Riccardo Govoni - Search

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p.1: logo, socialmedialab.net
p.2: http://shelfsphotoblog.wordpress.com/2008/06/18/1-introduction/
p.4: http://www.warriorsofthe.net/ gallery
p. 13: 2-var gaussian distribution, generated by gnuplot
p. 18: O'Reilly Google Hacks Cover, http://oreilly.com/catalog/9780596004477/
p. 31: Q glyph, http://msdn.microsoft.com tech docs
p. 34: http://www.myconfinedspace.com/tag/milhouse/
p. 41: Semantic Rubik's cube: http://www.twine.com/twine/1w3b23v2-6j0/web-3-0-semantic-web
p. 54: http://pcbunn.cacr.caltech.edu/jjb/Synthesizers/Minisonic2/default.htm
p. 60: Blender, http://blendtec.com/
p. 65: Book of Keels portion, http://www.uwo.ca/english/site/archive/confrncs/medievalisms/Abstracts.htm
p. 82: logo, www.bayesfor.eu
p. 92: Oracle HQs, http://www.flickr.com/photos/70276096@N00/148724126/in/photostream/
p. 94: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Minard.png

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p.4 - p.12 : en.wikipedia.org,
p.13 - p. 17: author-made, bubbl.us
p.18 - p. 30: http://www.google.com/insights/search/, Calorielab.com,
en.wikipedia.org, https://www.google.com/adplanner
p.31 - p. 33: author-made
p.34 - p. 40: microformats.org, en.wikipedia.org,
http://code.google.com/apis/socialgraph/,
http://developer.yahoo.net/blog/archives/2008/12/monkey_finds_microformats_and_rdf.html
p.41 - p. 53: semantic-conference.com, en.wikpedia.org,
http://commons.wikimedia.org/wiki/File:W3c-semantic-web-layers.svg,
creativecommons.org, developer.mozilla.com, intertwingly.net,
www.opencalais.com, gnosis.clearforest.com
p.54 - p.59 : http://apiwiki.twitter.com/, developer.nytimes.com,
http://moritz.stefaner.eu
p. 60 - p.64: pipes.yahoo.com , http://www.programmableweb.com/
p. 65 - p.81: en.wikipedia.org, http://www.ohohlfeld.com/zipf.html,
http://irthoughts.wordpress.com/2008/07/07/understanding-tfidf/,
http://home.dei.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/index.html,
bayesfor.eu, battlehorse.net,
http://www.cs.cmu.edu/~enron/, http://jheer.org/enron/,
http://www.cs.umass.edu/~ronb/enron_dataset.html
p. 82 - p.91: www.bayesfor.eu, www.polisblog.it/cerca/bayesfor
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  • 1. Search Corso di formazione d’Eccellenza in Web 2.0, online business e social media marketing Social Media Lab Universita’ IULM Govoni Riccardo - 28/Apr/2009
  • 2. Intro Di cosa si parla oggi?
  • 3. Intro • Il Web, la ricerca quantitativa e l’informazione strutturata • Fonti dati e disponibilita’ • Data & Text mining • Case studies ed esempi
  • 4. Web An internet firewall, as seen from www.warriorsofthe.net
  • 5. Breve storia del web • Da 3 terminali a 1.1B utenti • Arpanet e il TCP/IP • Cern e WWW • HTTP ed il modello page-by-page • HTML ed i linguaggi di markup • La crescita esponenziale, i motori di ricerca
  • 6. HTML • Linguaggio di markup piu’ popolare per contenuti web • prima apparizione nel 1991, formalizzato nel 1993 • E’ de-facto il mattone base del world-wide- web... • ma l’ultima revisione (HTML 4.01) risale al 1999 !
  • 7. HTML • Pro: • Semplicita’ • Portabilita’ • Contro: • Applicabilita’ limitata nella sua concezione originale • Commistione di presentazione e contenuto
  • 8. L’esplosione del web
  • 9. HTML • Perfetto per contenuti testuali • Pessimo per lo scambio dati • Un layer di presentazione di troppo successo Text Data Human Machine
  • 10. HTML (cont.)
  • 11. HTML (cont.) <td>1</td> <td> <span class=quot;flagiconquot;> <a href=quot;/wiki/File:Flag_of_Utah.svgquot; class=quot;imagequot; title=quot;Flag of Utah.svgquot;> <img alt=quot;quot; src=quot;http://.../22px-Flag_of_Utah.svg.pngquot; width=quot;22quot; height=quot;15quot; border=quot;0quot; class=quot;thumbborderquot; /> </a>&#160;</span> <a href=quot;/wiki/Utahquot; title=quot;Utahquot;>Utah</a> </td> <td>2.50</td>
  • 12. Altri standard • Cascading Style Sheet (CSS) • Javascript • Flash • eXtensible Markup Language (XML) • Really Simple Syndication (RSS)
  • 13. Ricerca Quantitativa Dato, Misura, Ripetibilita’, Statistica, Esperimento 2-var normal gaussian distribution
  • 14. Ricerca Quantitativa
  • 15. Ricerca Qualitativa
  • 16. Obiettivo • dati, dati, dati • Hard numbers, quantita' verificabili, datasets, serie storiche. • Esistono sul web? Esistono in formati aperti a successive analisi?
