dimensione grazie all’utilizzo 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. Ranking Web pages Ranking di pagine web

11 WebGraph: Classi fondamentali
ImmutableGraph: specifica metodi d’accesso 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 l’applicazione di molte trasformazioni, come simmetrizzazione o calcolo del trasposto. Ranking Web pages Ranking di pagine web

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 l’uso di efficienti tecniche di compressione. .offsets Memorizza il bit offset per ogni nodo del grafo. L’offset del primo nodo è 0. Per comodità rappresentiamo anche l’offset dell’ultimo nodo, che di fatto fornisce l’indicazione 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. Ranking Web pages Ranking di pagine web

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. Ranking Web pages Ranking di pagine web

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. Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 14

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. Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 15

16 export DIR=your_own_directory
set-classpath.sh export DIR=your_own_directory export CLASSPATH=.:$DIR/colt jar:$DIR/dsiutils jar:$DIR/fastutil jar:$DIR/jakarta-commons- collections jar:$DIR/jakarta-commons-configuration jar:$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 jar:$DIR/webgraph jar Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 16

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 n−1). 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 Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 17

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 Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 18

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. .... Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 19

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 Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 20

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. Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 21

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 Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 22

23 Esercizi Ranking Web pages
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 Ranking Web pages Ranking di pagine web Ranking di pagine web 23