Catoira Fernando Fullana Pablo Rodriguez Federico [MINERIA DE LA WEB] Proyecto Final - Informe Final

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1 Catoira Fernando Fullana Pablo Rodriguez Federico [MINERIA DE LA WEB] Proyecto Final - Informe Final

2 INTRODUCCION En principio surgió la idea de un buscador que brinde los resultados en agrupaciones de acuerdo a la relación entre ellos. Esta técnica, conocida como Clustering, ya ha sido implementada y hay muchas herramientas que permiten llevar a cabo esta tarea muy eficientemente. Fue por esto que nos enfocamos en los resultados (ahora Clusters) y cómo el usuario interactúa con ellos. Notamos que muchas veces los resultados esperado se encuentran posicionados entre medio de los obtenidos, siendo muchas veces necesario repetir la búsqueda con otros términos para poder encontrarlos con mayor facilidad. Ђ Entonces pensamos en desarrollar un tipo de sistema que tenga en cuenta el perfil del usuario para que estas búsquedas devuelvan los resultados ordenados según quién las realice. Dado que obtener resultados en base a un perfil de usuario requiere desarrollar un perfil del usuario para así poder hacer uso del mismo, nos pareció más práctico (y conveniente) utilizar afinidad entre los usuarios para alcanzar los objetivos. Se arriba a un escenario donde un usuario obtendrá los resultados organizados de acuerdo a dos técnicas. La primera es simplemente un agrupamiento de acuerdo a la relación entre los resultados obtenidos del motor de búsqueda. La segunda es un ordenamiento del contenido de cada uno de estos grupos de acuerdo a la relevancia que tengan para el usuario que realizó la búsqueda.

3 OBJETIVOS Desarrollar un sistema de rankeo sobre los resultados devueltos por un motor de búsquedas con clustering. Brindar al usuario resultados agrupados por tópico y ordenados por relevancia. Mejorar la forma en la cual se visualizan los resultados. Incrementar la velocidad con la cual el usuario accede a los resultados esperados. Ђ

4 SISTEMA El sistema está compuesto por 4 módulos que se complementan entre sí: Módulo del sistema de usuarios Módulo del buscador y clustering Módulo del rankeador Módulo del rastreador Ђ Cada módulo tiene asociada una funcionalidad y colabora al momento de realizar una búsqueda, calcular la afinidad entre usuarios, etc. Algunos de ellos fueron desarrollados con herramientas preexistentes, testeadas y confiables. Para el desarrollo se utilizaron dos frameworks: Struts: Para el desarrollo de la aplicación web. Nos permitió abstraernos del manejo de parámetros, comunicación entre componentes web y centrarnos en la vista, el modelo y los controladores. Hibernate: Para el manejo de la base de datos. Nos permitió manipular los objetos con persistencia y abstraernos del modo en que están representados en la base de datos. Todo esto hecho de un modo eficiente y transparente. La razón por la que elegimos utilizar estas herramientas es porque nos permitieron un desarrollo rápido de la aplicación, dejando de lado aspectos del diseño básicos (como pasaje de parámetros,

5 comunicación entre cliente y servidor, mapeo de objetos a la base de datos, etc). Estas herramientas nos brindan la posibilidad de realizar esto de manera transparente y eficiente. Ђ

6 USUARIOS El subsistema de usuarios cuenta con las operaciones necesarias para la manipulación de los mismos. Es el encargado de dar de alta, modificar y eliminar usuarios. Así como también es aquel que permite conocer el conjunto de usuarios afines a un usuario específico. Todo esto se lleva a cabo utilizando Struts e Hibernate. Cada usuario tiene asociado un conjunto de atributos propios tales como nombre, apellido, dirección de correo electrónico, etc., y un conjunto de páginas visitadas (junto con la cantidad de accesos a cada una de ellas). Uno de los problemas que encontramos en esta etapa de desarrollo fue el de tener q setear un umbral de similitud, el punto a partir del cual dos usuarios eran considerados afines. Se opto por definir usuarios ver qué valores de afinidad tomaban estos, así se puedo aproximar algunos valores teóricos con los prácticos y llegar a un valor consistente.

