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XyCrawler, monitorage, filtrage et validation de pages Web pour l’entrepôt edot Revue edot du 29 Juin 2004 Lot 3 : Création de l’entrepôt G. Sadrati, B.

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1 XyCrawler, monitorage, filtrage et validation de pages Web pour l’entrepôt edot Revue edot du 29 Juin 2004 Lot 3 : Création de l’entrepôt G. Sadrati, B. Nguyen

2 2 Revue E.Dot 29/6/2004 Plan Cadre du crawling Crawling et Monitorage Filtrage et Validation Perspectives et améliorations

3 Crawl du Web

4 4 Revue E.Dot 29/6/2004 Cadre du crawling Nécessité d’un mécanisme d’acquisition de données Pages HTML Autre… (BD, PDF…) Nécessité d’un outil de gestion des changements des pages récupérées Travaux sur les deltas Monitoring Différence : détecter des informations sur le contenu des pages au moment où elles sont lues et déclencher des alertes

5 5 Revue E.Dot 29/6/2004 Cadre du crawling Fonctionnalité très utile pour un entrepôt XML Passage à l’échelle primordial: un crawler non distribué crawl 20 pages par seconde ! Solution proposée par Xylème: Utilisation d’un langage déclaratif simple pour définir les souscriptions Utilisation d’algorithmes efficaces pour le traitement de larges quantités de données

6 Crawling et Monitorage

7 7 Revue E.Dot 29/6/2004 Crawling : Stratégies Crawling puis filtrage Taux faible de qualité avant filtrage Beaucoup de pages retournées Focused Crawling (edot filter) Types de documents à crawler HTML PDF …

8 8 Revue E.Dot 29/6/2004 Le langage de souscription : glossaire Condition atomique : une question atomique booléenne simple, qui pourra être testée pour tous les documents (est-ce un document pdf ? Est ce un nouveau document ?…) Évènement atomique: à chaque condition atomique on associe un évènement atomique, identifié simplement par un numéro, qui sera déclenché si la condition atomique associée est vraie Condition complexe: une conjonction de conditions atomiques Évènement atomique: l’événement associé à une condition complexe Requête de monitoring: requête composée d’une disjonction de conditions complexes

9 9 Revue E.Dot 29/6/2004 Un example de souscription Subscription product_denrées_alimentaires Monitoring product_denrées_alimentaires_pH select url from meta where contains "denrées alimentaires" and contains "pH" Monitoring product_denrées_alimentaires_acide select url from meta where contains "denrées alimentaires" and contains "acide" and contains "gras" Monitoring product_food_product_fatty select url from meta where contains "food product" and contains "fatty“ and contains "acid" Report by post when count = 1

10 10 Revue E.Dot 29/6/2004 Architecture du module

11 11 Revue E.Dot 29/6/2004 Performance du système La complexité dépend uniquement du nombre d’évènements atomiques moyen N déclenchés par un document O(N 2 ) Intuition : Dans le cas général, les deux premiers niveaux de la table sont les seuls qui comptent L’algorithme est adapté aux besoins 10M évènements complexes; 1M éven. atomiques 100 évènements atomiques déclanchés par document 0.8 ms pour traiter un document. 2 million de documents par jour (limité par le crawl)

12 12 Revue E.Dot 29/6/2004 Résultats Notifications : Caractéristique (ph, aw, teneur en acide gras) Et Germes OU produits (OU auteurs) Plusieurs phases de 10h de crawl Phase 1 : Résultats bruts URLs / notifs Phase 2 : Résultats filtrés par type, rajout de synonymes anglais URLs / notifs Phase 3 : Crawler ‘allégé’, élimination de mots trop fréquents, des auteurs 2400 URLs / notifs

13 13 Revue E.Dot 29/6/2004 Résultats : top 5 Phase 1: pup.princeton.edu/catalogs/outprint.shtml Phase 2: Phase 3:

14 Filtrage et Validation

15 15 Revue E.Dot 29/6/2004 Buts Mieux comprendre le contenu des pages Filtrer automatiquement les pages Permettre une évaluation automatique des stratégies de crawl

16 16 Revue E.Dot 29/6/2004 Utilisation de Thesus Module d’enrichissement sémantique de Thesus Utilisation de la structure du Web, en particulier les liens entre pages Objectifs Constituer un entrepôt de données du Web sur un thème particulier Constituer des classes (sémantique) de documents pour simplifier l’interrogation et la gestion de l’entrepôt

