Recherche d Information sur le Web

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1 Rien ne sert de courir; il faut partir à point : Le lièvre et la tortue en sont un témoignage. «Gageons, dit celle-ci, que vous n'atteindrez point Sitôt que moi ce but. - Sitôt? Êtes-vous sage? Repartit l'animal léger : Ma commère, il vous faut purger Avec quatre grains d'ellébore.) - Sage ou non, je parie encore." Ainsi fut fait; et de tous deux On mit près du but les enjeux : Savoir quoi, ce n'est pas l'affaire, Ni de quel juge l'on convint. Notre lièvre n'avait que quatre pas à faire, J'entends de ceux qu'il fait lorsque, prêt d'être atteint, Il s'éloigne des chiens, les renvoie aux calendes, Et leur fait arpenter les landes. Ayant, dis-je, du temps de reste pour brouter, Pour dormir et pour écouter D'où vient le vent, il laisse la tortue Aller son train de sénateur. Elle part, elle s'évertue, Elle se hâte avec lenteur. Lui cependant méprise une telle victoire, Tient la gageure à peu de gloire, Croit qu'il y a de son honneur De partir tard. Il broute, il se repose, Il s'amuse à toute autre chose Qu'à la gageure. A la fin, quand il vit Que l'autre touchait presque au bout de la carrière, Il partit comme un trait; mais les élans qu'il fit Furent vains : la tortue arriva la première. "Eh bien! lui cria-t-elle, avais-je pas raison? De quoi vous sert votre vitesse? Moi l'emporter! et que serait-ce Si vous portiez une maison?" Recherche d Information sur le Web Rappels des épisodes précédents Extraction d Information dans les Textes I xavier.tannier@limsi.fr Recherche d'information Construction de l index : vue générale DOCUMENTS TERMES INDEX Collections dynamiques vs. statiques Indexation (modèle de document) Rien ne sert de courir il faut partir à point Requête Modèle de recherche Évaluation TEXTE TERMES NORMALISÉS rien courir partir sert faut point 3 4

2 Qu'est-ce que le Web? Le Web, Environ 250 millions de sites Web Plus de 1000 milliards de pages Web (selon Google) Bientôt 2 milliards d'humains connectés Beaucoup, beaucoup d'information qu est-ce que ça change? 25 Terabytes of Log Data Daily The amount of log data amassed in Facebook s operations is staggering. Rothschild said Facebook manages more than 25 terabytes of data per day in logging data, which he said was the equivalent of about 1,000 times the volume of mail delivered daily by the U.S. Postal Service. 6 Des métadonnées Du contenu (un peu) structuré <head> <title>, page personnelle (home page)</title> <meta name="description" lang="fr" content="page personnelle de "/> <meta name="description" lang="en" content=" Home Page"/> <meta name="author" content=""/> <meta name="keywords" lang="fr" content="informatique, enseignement, recherche d'information, langage naturel, TAL, moteurs de recherche"/> Des liens Du contenu (un peu) structuré Un complément d'information Une dimension sociale OpenGraph protocol 7 8

3 Du contenu (un peu) structuré Des indications de forme Titres (h1, h2 ) Caractères gras, italiques, soulignés Couleurs Listes Du contenu (un peu) structuré Du balisage "sémantique" pour l'application de feuilles de style h1 h1 h4 h4 p "sstitre" p p "clear" a class a p p "clear authors" p img p "legende" p div "teasetitle" div div "libe-access-block" div "bloc-article-abonne" div "bloc-article-abonne-container" span "reserv" a span span a span 9 10 Un contenu dynamique Un contenu dynamique 11 12

4 Un contenu dynamique Un contenu redondant Menus Liens Index Publicités Un contenu souvent non informatif Un contenu non contrôlé Tout le monde peut à la fois être lecteur et producteur d'info Ajouter son propre contenu au Web est devenu simple et gratuit Pages persos, blogs, wikis, forums, listes de diffusion... Les institutions et les particuliers sont a priori sur le même pied Le Web fourmille d'informations fausses Les métadonnées sont peu utilisées Les créateurs de pages peuvent modifier le contenu pour améliorer leur classement sur les moteurs de recherche Répétition de mots-clés dans des couleurs non visibles ou dans les métadonnées Spamming : pas de contenu mais une énumération de mots-clés destinés uniquement à être visible sur les moteurs de recherche 15 16

