Démonter)le)moteur) ) de)recherche. Jian%Yun(Nie DIRO h0p:// nie@iro.umontreal.ca
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1 Démonter)le)moteur) ) de)recherche Jian%Yun(Nie DIRO h0p:// nie@iro.umontreal.ca
2 Moteur(de(recherche( ( Search(Engine(journal(h"p:// seo7sta:s:cs/42665/ 93%@d expériences@en@ligne@commencent@par@un@engin@de@ recherche Plus@100@milliards@de@recherches@globales@/@mois Marke:ngCharts@montre@que@plus@de@39%@de@consomateurs@sont@ amenés@par@les@engins@de@recherche Recherche@(Search)@est@responsable@de@25%@d achats@d appareils@en@ ligne@aux@e.s.@en@ @milliard@de@visiteurs@en@ligne@en@Q2@2012@(comScore) 70%@de@liens@que@les@u:lisateurs@cliquent@sont@des@résultats@
3 Résultats(organiques
4 Les(faces(visibles(des(moteurs(de(
5 Ranking in Search Engines Query User Interface Query time computing Caching Ranking Inverted Index Index Builder Page Authority Link Analysis Cached Pages Web Page Parser Pages Links & Anchors Link Map Link Graph Builder Link Graph Page & Site Statistics Crawler Offline computing Web Web 8/12/2012 Tie Yan KDD 2012 Learning to Rank 10
6 seeds d Stratégies Largeur%d abord((couverture( équilibre) Prioriser(des(sites(importants Taille:((Google) 1(billion(de(pages((2008) Indexe(~1(peta%octet((2012)
7 Ranking in Search Engines Query User Interface Query time computing Caching Ranking Inverted Index Index Builder Page Authority Link Analysis Cached Pages Web Page Parser Pages Links & Anchors Link Map Link Graph Builder Link Graph Page & Site Statistics Crawler Offline computing Web Web 8/12/2012 Tie Yan KDD 2012 Learning to Rank 10
8 TokenisaZon Filtrage(de(mots(ouZls StandardisaZon(des(mots Créer(index informat!
9 Ranking in Search Engines Query User Interface Query time computing Caching Ranking Inverted Index Index Builder Page Authority Link Analysis Cached Pages Web Page Parser Pages Links & Anchors Link Map Link Graph Builder Link Graph Page & Site Statistics Crawler Offline computing Web Web 8/12/2012 Tie Yan KDD 2012 Learning to Rank 10
10 @ recherch@! informat@! navig! 5,@6 recherch@and@informat@! 1,@8 recherch@and@informat@or@navig! 1,5,6,8
11 @ <t 1,@@@t 2,@@@t 3,@,@t n D@=@ <@a 1,@a 2,@a 3,@,@a @@ a i( =@poids@de@t i( Q@=@ <@b 1,@b 2,@b 3,@,@b @@ b i( =@poids@de@t i( dansq R(D,Q)@=@Sim@(D,Q) 11
12 IllustraZon Exemple: ( (((recherch((inform(((navig D 1 (=((((((((.2(((((((((((.3(((((((((((.5 D 2 (=((((((((.3(((((((((((.7((((((((((((1 Q(=((((((((((0((((((((((((0((((((((((((.2.5 navig Sim(D,D)@=@cos(α) D 1 (=(.2T 1 +(.3T 2 (+(.5T 3 Q(=(0T 1 (+(0T 2 (+(.2T recherch D 2( =(.3T 1 (+(.7T 2 (+((T 3 navig.7 12
13 PondéraZon(des(termes( <@ Intui:on: Plus@<(t,D)@est@élevée,@plus@t@est@important Plus@t@est@distribué@uniformément@dans@différents@ documents,@moins@il@est@important 13
14 Modèle(de(langue(staZsZque 0,4" 0,6" 0,4" 0,2" Requête? 0,3" 0,2" 0,1" 0" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" D1 0" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" 0,6" 0,4" 0,2" D2 0" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" Modèle(de(requête Modèle(de(document 14
15 Ranking in Search Engines Query User Interface Query time computing Caching Ranking Inverted Index Index Builder Page Authority Link Analysis Cached Pages Web Page Parser Pages Links & Anchors Link Map Link Graph Builder Link Graph Page & Site Statistics Crawler Offline computing Web Web 8/12/2012 Tie Yan KDD 2012 Learning to Rank 10
16 PageRank pages autorité. d importance wikipedia.com
17 annota:on) (moteur(de(recherche( (engin(de(recherche( (voir(sur(wikipedia( (recherche(d informazon (dépistage( (cliquer(ici(
18
19 Extraire(des((milliers(de)(caractérisZques((features)( pour(q%d Poids(<*idf((dans(le(Ztre,(corps,(anchor(text,( ) Score(SIM(D,Q),(Score(modèle(de(langue,(score(BM25( PageRank,(popularité Nombre(de(cliques (heuriszques Apprendre(une(foncZon(de(ranking(sur(un( ensemble(d exemples({(q i(,d j,(score ij }(afin( d ordonner(les(résultats(le(mieux(possible
