Búsqueda P2P: Comunidades Semánticas

Presentación del tema: "Búsqueda P2P: Comunidades Semánticas"— Transcripción de la presentación:

1 Búsqueda P2P: Comunidades Semánticas

2 Búsqueda Centralizada
WWW

3 Motivación búsqueda P2P
Problema de escalabilidad de los sistemas centralizados. Aún los buscadores tradicionales utilizan sistemas distribuidos. Búsqueda a nivel desktop. Performance escalabilidad tolerancia a falla calidad de servicio tráfico de red

4 Búsqueda P2P WWW

5 Búsqueda P2P INTERNET

6 Búsqueda P2P INTERNET

7 Modelo de Buscador P2P No se asume la presencia de índices o directorios centralizados. Cada peer es un directorio hub (limitado) y un proveedor de contenido. Crawler propio. Buscador propio. Bases de datos e índices propios.

8 Modelo de Colaboración P2P

9 Problemas Interesantes
Cómo enterarse de la existencia de otros peers. Como mantener información sobre otros peers. Cómo elegir un peer a quien reenviar la consulta. Cuándo dejar de reenviar una consulta Cómo ordenar los resultados. …otros?

10 Comunidades Semánticas
Cuando los peers están agrupados en base a su similitud semántica, la calidad del servicio mejora. ¿Cómo determinar si ha emergido una comunidad semántica? topología de mundo pequeño similaridad semántica

11 Topología Regular: Anillos

12 Topología Regular: Retículos

13 Topología Regular: Estrella

14 Topología Regular: Grafo Completo

15 Topología Irregular: Red Aleatoria

16 ¿Cuál es la topología ideal?
Caminos cortos Sin congestión Robusta

17 Topología de Mundo Pequeño

18 Mundo Pequeño Origen de la idea
Seis grados de separación (experimentos realizados por Stanley Milgran en los años sesenta) Modelo de mundo pequeño (Duncan J. Watts y Steve Strogatz, 1998) Se observa en varios fenómenos de la naturaleza (¿ventaja evolutiva?)

19 Mundo Pequeño: Sitios Web
fuente Mark Newman

20 Mundo Pequeño: Red de Terroristas
fuente

21 red de terroristas fuente

22 Mundo Pequeño: Red de Citas Bibliográficas
fuente

23 Mundo Pequeño: Red de Co-autoría
fuente Lothar Krempel

24 Mundo Pequeño Diámetro Pequeño
A pesar de existir un gran número de nodos, es posible encontrar sendas cortas que conecten a dos nodos cualesquiera. Cuando aumentan de tamaño, su diámetro aumente lentamente. también ocurre con las redes aleatorias

25 Mundo Pequeño Coeficiente de Clustering alto
Existen comunidades altamente conectadas. no ocurre con las redes aleatorias

26 Coeficiente de clustering
El coeficiente de clustering es la proporción entre el número de nodos en un vecindario y el número total de nodos que podrían existir en dicho vecindario

27 La Aplicación 6Search

28 6Search: Descubriendo peers
vecino del peer vecino del vecino del peer peer (consulta 1, peer ID) (consulta 1, peer ID) (respuesta, ID del peer vecino del vecino) (respuesta, ID del peer vecino del vecino) (consulta 2, peer ID)

29 6Search: Características
Los peers son independientes. Los peers pueden ingresar o abandonar la red en cualquier momento. Un peer no debería sufrir sobrecarga. Una consulta no debería propagarse indefinidamente. Un peer puede optar por no reenviar una consulta. Arquitectura robusta.

30 6Search: Interacción con peers
Nuevos peers son buscado sólo en caso de ser necesario. Cada peer tiene un número fijo de slots para información sobre otros peers. Nuevos peers se descubren gracias a peers ya conocidos. Un peer buscará nuevos peers cuando tenga slots libres o cuando quiera encontrar peers mejores a los que ya conoce.

31 Estigmergia (Stigmery)
Colaboración a través del medio físico. En sistemas descentralizados, tales como las colonias de hormigas, los diferentes componentes colaboran a través de pautas o hitos dejados en el medio: feromonas, acumulación de objetos o cualquier otro tipo de cambio físico, como la temperatura.

32 6Search: Ruteo adaptativo de consultas
Random-Known Las consultas son enviada a vecinos aleatorios. Los peers actualizan sus tablas de peers conocidos en base a quienes responden. Aprendizaje Greedy Lista de términos asociada a cada peer conocido. Las consultas son enviadas a los vecinos con mayor similitud entre consulta y términos. Aprendizaje por refuerzo Lista de términos básica y expandida en base a los documentos recuperados. Se combina perfil básico y expandido para seleccionar a quienes enviar consultas.

33 6Searcg: Crear un índice

34 6Search: Buscar

35 6Search: Crawler Temático

36 6Search: Topología Emergente
inicial final

37

38

39 Similaridad Semántica

40 Similaridad Semántica: Taxonomía
D. Lin (1998)

41 Taxonomía

42 Simbólico

43 Relacionado

44 tipos de enlace t1 T S t2 t3 t4 R t5 t6 t7 t8

45 Similaridad Semántica

46 Bibliografía Emerging Semantic Communities in Peer Web Search. R. Akavipat, L.-S. Wu, F. Menczer, A. Maguitman. P2PIR 2006: International Workshop on Information Retrieval in Peer-to-Peer. ACM Press. Arlington, USA,  November   Adaptive Peer to Peer Social Networks for Distributed Content Based Web Search. L.-S. Wu, R. Akavipat, A. Maguitman, F. Menczer.  Social Information Retrieval Systems: Emergent Technologies and Applications for Searching the Web Effectively, IGI Global. September 2007.