5 De la structure Un contenu non contrôlé Formulaires, menu : [HTML], [TEXTE] Tableaux : [HTML], [TEXTE] Du contenu sans information [HTML] Du spam [HTML] «Web profond» Un contenu «caché» Les sites "non liés" (Web opaque) Le contenu à accès limité La plupart des pages dynamiques La majeure partie du Web n'est pas indexée (Web profond = 500 fois le Web de surface selon BrightPlanet 2001) Protocole sitemap de Google Des besoins d utilisateurs différents Besoins d information Accès à la connaissance sur un sujet «Chevaliers paysans de l'an mil au lac de Paladru» Entre 40 et 65 % des requêtes Besoins de navigation Recherche d une page précise «Facebook», «Le Monde» Entre 15 et 25 % Besoins de transaction Recherche d un service opéré sur le Web «billets SNCF», «Canon EOS 550 D», «météo Argentine» Entre 20 et 35 % Les frontières ne sont pas toujours claires Des enjeux économiques Des enjeux importants 115 milliards d'euros générés par le Web en 2009 au Royaume-Uni 75 % des sites sont trouvés par l intermédiaire d un moteur de recherche (source : WebPosition) Des enjeux culturels et politiques Une prédominance américaine sur la gouvernance et les outils Des algorithmes de recherche et des moyens mis en œuvre secrets Une volonté de contrôle par les pouvoirs en place Des enjeux éthiques Un réseau international, mais des droits nationaux Le plagiat est devenu monnaie courante Attention au respect de la vie privée L'information est très difficile à effacer! 19 20

6 Le crawling dans le principe Crawling Des robots (ou crawlers, spiders,...) partent d une liste d URL connues (amorces) Ils "parcourent" les sites et indexent leur contenu - Extraction des URL présentes dans les nouveaux sites - Placement de ces URL dans la file d attente Ils explorent ensuite la file d attente 22 Oui, mais Une seule machine ne peut pas gérer le parcours du Web entier Le crawling doit être distribué Certaines pages sont «malicieuses» Spam Des «pièges à robots» (intentionnels ou non) Et il faut gérer : La latence et la bande passante des serveurs Les stipulations des webmasters Les sites miroirs et les pages dupliquées Les règles de politesse Un crawler doit : Le crawling dans la pratique Être poli : Ne pas solliciter un serveur trop souvent Ne parcourir que les pages autorisées Respecter les stipulations du robots.txt Être robuste : Éviter les pièges et les comportements malicieux des serveurs Passer à l échelle convenablement Tâches distribuées Conception propre à augmenter régulièrement le nombre de sites visités Savoir s adapter à de nouveaux formats ou protocoles Être pertinent : Parcourir les pages de «qualité» en priorité Repasser souvent dans les endroits animés 23 24

7 La politesse du robot Politesse implicite : ne pas solliciter un serveur trop souvent Les étapes du crawling 1. Choisir une URL dans la file d attente Priorités des URL Politesse explicite : le robots.txt Un protocole permettant de choisir l accès donné au crawler sur un site Le site annonce les restrictions dans un fichier robots.txt à la racine. Exemple : Aucun robot ne doit visiter les URL du répertoire /fichiers/perso, sauf le robot nommé «lebonmoteur» User-agent: * Disallow: /fichiers/perso User-agent: lebonmoteur Disallow: Récupérer le document correspondant 3. Analyser le document Extraire les liens externes Pour chaque lien externe : Vérifier qu il vérifie les contraintes (robots.txt, contraintes spécifiques au moteur) Vérifier qu il n est pas déjà dans la file d attente Si c est bon, l ajouter dans la file d attente 4. Vérifier que le contenu du document est nouveau Si oui, ajouter à l index DNS Normalisation des URL Mise en cache des robots.txt Détection de doublons 26 Détection de doublons Le Web est rempli de doublons (plagiat, éditions multiples, etc.) Mais ce ne sont pas des doublons parfaits Les procédés de fingerprinting ne suffisent donc pas Il faut mettre en œuvre des mesures de similarité Priorités des URL : l exemple de Mercator Deux contraintes en conflit Être poli Visiter plus souvent les pages fréquemment modifiées Une file avec priorité simple (FIFO) est malpolie : les pages proposent souvent des liens vers leur propre site Deux types de files d attente : T1 pour gérer les priorités T2 pour gérer la politesse Liste d URL m files d attente de type T1 n files d attente de type T2 choix des priorités sélection routage choix de l URL à visiter 28