20 Requête ranking insuffisantes?
21 Évalua:on l u:lisateur Évalua:on@de@la@qualité@par@des@évaluateurs@humains Précision@=@documents@per:nents@retrouvé@/@retrouvés Rappel@=@documents@per:nents@retrouvés@/@per:nents Mean@Average@Precision@(MAP)@~@Moyenne@des@précisions@ v i (=(valeur(du(résultat(i (((5((parfait)( (((4((excellent) (((3((très(bon) (((2((bon)( (((1((correct) (((0((mauvais)
22 Premier(problème( ( Mot(comme(index(de(base système(d informazque(! système,(informazque pomme(de(terre(! pomme,(terre((?) Les(mots(ne(sont(pas(indépendants(dans(une(phrase( (requête) Des(idées Regrouper(des(syntagmes(( pomme_de_terre ) DicZonnaire séquences(de(mots((n%grammes) Proximité(pour(une(plus(grande(flexibilité
23 Proximité favorisés
24 Proximité favorisés
25 Proximité favorisés
26 @ u:liser@une@mesure@de@proximité@comme@feature@ addi:onelle@(learningetoerank)
27 Dépendances(variables (Shi(et(Nie,(CIKM(2010,(AIRS(2010) Regrouper(des(mots:(uZle(pour(certains,(mais( inuzle(voire(nuisible(pour(d autres Black(Monday Pomme(de(terre Université(de(Montréal Prolog(input(? death(due(to(cancer(? Types(de(dépendance Syntagme((côte%à%côte(dans(l ordre) Co%occurrence((dans(proximité)
28 @séparer MAP Mots(à(proximité Mots(côte%à%côte 26
29 MAP Mots(à(proximité Mots(côte%à%côte 27
30 Black(Monday( (côte%à%côte(et(dans( l ordre MAP Mots(à(proximité Mots(côte%à%côte 28
31 Deuxième(problème( ( synonymes(ou(mots(reliés On(peut(décrire(une(chose(de(mulZples(façons ( Requête( ( ( Document recherche(d informazon(((( ~(( recherche(documentaire computer(( (((((((((((( ( ~(( PC Comment(retrouver(des(documents(perZnents(avec( des(mots(différents? ((((" Expansion:(ajouter(des(mots(reliés Dans(le(document:(Expansion(de(document
32 Expansion
33 Thésaurus? Is%a beverage,(drink,( drinkable,(potable Is%a Is%a Java( (island()( coffee,(java( Part%of tea Part%of beer Java( (language) caffeine,( caffein machine Is%a computer,(compuzng( machine,(compuzng(device,( data(processor,(electronic( computer,(informazon( processing(system expert Is%a calculator,( reckoner,(figurer,( eszmator,( computer
34 Analyse(de(co%ocurrences Si(deux(mots(apparaissent(ensemble(souvent,(ils(sont( sémanzquement(reliés. L'escouade) Marteau,( bras( armé( de( l'unité) permanente) an6corrup6on) (UPAC),(a(procédé(à(l'arresta6on)de)11)personnes,(jeudi,(au(terme(d'une( opérazon( qui( visait( à( démanteler( un( vaste( stratagème(de( collusion(qui( aurait(été(échafaudé(par(neuf)entreprises)de)construc6on(de(saint%jean% sur%richelieu(et(des(environs. Escouade(Marteau((! anzcorrupzon! construczon Méthode(prouvée(uZle Mais(grande(ambiguïté Java(! coffee Java(! île Java(! langage
35 Déterminer(les(mots(reliés(selon(contexte 07)
36 Un(mot(n
