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SRI pour le WEB : Moteurs de recherche

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Présentation au sujet: "SRI pour le WEB : Moteurs de recherche"— Transcription de la présentation:

1 SRI pour le WEB : Moteurs de recherche

2 Plan Introduction Principes de fonctionnement Conclusion et discussion
Caractéristiques du WEB Définitions Principes de fonctionnement Annuaires (ou répertoires) thématiques Moteurs de recherche : Indexation Couverture Statistiques significatives Méta-moteurs Conclusion et discussion Le 09/11/2001

3 Introduction Définition du WEB Documents présents sur le WEB
Système hypertexte qui relie des documents multimédia grâce à des serveurs répartis géographiquement dans le monde. Documents présents sur le WEB Tout type de format : fichiers textuels PDF Postscript Word PowerPoint, HTML (en majorité) XML (pour l’avenir) Le 09/11/2001

4 Exemple de page WEB Entête Corps <HTML> <HEAD>
<TITLE>Exemple de document HTML</TITLE> <META NAME="author" CONTENT="Emmanuel Nauer"> <META NAME="organization" CONTENT="LORIA"> <META NAME="keywords" CONTENT="HTML, exemple, lien hypertexte, LORIA"> </HEAD> <BODY> <H1>Mon 1er document HTML</H1> <P> Ceci est un document HTML avec un lien hypertexte sur le <A HREF="http://www.loria.fr/">LORIA</A>. </P> </BODY> </HTML> Entête Corps Le 09/11/2001

5 Caractéristiques des moteurs de recherche
Composent de deux parties distinctes : un logiciel de recherche Robot (« crawlers » ou « spiders ») qui traverse automatiquement la structure hypertextuelle du Web, Les informations collectées peuvent varier d’un moteur à l’autre mais généralement elles recouvrent : l’URL, le titre, les premiers paragraphes, des mots-clés dans le texte ou texte intégral et/ou metainformations Ces informations sont ensuite transmises à une autre station en charge de la sauvegarde et de la gestion de ces données. la base de données qui reçoit les informations collectées par le robot. Le 09/11/2001

6 Mise à jour de la base de données
Mise à jour à intervalles réguliers dépendants de la rapidité du robot, ceci pour éliminer les liens morts, les fonctions principales de la base de données sont : la recherche ou requête l’insertion des données la mise à jour des données la suppression des données Le 09/11/2001

7 Contenu du WEB Une grande hétérogénéité
Différents sujets d’informations : informations scientifiques, commerciales, sportives, actualités, … Différents types d’informations : données factuelles, texte intégral, banques de données … Différents supports : images, sons, vidéos, textes … Différents formats Gigantesque espace d’information Résultant de la grande facilité de publication d’information : N’importe qui peut mettre n’importe quoi, n’importe comment Le 09/11/2001

8 Taille du WEB Des chiffres à la mi-2002 (source : www.abondance.com)
Nombre de sites WEB (i.e. ensemble de pages WEB) : anglophones : au moins 3 millions (nombre de sources d'information recensées sur les annuaires anglophones majeurs : Yahoo!, Looksmart, Open Directory). francophones : au moins (mêmes sources : annuaires francophones Yahoo!, Nomade.fr, Guide de Voila). Nombre de pages WEB : en toutes langues : au moins 3 milliards. en français : 60 millions environ. Ces chiffres ne concernent que le WEB statique !!! = uniquement les documents accessibles par des liens hypertextes Le 09/11/2001

9 Répertoires thématiques
Le 09/11/2001

10 Répertoires thématiques (ou annuaires)
Objectif Fournir un accès hiérarchisé à l'information Exemple : … Organisation des données Indexation humaine des sites (ensemble de pages WEB) : Valeur ajoutée Couverture limitée Biais de l'indexation humaine Maintenance de la hiérarchie Recherche par navigation dans des classifications thématiques Le 09/11/2001

11 Répertoires thématiques (ou annuaires)
Quelques statistiques Open Directory (www.dmoz.org, 04/2001) indexeurs catégories d’URL LookSmart (08/2001) 200 indexeurs catégories d’URL Yahoo (08/2000) 100 indexeurs Non communiqué à d’URL (intervalle estimé par addition des liens présentes dans l’ensemble des catégories) Le 09/11/2001

12 Moteurs de recherche Le 09/11/2001

13 Moteurs de recherche Objectifs Les plus connus
Fournir un service pour de la recherche d'information sur le WEB à partir de requêtes. Indexation automatique et complète du WEB Les plus connus Le 09/11/2001