8 Files de type T1 Chaque URL reçoit une priorité comprise entre 1 et m. Fréquence de visites en fonction des précédentes visites et des changements de la page lors de ces visites Choix spécifiques (par exemple, visiter les sites de news plus souvent) L URL est ajoutée à la file d attente correspondante Chaque file d attente est de type FIFO Passage des URL des files T1 aux files T2 Quand une file T2 cherche une nouvelle URL, on en sélectionne une dans une file T1 En fonction des priorités ou au hasard Chaque file T2 contient les URL d un seul et même hôte On maintient un dictionnaire reliant un hôte à la file correspondante Chaque file doit rester non-vide! Pour chaque hôte, on conserve également le moment t e auquel il pourra être sollicité de nouveau (heuristique fonction du dernier accès) Liste d URL m files d attente de type T1 n files d attente de type T2 choix des priorités sélection routage choix de l URL à visiter Liste d URL m files d attente de type T1 n files d attente de type T2 choix des priorités sélection routage choix de l URL à visiter Choix de l URL à visiter Un thread du crawler qui cherche une nouvelle URL à visiter : Choisit un hôte h ayant un t e < maintenant Prend le premier élément de la file d attente T2 h correspondant à cet hôte Si T2 h est maintenant vide, sélectionner une URL u dans les files T1 Si l hôte de u possède déjà une file T2, l ajouter à cette file et recommencer Sinon utiliser T2 h pour cette URL et créer une nouvelle entrée pour cet hôte Si T2 h est non-vide, mettre à jour t e Recommandation : utiliser 3 fois plus de files T2 que de threads Pour garder tous les threads occupés tout en restant poli Le spam Liste d URL m files d attente de type T1 n files d attente de type T2 choix des priorités sélection routage choix de l URL à visiter 31 32

9 Qu est-ce que le spam pour un moteur de RI? Un spam est une page Web qui remonte dans les résultats d un moteur de recherche : Pour des mots-clés précis De façon artificielle (Indépendamment de son contenu réel) Pourquoi faire du spam? Parce qu être dans les premiers résultats pour certaines requêtes peut rapporter gros L optimisation pour moteurs de recherche (SEO) est une activité économique à part entière Pourquoi de contrer le spam? Parce que le spam est souvent à l opposé de la notion de pertinence Comment spammer? Les premiers moteurs de recherche s appuyaient essentiellement sur le tf.idf Comment faire du spam avec du tf.idf? Comment conserver une page lisible tout en pratiquant ce type de spam? Le cloaking : présenter un contenu différent à un moteur de recherche qu à un humain Avec l adresse IP ou le user-agent La redirection : optimiser une page pour un seul mot-clé, puis rediriger l internaute vers la «vraie» page La lutte contre le spam Repérer les pages qui font autorité Votes des utilisateurs Votes des autres auteurs de pages (voir plus loin) Des limites sur les mots-clés Analyse de liens Repérer les chaînes de liens suspectes Les spammeurs font des liens vers d autres spammeurs Apprentissage Trouver des «traits» importants pour différencier un spam d une page honnête Lesquels? Faire (un peu) d analyse linguistique Utiliser des ensembles d apprentissage sur des listes connues de spams Etc. Le PageRank 35 36