37 Troisième(problème( Les(uZlisateurs Casse%tête(des(moteurs(de(recherche:( des(intenzons/expressions(de(recherche( variées,(imprévues(et(imprévisibles Amis(des(moteurs(de(recherche:(Ils( enseignent(aux(moteurs(de(recherche( comment(faire((requête%cliques) Logs(d uzlisateurs((query(logs) Stockage(de(toutes(les(interacZons(des( uzlisateurs
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39 Que(cherchent(les(uZlisateurs(((? Une(simples(staZsZque? Les(requêtes(les(plus(populaires Les(expressions(très(variées(dans(les( requêtes Synonymes Acronymes,( Erreurs((>600(épellaZons(différentes(pour(
40
41 Exploiter(les(logs(pour(connaître(les( chose? " "
42 Espace(de(requêtes( Espace(de(documents Java Java Java Java)(island) Java)(computer) Java)(coffee) Atomic)bomb Nagasaki ManhaAan)project Nuclear)weapon Atomic)bomb US)history):) ManhaAan)Project
43 Espace(de(requêtes( Espace(de(documents Java Java Java Java)(island) Java)(computer) Java)(coffee) Atomic)bomb Nagasaki ManhaAan)project Nuclear)weapon Atomic)bomb US)history):) ManhaAan)Project
44 Espace(de(requêtes( Espace(de(documents Java Java Java Java)(island) Java)(computer) Java)(coffee) Atomic)bomb Nagasaki ManhaAan)project Nuclear)weapon Atomic)bomb US)history):) ManhaAan)Project
45 Espace(de(requêtes( Espace(de(documents Java Java Java Java)(island) Java)(computer) Java)(coffee) Atomic)bomb Nagasaki ManhaAan)project Nuclear)weapon Atomic)bomb US)history):) ManhaAan)Project
46 Espace(de(requêtes( Espace(de(documents Java Java Java Java)(island) Java)(computer) Java)(coffee) Atomic)bomb Nagasaki ManhaAan)project Nuclear)weapon Atomic)bomb US)history):) ManhaAan)Project
47 Aller(plus(loin(avec(les(logs( (apprendre(à(relier(les(mots UZliser(les(relaZons(créées(pour(faire(l expansion( de(requête(et(de(documents
48 art
49 art D autres@u:lisa:ons Sugges:on@/@reformula:on@/@correc:on@de@ requêtes
50 Surmonter(la(barrière(de(langue( recherche(d informazon(tranalinguiszque
51
52
53 La(traducZon(est(difficile,(très(difficile! Exit 46
54
55 Oeufs(de(canard(confis(
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57
58
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60
61 érable
62 érable
63 La(traducZon(de(requête( %(plus(difficile(que(la(ta,(et(différente traduc:on fraud illégal food Combiner(la(traducZon(et(la(suggesZon(d une(meilleure(requête
64 Plus(de(détails(sur(la(RI( translinguiszque
65 Google 7 ) 2000:@1@milliard@(10 9 ) 2008:@1@billion@(10 12 ) 2012:@Index@de@100@peta7octets@de@données@(10 ½@des@documents@imprimés@de@toute@l humanité)
66 Google 7 ) 2000:@1@milliard@(10 9 ) 2008:@1@billion@(10 12 ) 2012:@Index@de@100@peta7octets@de@données@(10 ½@des@documents@imprimés@de@toute@l humanité)
67 Google 7 ) 2000:@1@milliard@(10 9 ) 2008:@1@billion@(10 12 ) 2012:@Index@de@100@peta7octets@de@données@(10 ½@des@documents@imprimés@de@toute@l humanité)