  • 17. Come trovarli? • Ehi, ma il web e’ (quasi) tutto testo! • Identifichiamo le fonti dati disponibili • Preferiamo l’utilizzo di informazioni strutturate
  • 18. Searching... Dal testo ai dati
  • 19. Alcuni esempi • Google Insights for Search • Google Ad Planner
  • 20. Insights for Search http://www.google.com/insights/search/
  • 21. Esempi • Seasonality • Brand recognition • Marketing response • Demographics • Sales Trends
  • 22. Demographics: Obesity
  • 23. Demographics: Obesity • Google insights for search for obesity - weight loss • http://calorielab.com/news/wp-images/post-images/ fattest-states-2007.gif • http://www.google.com/insights/search/#cat=&q=Weight %20Loss&geo=US&date=&clp=&cmpt=geo
  • 24. Demographics: Swine Flu
  • 25. Demographics: Swine Flu • Google insights for search for swine flu • http://en.wikipedia.org/wiki/ 2009_swine_flu_outbreak_in_the_United_States • http://www.google.com/insights/search/#q=swine %20flu&geo=US&date=today%207-d&cmpt=geo
  • 26. Google Ad Planner
  • 27. [Un]structured information Why structure matters Never tell a typographer that text is “just text”
  • 28. Perche’ e’ importante? • Importanza dell’informazione strutturata per l’analisi quantitativa • Gestire l’information overload • Facilitano l’elaborazione automatica • Ripetibilita’ del processo di analisi • Migliore interpretazione del dato: meno soggettivo, piu’ oggettivo.
  • 29. Text RSS Data Provisioning CSV Microformat Semantic Web API
  • 30. Microformats Embedding structured info under the hood An example of microchip art. Milhouse on a Sil154CT64 chip
  • 31. Cosa sono? “Designed for humans first and machines second, microformats are a set of simple, open data formats built upon existing and widely adopted standards.” http://microformats.org/
  • 32. Cosa sono? • Un sistema totalmente compatibile con gli standard esistenti (HTML, XHTML) per arricchire i contenuti web con metadati semantici • Un tentativo per risolvere la commistione tra presentazione e contenuto dell’ HTML. • Ad esempio: contact details, coordinate geografiche, eventi di calendario.
  • 33. Microformat:geo Informazioni geografiche: http://microformats.org/wiki/geo per l’utente N 37° 24.491 W 122° 08.313 per la macchina <div class=quot;geoquot;> <abbr class=quot;latitudequot; title=quot;37.408183quot;>N 37° 24.491</abbr> <abbr class=quot;longitudequot; title=quot;-122.13855quot;>W 122° 08.313</abbr> </div>
  • 34. Microformat:xfn Informazioni sociali: http://en.wikipedia.org/wiki/XHTML_Friends_Network per l’utente Riccardo Govoni per la macchina <a href=quot;http://www.battlehorse.net/quot; rel=quot;colleaguequot;> Riccardo Govoni </a>
  • 35. Search Engines • Yahoo Search Monkey http://developer.yahoo.net/blog/archives/2008/12/monkey_finds_microformats_and_rdf.html • Google Social Graph APIs http://code.google.com/apis/socialgraph/ http://microformats.org/wiki/search-engines
  • 36. Semantic Web <item rdf:about=quot;http://dbpedia.org/resource/Catquot;>Cat</item> Artwork of the W3C Semantic Web logo
  • 37. Semantic Web “Semantic technologies include software standards and methodologies that are aimed at providing more explicit meaning for the information that's at our disposal” http://www.semantic-conference.com/primer.html • E’ un set di principi, standard e tecnologie volta a superare la limitazione del web odierno nel discernere presentazione da contenuto. • E’ una forma di fruizione dell’universo di informazioni presenti sul web orientata all’elaborazione da parte di una macchina.
  • 38. Cos’e’ una lista? E uno stato?
  • 39. Cos’e’ una lista? <td>1</td> <td> <span class=quot;flagiconquot;> <a href=quot;/wiki/File:Flag_of_Utah.svgquot; class=quot;imagequot; title=quot;Flag of Utah.svgquot;> <img alt=quot;quot; src=quot;http://.../22px-Flag_of_Utah.svg.pngquot; width=quot;22quot; height=quot;15quot; border=quot;0quot; class=quot;thumbborderquot; /> </a>&#160;</span> <a href=quot;/wiki/Utahquot; title=quot;Utahquot;>Utah</a> </td> <td>2.50</td>
  • 40. Le tecnologie in gioco
  • 41. OWL • Ontologia: una rappresentazione formale di un set di concetti all’interno di un dominio definito e delle relazioni che li collegano • OWL (Web Ontology Language): Linguaggio per la definizione di ontologie.