10 PageRank Mesure de l'importance relative objective d'une page Web : Indice de popularité ; notion de confiance collaborative Utilisation de la structure des liens du Web : Les liens sortants (forward links) Les liens entrants (backlinks) Justification intuitive : Le nombre de liens entrants d'une page est révélateur d'une certaine importance (analogie : spéculation des futurs Prix Nobel par des comptages de citations) Une page ayant un lien entrant provenant d'un site lui-même important (journal en ligne, grand site, portail, etc.) est plus importante qu'une page ayant des liens entrant provenant de sites peu importants : notion récursive de l'importance d'une page On voit le Web comme un graphe 37 PageRank La probabilité pour qu'un utilisateur cliquant au hasard arrive sur une page. Obtenir un fort PageRank pour une page qui a de nombreux liens entrants et/ou des liens entrants provenant de pages elles-mêmes importantes : PR( v) PR( u) d (1 d) C( v) Bu : ensemble des pages ayant un lien entrant sur la page u C(v) : nombre de liens sortant de la page v (chaque page diffuse son vote de façon égale sur tous ses liens sortants) d : facteur d'amortissement ; d vaut 0.85, donc une page n'ayant aucun lien entrant aura un PageRank de 0.15 Quelle est la signification de d? Son utilité? v Bu 1 N 38 Calcul du PageRank Calcul du PageRank Le PageRank moyen est 1 (avec 1/N, la somme des PR est 1) Le PageRank d'une page dépend des PageRanks des pages qui pointent vers elle : Calcul des PageRanks sans connaître la valeur finale de tous les PageRanks impliqués Itérations qui approchent des valeurs finales jusqu'à convergence La valeur initiale n'affecte pas les valeurs finales mais le nombre d'itérations pour atteindre la convergence (ex : prendre des valeurs initiales correspondant à la fréquentation des pages) Le coût pour le calcul des PageRanks est très faible relativement au temps de construction d'un index complet 39 40

11 Calcul du PageRank Calcul du PageRank A C Valeurs relatives des PageRanks des pages? B D PR moyen = 1 A 1,49 C 1,58 B 0,78 (20 itérations sont nécessaires pour la convergence) La page D a une valeur minimale du PageRank (aucun lien entrant) La page C a de nombreux liens entrants La page A bénéficie du lien entrant provenant de la page C D 0, PageRank : cas simple PageRank : cas simple Home 0,92 0,85 Contact 0,41 0,39 Produit 0,41 0,39 Liens 0,41 0,39 Lien externe A 0,22 0,19 Lien externe B 0,22 0,19 Lien externe C 0,22 0,19 Lien externe D 0,22 0,19 Rétroaction des valeurs des PageRanks pour la page Home Plus le nombre de liens sortant de la page Links est important, plus le partage du PageRank est diffus Plus le nombre de pages augmente, plus des pages sans nouveaux liens entrant perdent de l'importance Avoir un lien vers une page importante n'augmente pas le PR (!) Lien externe E 0,19 Lien externe G 0,19 Lien externe F 0,19 Lien externe H 0,

12 PageRank : la tentation du spam Page A 331,0 Page B 281,6 Spam 1 0,39 Spam 2 0,39 Spam ,39 Le nombre de pages d'un site n'augmente pas le PR moyen Une certaine organisation hiérarchique d'un site peut fortement concentrer le PR sur la page principale Maintenant décelable par les robots (ex : Googlebot) qui pénalisent le site Autres éléments - Utilisation de l apprentissage automatique Autres éléments pour le classement des pages Il n y a pas que le tf.idf et le PageRank, loin de là Les mots-clés des liens Les couleurs La casse des mots Les titres Le nombre d images Le nombre de liens sortants La taille de l URL L URL contient une «~» La date de dernière modification La taille de la page Les gros moteurs de recherche utilisent des centaines d éléments Apprentissage On sait que tous ces éléments comptent pour estimer la pertinence d une page Une page contenant un mot-clé dans le titre est plus pertinente qu une autre contenant le mot-clé dans le contenu Une page contenant un mot-clé en rouge est plus pertinente qu une autre contenant le mot-clé en noir Mais à quel point? Une page contenant un mot-clé dans le titre vs. une page contenant 8 mots-clés dans le contenu? Une page contenant deux mots-clés en rouge vs. une page contenant 1 mot-clé dans le titre et un autre en gras? etc. De plus, ces éléments sont interdépendants 48