7 BUSCADOR El subsistema de búsqueda es el encargado de realizar la búsqueda y obtener los clusters adecuados. Investigamos y llegamos a la conclusión de que todo este proceso podía ser llevado a cabo por una herramienta llamada Carrot 2. Cuya eficiencia y funcionamiento ya se encuentran testeados y depurados. Carrot 2 es un motor de clustering de resultados de búsqueda. Es un proyecto Open Source que provee utilidades para realizar búsquedas mediante motores como Google, Yahoo!, MSN, etc., y una API libre para poder hacer uso de ella. Si bien una de sus funcionalidades es buscar sobre índices creados por indexadores (como puede ser el caso de Lucene), nosotros utilizamos el motor de ЂYahoo! para realizar búsquedas web. También fue necesario personalizar algunos parámetros para obtener resultados acordes a los esperados.

8 RANKEADOR Una vez obtenidos los cluster, el encargado de manipular los mismos es el subsistema de rankeo. Basándose en un cálculo de similitud por coseno, empleando el modelo vectorial (utilizando el método TF-IDF), se obtiene entonces un conjunto de usuarios afines al que ha realizado la búsqueda. En este punto se asume que si un dominio web ha sido visitado frecuentemente por usuarios afines al usuario que busca, muy probablemente este resultado sea de interés para el mismo. Se procede de este modo a rankear los clusters (y páginas dentro de ellos) con este criterio. Con cada cada cluster obtenido se lleva a cabo el siguiente Ђ procedimiento: Se obtiene el peso de cada página dentro del cluster para el grupo de usuarios afines. Esto se logra calculando el promedio de cantidad de visitas de los usuarios afines para cada página. Se obtiene el peso de dicha página para el grupo de usuarios afines. Esto se logra calculando el promedio de los pesos de las páginas que conforman el cluster. Una vez obtenidas estas dos medidas, se procede a reordenar las páginas dentro de los clusters y los clusters. De este modo se llega a tener los clusters ordenados según su relevancia dentro del grupo de usuarios afines y las páginas dentro de ellos reordenadas según el mismo criterio.

9 RASTREADOR Este módulo es el encargado de llevar a cabo el seguimiento de las páginas que visita el usuario, permitiendo así desarrollar un perfil de usuario que permita el rankeo anteriormente descripto. Para implementar esto se decidió el desarrollo de un plugin para firefox. De modo que cada página visitada por un usuario que haga uso de este plugin el sistema sea notificado. Mediante es uso de cookies, se registra el usuario que se ha logueado al sistema. Una vez q el usuario se encuentra logueado, cada acceso a una página es advertido por el plugin, el cual realiza el envió de un requerimiento al sistema. Este requerimiento es el encargado de enviar al módulo de rastreo el nombre del usuario y la página visitada. Ђ Una vez obtenidos el usuario y página visitada el módulo de rastreo se encarga de recuperar el domino y registrar en la base de datos el acceso.

10 TESTEO Para testear la funcionalidad y correctitud del sistema hubo que testear los módulos por separado y luego realizar un testeo del sistema como una única pieza. Se creó una base de datos con usuarios artificiales, cuyos perfiles fueron bien definidos. De este modo se podían esperar ciertos resultados y comprar con los obtenidos. Se tuvieron que realizar ciertos ajustes a los parámetros de búsqueda del motor de búsqueda y clustering, así como también al umbral de afinidad para que los resultados sean consistentes con los esperados. Una vez realizados estos ajustes, pasamos a evaluar Ђel sistema con usuarios reales y se pudo ver que recuperaban buenos resultados y no hubo que realizar mayores cambios en cuanto a la configuración.

11 EXTENSIONES Hemos considerado algunas extensiones que podrían hacerse y algunos aspectos que podrían ser tenidos en cuenta en un futuro. Desarrollar una API para poder hacer uso de este sistema desde alguna aplicación (ya sea web o de escritorio). Implementar un sistema de recomendación explicito. El sistema es el encargado de direccionar al resultado que es considerado como el mejor. Ђ Parametrización del sistema. Brindar un interfaz para que un administrador puede realizar cambios en los parámetros del rankeador y calculador de afinidad. Recomendación de sitios. Se recomiendan ciertos sitios a un usuario, aquellos que son visitados frecuentemente por sus usuarios afines.

12 RECURSOS ઠw

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