17 17 Revue E.Dot 29/6/2004 Importance des liens pour le Web Concept de base de la navigation hypertexte Utilisation des liens pour obtenir des information sur la pertinence ou l’importance des pages (PageRank) Les liens sont porteurs de sens, et apportent de la connaissance de la part de l’auteur de la page Beaucoup de liens vers une page indiquent un consensus

18 18 Revue E.Dot 29/6/2004 Technique basique: Sémantique et Extraction des Liens L’analyse d’un proche voisinage de l’ancre d’une page donne des indications intéressantes sur la page cible [Phelps, Wilenski, 2000] Vérification expérimentale Constat: on peut récupérer des mot-clés qui caractérisent une page, sans même la lire. Heuristique pour l’extraction des mots clés Fenêtre de 100 caractères Analyse des balises HTML porteuses de sens Élimination de mots vides de sens Cette approche est complémentaire d’une approche IR classique comme TF/IDF

19 19 Revue E.Dot 29/6/2004 Technique avancée: Utilisation d’une ontologie Calcul d’un ensemble de mots clés succinct Développement d’une mesure de similarité sur les arbres Application à la classification Une meilleure adaptabilité des requêtes, tout en conservant un langage de requêtes simple Problème de dimensionnalité si on considère les mots clés en IR classique (mesure cosinus)

20 20 Revue E.Dot 29/6/2004 Notation Un document Web d avec un URL U est représenté par: {U, k 1, k 2 …k n } où chaque k i est un terme de l’ontologie

21 21 Revue E.Dot 29/6/2004 Re-formulation de la Problématique Étant donne un ensemble de documents, dont chacun est caractérise par un ensemble de concepts d’une ontologie, trouver une méthode pour regrouper en classes les documents ayant une sémantique proche

22 22 Revue E.Dot 29/6/2004 Une solution ? Algorithme de regroupement par densité [EKSX96] DB-Scan Mesure de similarité entre ensembles de concepts

23 23 Revue E.Dot 29/6/2004 Un exemple de mesure: Cosinus Utilise le coefficient de Jaccard: Faiblesse : Ne permet pas de gérer une ontologie

24 24 Revue E.Dot 29/6/2004 Une autre mesure de similarité Pour un arbre : Similarité de Wu et Palmer [WP94] Applicable aussi à un DAG Plus fine c a b

25 25 Revue E.Dot 29/6/2004 …et pour des ensembles a2b1 a1 b2 a3 S=1/2 x (1/3(3/4+6/9+3/4)+1/2(3/4+3/4)) S= 0.74

26 26 Revue E.Dot 29/6/2004 Algorithme de regroupement par densité Utilise une mesure [EKSX96] A density based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise, SIGKDD Paramètres : MinSim, MinDocs

27 27 Revue E.Dot 29/6/2004 Nommage des classes (Étiquetage) On construit pour chaque classe l’union des concepts qui apparaissent dans au moins 1 document Pour chaque concept, on calcule la proportion de documents de la classe auxquels il appartient On garde les concepts pertinents (c-à-d au dessus d’un seuil ~51% dans nos tests)

28 28 Revue E.Dot 29/6/2004 Résultats sur le Crawl de Xylème Qualité de pages trop faible pour utiliser l’ontologie et le clustering Les techniques avancées seront utilisées pour la validation sur des ensemble de pages de meilleure qualité Utilisation de l’extraction de mots-clé Permet une validation automatique (rejet automatique)