13 Apprentissage : exemple Présence du mot-clé dans le titre (T) ou dans le corps (C) du document., {0,1} Pourquoi?, 0,1 On postule :, =, + 1, Problème : comment estimer la valeur de g? À partir d exemples annotés manuellement! Exemple DocId Requête Pertinence E 1 12 billet 1 1 OK E 2 32 bateau 0 1 KO E 3 32 Ecosse 0 1 OK E billet 0 0 KO E billet 1 1 OK E bateau 0 1 OK E billet 1 0 KO Apprentissage : exemple Pour chaque exemple, l erreur quadratique est =, L erreur totale est donc l erreur quadratique moyenne = 1, Il faut donc choisir un g qui minimise cette erreur Apprentissage : exemple Généralisation Estimation de g en fonction de : = nb d exemples avec = 0, = 1, = 1 = nb d exemples avec = 0, = 1, = 0 = nb d exemples avec = 1, = 0, = 1 = nb d exemples avec = 1, = 0, = 0 etc. L erreur totale est donc g + n + n Quelle est la meilleure valeur possible de g? Beaucoup plus de traits différents Des traits non-booléens Taille du document Texte en gras souligné etc. On peut alors traiter (par exemple) avec la variance et l espérance des données exemples (classification bayésienne) Des combinaisons non-linéaires Des jugements de pertinence gradués etc

14 «Learning to rank» En RI moderne on ne veut pas séparer les documents entre pertinents et non pertinents, mais les classer entre eux On fait donc de la classification par paires de résultats Classes : Est meilleur que Est moins bon que Puis on ordonne. De nombreuses méthodes de classification sont employées : Support Vector Machine Boosting Réseaux de neurones Modèle de régression linéaire etc. L importance de l interface Les interfaces utilisateur (1/6) Interfaces utilisateurs généralement dénudées Accès à une recherche avancée et à des paramètres Présentation d'extraits de résultats (snippets) Présentation de résultats commerciaux ("sponsorisés") Exemple: Altavista Les interfaces utilisateur (2/6) Présentation de résultats visuels Utilisation de termes associés et d'annuaires Exemple: Exalead 55 56

15 Les interfaces utilisateur (3/6) Support pour des requêtes exprimées en langue Focus sur l'utilisateur et non sur le fonctionnement interne du moteur de recherche Exemple : AskJeeves Les interfaces utilisateur (4/6) Aide à la formulation des requêtes durant la saisie Par exemple, guidage par des suites de mots et le nombre de documents qui les contiennent Exemple: Google Suggest (et maintenant Google Instant) Les interfaces utilisateur (5/6) Présentation des résultats sous forme graphique (cartes...) Aide à la navigation et à la reformulation de sa requête Exemple : KartOO Étiquetage "sémantique" Les interfaces utilisateur (6/6) 59 60

16 Le Web, un réseau public Un réseau international, mais des droits nationaux En Chine, des sites effacés des résultats de recherche En France également Le plagiat est devenu monnaie courante Attention au respect de la vie privée Documents mis à disposition sur la toile Informations recueillies sur les internautes (formulaires ou informations sur les visiteurs) L'information est très difficile à effacer! Google cache Wayback machine Listes de diffusion Blogs, Facebook, Des moteurs de recherche opaques (1/2) Toutes les étapes de la recherche sont des secrets industriels Comme pour toutes les activités à but commercial Mais l'information et la connaissance sont des "marchandises" particulières Le projet Nutch tente de promouvoir un moteur de recherche libre Les réseaux tissés par les géants du Web peuvent poser question (sans tomber dans la paranoïa). Nécessité de varier ses sources d'information Des moteurs de recherche opaques (2/2) Rien ne permet de vérifier que les critères de classement des documents par rapport à la requête sont équitables Séparation des liens commerciaux et des liens de recherche? Affinités particulières entre moteurs et sites commerciaux ; ex : Google et Yahoo avec Amazon, Voilà avec ebay et PriceMinister. Google possède YouTube, cela influe-t-il sur le rang des liens YouTube? Toutes les requêtes (logs) sont conservées Tous dans l'illégalité vis-à-vis de la législation européenne (13 mois pour Yahoo, 9 mois pour Google, 18 mois pour Bing) cf. demande des logs de Google et Yahoo par le gouvernement américain Google, Yahoo et Microsoft veulent mettre les logs à disposition de la communauté scientifique (problèmes de droit) Grâce aux comptes, les résultats (et les publicités) sont personnalisés Quelques moteurs de recherche et bien d'autres, sans compter les méta-moteurs