14 Moteurs de recherche Fonctionnement et architecture
Moteur d’indexation et de recherche, adapté au WEB Moteur Web INDEX Indexation a : … information : (#1,16), (#4,145),(#12,19)… recherche : (#1,4), … - Parcours du WEB - Mise à jour des index Recherche - Traitement de la requête - Calcul de la réponse ? Le 09/11/2001

15 Problèmes de mise en oeuvre
Indexation Fréquence de mise à jour de l'index Couverture : indexation d'une partie du WEB seulement Technique pour ré-indexer régulièrement les pages à grande fréquence de modification Constitution de l’index = analyse de la page WEB : Accentuations et majuscules Mots « vides » (exemples : a, pour, de, afin, ...) Indexation d'une partie de document seulement Détection de doublons (document identique à différentes URL) Non-indexation des pages contenant du SPAM (pollution électronique dont le but est de classer une page dans les premières places des résultats de recherche) Le 09/11/2001

16 Exemple de document contenant du SPAM
<HTML> <HEAD> <TITLE>Ma page d’accueil perso</TITLE> <META NAME="keywords" CONTENT="pamela anderson, pamela, pamela, pamela, sex, sex, sex, sex"> </HEAD> <BODY BGCOLOR="white"> <P> Eh non… elle n’est pas là ! </P> <FONT COLOR="white">pamela, pamela, pamela, … </FONT> </BODY> </HTML> Le 09/11/2001

17 Problèmes d’utilisation des moteurs
Recherche Hétérogénéité des interfaces : Recherche simple Recherche avancée ... Syntaxes et fonctionnalités : Syntaxe particulières à chaque moteur Opérateurs booléens Opérateurs spécifiques Méthodes de classement Le 09/11/2001

18 Classement des réponses
Formule mystérieuse et secrète ! Méthode dépendante du moteur et de différents paramètres Nombre de mots de la requête présents dans le document « Un document qui contient tous les mots de la requête est plus pertinent qu’un document qui n’en contient qu’une partie » Mots de la requête en tête de page « Un document qui contient les mots en tête de page est plus pertinent qu’un document qui les contient en fin de page » Le 09/11/2001

19 Classement des réponses
Proximité des mots de la requête dans le document « Si les mots de la requête sont proches, ils sont employés dans un même contexte » Exemple : Taille de la page « Plus une page est grande, plus elle contient d’information » ……………………………….. … recherche ……………….. …………………………… ………………… ……………….. moteur ……. ………………………………….. …….. moteur de recherche …. …….. Le 09/11/2001

20 Classement des réponses
Rareté d’un mot de la requête dans l'ensemble des documents « Plus un mot est rare dans l’ensemble des documents, plus ce mot est spécifique… par conséquent, il aura un poids plus important que les autres mots de la requête » Densité des mots (pour relativiser l’importance de chacun des mots d'une page) Exemple : nombre d'occurrences du mot le nombre total de mots de la page « Plus un mot apparaît souvent dans un document, plus il caractérise ce document (par rapport aux mots du document qui apparaissent moins souvent) » Le 09/11/2001

21 Classement des réponses
Contenu des méta-données Nombre de liens qui pointent sur la page « Plus une page est accessible à partir d’autres pages, plus elle est importante » Diminution de la pertinence des pages contenant du SPAM (page en fin de classement) Paiement pour apparaître en tête de classement <META NAME="author" CONTENT= "Toto Titi"> <META NAME="keywords" CONTENT="page personnelle, recherche, UTBM, …"> Le 09/11/2001

22 Utilisation des liens pour la Recherche d’Information
Les approches existantes l’approche du PageRank, Utilisation des liens lors de la phase d’indexation l’approche de propagation de pertinence le système probabiliste d’argumentation (PAS), et l’algorithme de Kleinberg (HITS) Utilisation des liens lors de la phase d’interrogation Le 09/11/2001

23 Le PageRank Basé sur la notion de propagation de popularité. Le principe est d’évaluer l’importance d’une page en fonction de chaque page pointant vers elle. La propagation met en avant les pages qui jouent un rôle particulier dans le réseau des liens, avec l’hypothèse : “une page référencée par un grand nombre de pages est une bonne page”. Cette mesure est une distribution de probabilité sur les pages. Elle mesure la probabilité PR d'atteindre une page donnée P. Cette probabilité est d'autant plus forte que le nombre de pages P1 à Pm qui réfèrent P est important. PR est donc fonction de la somme des probabilités des pages qui référencent P. Il faut aussi tenir compte du fait que les pages qui référencent P ont d'autres liens sortant vers d'autres pages que P. Il faut donc diviser cette probabilité par le nombre C(Pi) de liens sortant des pages Pi qui référencent P. Le 09/11/2001