29 29 Revue E.Dot 29/6/2004 Résultats URL: Keys: inches,poster,jennifer,jane,joan URL: (page perso) Keys: just,gabby,am,want,man,time URL: (page perso)http://www.art.com/asp/display-asp/_/ui--95F32BA3CE8B4B16BEE85ACB2779D05D/ID--6362/divine.htmhttp://yertreelerermine.blogspot.com/2003_06_01_yertreelerermine_archive.htmlhttp://www.dmcindc.com/2002/03/wn_2002_03.html Keys: just,today,really,get,time,got URL: (site russe sur des caméras) Keys: URL: (page non trouvée) Keys: URL: Keys: inches,poster,michael,john,richard,david,robert URL: Keys: pdf,microbiol,html,appl,environ,abstract URL: Keys: microbiol,abstract,html,pdf,environ,applhttp://www.satpro.ru/hva hdfhttp://www.asept.fr/bissa6.htmhttp://www.art.com/asp/display-asp/_/ui--EB14F96C4F2445CD8A6E3C4ABD8CF632/ID /mike_epps.htmhttp://aem.asm.org/content/vol69/issue5/index.shtmlhttp://aem.asm.org/current.shtml URL: Keys: inches,poster,michael,john,richard,david,robert URL: Keys: products,search,bacillus,food,bacteria,data URL: Keys: theurl,artcom,clearance,home,new,comics URL: Keys: inches,poster,jennifer,jane,joan,laura URL: Keys: inches,poster,michael,john,david,richard,robert URL: Keys: click,preview,sex,asian,site,besthttp://www.art.com/asp/display-asp/_/ui--839E61F78F2D4987A3D7DEA4072F76AA/ID--5091/tom_hanks.htmhttp://wyndmoor.arserrc.gov/combase/Search.aspxhttp://www.art.com/asp/display-asp/_/ui--EB14F96C4F2445CD8A6E3C4ABD8CF632/ID11389/jarrad_paul.htmhttp://www.art.com/asp/display-asp/_/ui--DBF701FFE5EE4ECFAB13904CA992A6B6/ID--8640/virginia_hey.htmhttp://www.art.com/asp/display-asp/_/ui--5D8EA6ABC D228EC6A269893B/ID /david_hanson.htmhttp://www.soda-tops.com/KATIA/

30 Perspectives et améliorations

31 31 Revue E.Dot 29/6/2004 Le crawl large… inefficace Le crawl ‘large’ donne des résultats décevants Prouvé par l’application de Thesus PDFFilter montre que les documents pdf sont plus intéressant Difficulté dans la construction des requêtes de monitoring Mots trop communs Nécessité d’un spécialiste pour la construction et la validation

32 32 Revue E.Dot 29/6/2004 Vers un crawl focalisé… Crawling focalisé (edotfilter) Permettra l’utilisation des techniques de clustering et d’étiquetage avancées PDFFilter Techniques d’extraction spécifiques au format S’intègre dans l’architecture modulaire Utilisable avec Thesus

33 33 Revue E.Dot 29/6/2004 Questions ?

34 34 Revue E.Dot 29/6/2004 Architecture du module SQL Xyleme Crawler Alerter Web Browser Xyleme Reporter Xyleme Subscription Manager Complex Event Detection Subscription Manager Reporter Trigger Engine Xyleme Query Processor SQL documents

35 35 Revue E.Dot 29/6/2004 Phase 1 : Détection des évènements atomiques metadata manager HTML parser XML loader document & alerts d/46 complex event detection atomic event 46: URL matches pattern atomic event 67: XML document contains the tag with the value “Monet” 5 millions of pages/day d d/46,67 loading

36 36 Revue E.Dot 29/6/2004 Phase 2 : Détection des évènements complexes HTML parser XML loader complex event detection complex event 12: 67 & 46 (XML document contains the tag with value “Monet” and URL matches pattern Millions of alerts of pages/day Millions of subscriptions

37 37 Revue E.Dot 29/6/2004 triggers notification/monitoring Phase 3: Notification Processor Reporter continuous queries complex event detection clock notification/results Millions of Notifs Per day alerts

38 38 Revue E.Dot 29/6/2004 C1 = a0 a4 a4 Algorithme Atomic Event Set, Exemple a2 C3 = a2 a4 a5 a6 a7 C4 = a4 a5 a6 a7 a0 C0 = a0 C0 a1 a4a3 C2 = a0 a1 a3 C1C2 C3 C4 C1

39 39 Revue E.Dot 29/6/2004 a4a0 Algorithme Atomic Event Set, Exemple a2 a1 a3 a4 a5 a6 a7 S={a0 a2 a 4} Detected Events: C0 a4 C1 a2 C3 a4 C0 C1 C3 C2 C4

40 40 Revue E.Dot 29/6/2004 Autres fonctionnalités du module Alerters XML (G. Cobéna) Reporting (J. Jouglet)

41 41 Revue E.Dot 29/6/2004 Complexité Analyse en moyenne théorique de O(N 2 ) avec N = nombre d’événement atomiques détectés Etude expérimentale Résultats tout à fait satisfaisant en pratique

42 42 Revue E.Dot 29/6/2004 Conclusions Module indépendant Utile comme déclencheur en l’amont de services tels que la classification sémantique Publications : B. Nguyen S. Abiteboul, G. Cobena and M. Preda, Monitoring XML data on the Web, Proceedings of the ACM-SIGMOD, B. Nguyen, S. Abiteboul, G. Cobena and L. Mignet, Query Subscription in an XML Warehouse, DELOS Workshop, 2000


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