68 l électricité@consommée)
69 l électricité@consommée)
70 l électricité@consommée)
71 l électricité@consommée)
72 Vaut%il(la(peine(de(conZnuer(à(invesZr( La(valeur(de(l industry(de(moteur(de(recherche(est( eszmée(à((16(milliard($. Google: Revenue(2011:(37.9(milliard($ Profit:(9.7(milliard($ 96%(du(revenue:(publicités
73 Vaut%il(la(peine(de(conZnuer(à(invesZr( La(valeur(de(l industry(de(moteur(de(recherche(est( eszmée(à((16(milliard($. Google: Revenue(2011:(37.9(milliard($ Profit:(9.7(milliard($ 96%(du(revenue:(publicités Q2(2012: Pub(on(ligne:(8.4(milliard($((InteracZve(AdverZsing(Bureau) (encore(95%(de(budgets(pour(les(pub.(pour(les(média( tradizonnels Recherche((search)(a(un(taux(de(conclusion((close(rate)( 14.6%,(tandis(que(les(méthodes(outbound(( (ou(pub(
74 Vaut%il(la(peine(de(conZnuer(à(invesZr( La(valeur(de(l industry(de(moteur(de(recherche(est( eszmée(à((16(milliard($. Google: Revenue(2011:(37.9(milliard($ Profit:(9.7(milliard($ 96%(du(revenue:(publicités Q2(2012: Pub(on(ligne:(8.4(milliard($((InteracZve(AdverZsing(Bureau) (encore(95%(de(budgets(pour(les(pub.(pour(les(média( tradizonnels Recherche((search)(a(un(taux(de(conclusion((close(rate)( 14.6%,(tandis(que(les(méthodes(outbound(( (ou(pub(
75 Vaut%il(la(peine(de(conZnuer(à(invesZr( La(valeur(de(l industry(de(moteur(de(recherche(est( eszmée(à((16(milliard($. Google: Revenue(2011:(37.9(milliard($ Profit:(9.7(milliard($ 96%(du(revenue:(publicités Q2(2012: Pub(on(ligne:(8.4(milliard($((InteracZve(AdverZsing(Bureau) (encore(95%(de(budgets(pour(les(pub.(pour(les(média( tradizonnels Recherche((search)(a(un(taux(de(conclusion((close(rate)( 14.6%,(tandis(que(les(méthodes(outbound(( (ou(pub(
76 Vaut%il(la(peine(de(conZnuer(à(invesZr( Encore(beaucoup(de( La(valeur(de(l industry(de(moteur(de(recherche(est( eszmée(à((16(milliard($. Google: chemin(à(faire(pour( Revenue(2011:(37.9(milliard($ sazsfaire(les(uzlisateurs Profit:(9.7(milliard($ 96%(du(revenue:(publicités Q2(2012: Pub(on(ligne:(8.4(milliard($((InteracZve(AdverZsing(Bureau) (encore(95%(de(budgets(pour(les(pub.(pour(les(média( tradizonnels Recherche((search)(a(un(taux(de(conclusion((close(rate)( 14.6%,(tandis(que(les(méthodes(outbound(( (ou(pub(
77 Vaut%il(la(peine(de(conZnuer(à(invesZr( La(valeur(de(l industry(de(moteur(de(recherche(est( eszmée(à((16(milliard($. Google: Revenue(2011:(37.9(milliard($ Profit:(9.7(milliard($ 96%(du(revenue:(publicités Q2(2012: Encore(beaucoup(de( chemin(à(faire(pour( sazsfaire(les(uzlisateurs L avenir(est(devant(nous! Pub(on(ligne:(8.4(milliard($((InteracZve(AdverZsing(Bureau) (encore(95%(de(budgets(pour(les(pub.(pour(les(média( tradizonnels Recherche((search)(a(un(taux(de(conclusion((close(rate)( 14.6%,(tandis(que(les(méthodes(outbound(( (ou(pub(
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