24 Approche de propagation de pertinence
Le principe de cette approche consiste à propager des valeurs de pertinence de documents par rapport à une requête avec l’hypothèse suivante : “un document référencé par un grand nombre de documents pertinents est un bon document”. Contrairement à la propagation de popularité , le calcul de la propagation dépend de la requête. Il doit être effectué à la phase d’interrogation, et donc à chaque fois que l’utilisateur pose sa requête. Au lieu de modifier directement l’index des pages, on modifie la pertinence d’une page en fonction de la pertinence des pages voisines. Le 09/11/2001

25 Le système probabiliste d’argumentation (PAS)
Dans cette approche, au lieu de propager la valeur de pertinence d’un document par rapport à une requête, on propage la probabilité qu’il soit pertinent. Le 09/11/2001

26 Algorithme de Kleinberg (HITS)
Cette approche consiste à calculer la popularité (Hub) et l’autorité (Authority) d’un document et ce pour classer les documents résultats par rapport à une requête. L’hypothèse est : “Un document qui pointe vers beaucoup de bonnes Authorities est un bon Hub, et un document pointé par beaucoup de bons Hubs est une bonne Authority” [Kleinberg99]. Le 09/11/2001

27 Google Le 09/11/2001

28 Google : http://www.google.com/
Principes de fonctionnement Idée : exploiter les liens hypertextes (à la manière de l’analyse des citations en science de l’information) avec l’hypothèse que les liens de citations entre pages WEB expriment une approbation Exemple : LORIA accueil Le 09/11/2001

29 Google : http://www.google.com/
Algorithme de classement 2 types de pages : les pages de références (i.e. pages fréquemment citées) les pages pivots (i.e. pages contenant un grand nombre de liens) Définition récursive de l’importance des pages « plus une page de référence est pointée par de bonnes pages pivots, plus elle sera une bonne page de référence » « plus une page pivot pointera de bonnes pages de références, plus, plus elle sera une bonne page pivot » Le 09/11/2001

30 Google Algorithme de classement
Évaluation de chaque page par rapport : à un score de référence à un score pivot : Méthode de calcul des scores Augmentation des valeurs des pages pivots par rapport aux meilleurs pages de référence Augmentation des valeurs des pages de référence par rapport aux bonnes pages pivots Après quelques itérations, le classement devient stationnaire Le 09/11/2001

31 Google Constitution de la base d’index
Taille annoncée (source Google, 12/2001) : d’URL, dont : de pages WEB indexées pages non indexés : documents non analysés, seuls les termes de l’URL et les termes de l’ancre qui contenait ce lien sont indexés. de documents accessibles par le WEB, mais qui ne sont pas des pages WEB (documents PDF, Postscript, Word, PowerPoint, ...) de pages ré-indexées quotidiennement (pages à grande fréquence de modification) Le 09/11/2001

32 Google Nombre de requêtes Infrastructure matérielle
Plus de 150 millions de requêtes par jour ! (dans le plus grand index) Infrastructure matérielle Utilisation du plus grand cluster LINUX commercialisé : plus de serveurs !!! Le 09/11/2001

33 Quelques statistiques
Le 09/11/2001

34 Taille des index (en nombre d’URL)
Chiffres annoncés Par les moteurs eux-mêmes (12/2001) Abréviations : FAST=FAST, AV=AltaVista,NL=Northern Light, GG=Google, INK=Inktomi. Le 09/11/2001

35 Champs pris en compte lors de l’indexation
Les moteurs étudiés sont : AltaVista, HotBot, Excite, NorthernLight, Voilà, Lycos, WebCrawler, Infoseek Le 09/11/2001

36 Priorités dans les champs indexés

37 Taille des index (en nombre d’URL)
Méthode d’estimation 25 requêtes Calcul de la taille de l’index d’un moteur par rapport à un moteur dont on connaît la taille de l’index (multiplication par un coefficient issu des résultats des requêtes). Résultats estimés annoncés Google WiseNut AllTheWeb AltaVista Hotbot MSN Search Le 09/11/2001

38 Taille relative Principe d’évaluation Résultats
25 requêtes simples (composées d’un seul terme) et comparaison du nombre d’URL renvoyées Résultats (04/2001) Le 09/11/2001

39 Recouvrement des index
Principe d’évaluation 4 requêtes donnant peu de réponses Étude des réponses par moteurs Très peu de recouvrement malgré une croissance de la taille des index Le 09/11/2001

40 Recouvrement des index
Évaluation de la couverture des moteurs Analyse de répartitions des réponses données par 1 seul moteur Le 09/11/2001

41 Le Web « invisible » On entend par Web « invisible » , les pages qui demeurent invisibles aux moteurs de recherche. On peut en extraire trois catégories : 1- Les « frames » : de nombreux moteurs ne savent pas indexer les sites basés sur des « frames » (terme utilisé pour désigner les cadres qui permettent d’avoir constamment à l’écran le menu initial). Northern Light et AltaVista comprennent les « frames » mais elles ne sont pas dans leur contexte (contenu indexé mais navigation impossible). Le 09/11/2001

42 Le Web « invisible » (2) 2- Les pages dynamiques : ce sont les pages typiquement liées à des bases de données, il yen a de plus en plus sur le Web. Quand l’utilisateur fait sa demande, la base de données assemble les différentes pièces et délivre une page Web comme réponse. La marque de fabrique d’une page dynamique est la présence d’un « ? » dans l’URL. La plupart des moteurs ne vont pas plus loin que le « ? », qu’ils comprennent comme une erreur et qui empêche la page d’être indexée. Google, grâce à sa particularité d’indexer les mots proches des liens, permet de retrouver ces pages par leurs liens. Le 09/11/2001

43 Le Web « invisible » (3) Le XML : ce format nouveau ouvre des perspectives intéressantes et est le langage d’avenir sur le Web. Tous les moteurs de recherche disent qu’ils supporteront le XML mais avec des « si ». Si un standard émerge, si les « tags »sont utilisés de façon uniforme. Les documents pourraient être indexés par auteur,par éditeur, par dates. L’indexation du XML n’est pas encore mise en place Le 09/11/2001

44 Au delà des moteurs de recherche
Le 09/11/2001

45 Méta-moteurs Principe de fonctionnement Deux types Intérêt
Interrogation (parallèle ou à la suite) de plusieurs moteurs de recherche à partir d'une interface unique Deux types Méta-moteurs accessibles par le WEB : … Méta-moteurs logiciels : à installer sur son ordinateur : Copernic, DigOut4U, … Intérêt Besoin rapide d'exhaustivité : recherches aboutissant à peu (ou pas) de réponse avec les moteurs de recherche classiques Le 09/11/2001

46 Méta-moteurs accessibles par le WEB
Principe de fonctionnement Interrogation (parallèle ou à la suite) de plusieurs moteurs de recherche à partir d'une interface unique Indexation Pas d’indexation propre Résultats Exhaustivité variable, dépendante du nombre de résultats fournis par les moteurs, du temps, des moteurs interrogés Dédoublonnage Méthode de classement : le plus souvent en fonction des classements des réponses fournis par les différents moteurs Quelque fois : synthèse des réponses Le 09/11/2001

47 Méta-moteurs logiciels
Principe de fonctionnement Interrogation initiale (en parallèle ou à la suite) de plusieurs moteurs de recherche à partir d'une interface locale Puis traitement local : Récupération des documents en local Mesure de similarité entre la requête et les documents (avec éventuellement prise en compte de connaissances de domaine) Parcours des liens hypertextes pour accéder à d’autres documents, et les évaluer Résultats Propre à chaque logiciel : utilisation de critères semblables à ceux utilisés par les moteurs Temps d’exécution Le 09/11/2001

48 Conclusion Le 09/11/2001

49 Conclusion langage de représentation de documents
De sérieux problèmes… d’organisation des données : accroissement du nombre de serveurs, du nombre de pages, du volume des données, … de sémantique : HTML = langage de présentation de documents langage de représentation de documents + d’utilisation du WEB (méthodologie de recherche d’information : connaissances des sources, des outils, capacité à formuler son besoin, à analyser et comprendre les résultats, …) … pour mettre en œuvre des systèmes de recherche d’information de qualité. Le 09/11/2001

50 Des recherches plus sémantiques
Recherche dans des parties précises (exemple : AltaVista) de documents Dans le texte du document : text:expression_recherchée Dans le titre du document : title:expression Dans les ancres : anchor:expression_recherchée Dans les URL : url:expression_recherchée ou d’éléments attachés aux documents Nom de domaine : domain:domaine Nom de serveur WEB : host:serveur C’est pas la panacée, tout de même !!! Le 09/11/2001

51 La RI sur le WEB chez Orpailleur
DefineCrawler : un crawler paramétrable pour la recherche d’information intelligente Système capable de parcourir le WEB de façon dirigée Exploitation de connaissances pour guider la RI : aide à la formulation et formulation automatique de requêtes évaluation du contexte d’apparition des termes de la requête évaluation de l’adéquation entre le contenu d’un document et le domaine Transparence de la méthode de classement Travail en cours Identification des connaissances favorisant la RI sur le WEB Le 09/11/2001

52 Références Sites WEB Moteurs Statistiques et fonctionnement
Statistiques et fonctionnement Le 09/11/2001


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