  • 42. RDF • RDF (Resource Description Framework): un’insieme di specifiche per la descrizione e modellazione di ‘risorse’ in forma di triple “Soggetto - Predicato - Oggetto” • SPARQL: linguaggio di ricerca per risorse descritte tramite RDF.
  • 43. RDF: esempio <RDF:RDF xmlns:RDF=quot;http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#quot; xmlns:ANIMALS=quot;http://www.some-fictitious-zoo.com/rdf#quot;> <RDF:Seq about=quot;http://www.some-fictitious-zoo.com/all-animalsquot;> <RDF:li> <RDF:Description about=quot;http://www.some-fictitious-zoo.com/mammals/lionquot;> <ANIMALS:name>Lion</ANIMALS:name> <ANIMALS:species>Panthera leo</ANIMALS:species> <ANIMALS:class>Mammal</ANIMALS:class> </RDF:Description> </RDF:li> <RDF:li> <RDF:Description about=quot;http://www.some-fictitious-zoo.com/arachnids/tarantulaquot;> <ANIMALS:name>Tarantula</ANIMALS:name> <ANIMALS:species>Avicularia avicularia</ANIMALS:species> <ANIMALS:class>Arachnid</ANIMALS:class> </RDF:Description> </RDF:li> <RDF:li> <RDF:Description about=quot;http://www.some-fictitious-zoo.com/mammals/hippopotamusquot;> <ANIMALS:name>Hippopotamus</ANIMALS:name> <ANIMALS:species>Hippopotamus amphibius</ANIMALS:species> <ANIMALS:class>Mammal</ANIMALS:class> </RDF:Description> </RDF:li> </RDF:Seq> </RDF:RDF>
  • 44. RDF: esempio • http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
  • 45. FOAF • FOAF (Friend of a Friend): E’ un’ ontologia rivolta alla descrizione di persone e reti sociali.
  • 46. FOAF example <rdf:RDF xmlns:rdf=quot;http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#quot; xmlns:rdfs=quot;http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#quot; xmlns:foaf=quot;http://xmlns.com/foaf/0.1/quot;> <foaf:Person> <foaf:name>Sam Ruby</foaf:name> <foaf:firstName>Sam</foaf:firstName> <foaf:surname>Ruby</foaf:surname> <foaf:nick>rubys</foaf:nick> <foaf:mbox_sha1sum>703471c6f39094d88665d24ce72c42fdc5f20585</foaf:mbox_sha1sum> <foaf:homepage rdf:resource=quot;http://www.intertwingly.net/quot;/> <foaf:depiction rdf:resource=quot;http://www.intertwingly.net/images/SamR_small.jpgquot;/> <foaf:workplaceHomepage rdf:resource=quot;http://www.ibm.com/quot;/> <foaf:schoolHomepage rdf:resource=quot;http://www.cnu.edu/quot;/> <!-- DJ Adams --> <foaf:knows> <foaf:Person rdf:ID=quot;djquot;> <foaf:givenName>DJ</foaf:givenName> <foaf:surname>Adams</foaf:surname> <foaf:mbox rdf:resource=quot;mailto:dj.adams@pobox.comquot;/> <rdfs:seeAlso rdf:resource=quot;http://www.pipetree.com/~dj/foaf.rdfquot;/> </foaf:Person> </foaf:knows> ...
  • 47. Case: Open Calais http://www.opencalais.com/ http://viewer.opencalais.com/ • Calais, un progetto Thomson Reuters, e’ un servizio online per la conversione di testo non strutturato in strutture semantiche, utilizzando tecniche di Natural language Processing e Machine Learning. • Esempio: Gnosis • Alternative: KIM - OntoText
  • 48. Gnosis
  • 49. API Application Programming Interface Tektronix 556 dual beam spectrum analyzer
  • 50. API • Il modo migliore per avere accesso a dati strutturati. • Permettono all’utente (programmatore) l’accesso al dato saltando il layer di presentazione (HTML). • Sono ubiquitarie: ricerca, e- commerce, news, finance, reti sociali, photo, mapping, mobile, travel, music, ovunque. • Sono componibili (Mashups).
  • 51. API • Sono rivolte a “programmatori”, ma ... • Riducono la barriera di accesso all’informazione per chiunque • Rendono possibile l’accesso a sistemi che il singolo non sarebbe in grado di ottenere. • Sono espressione dell’idea di “open communication” come forma di auto- gestione del web. • Sono un esempio digitale di mutua simbiosi.
  • 52. Twitter API { quot;trendsquot;:{ quot;2009-04-27 22:10:19quot;:[ { quot;queryquot;:quot;quot;Swine Fluquot; OR Fluquot;, quot;namequot;:quot;Swine Fluquot; }, { quot;queryquot;:quot;#swinefluquot;, quot;namequot;:quot;#swinefluquot; }, { quot;queryquot;:quot;Mexicoquot;, quot;namequot;:quot;Mexicoquot; }, { quot;queryquot;:quot;#musicmondayquot;, quot;namequot;:quot;#musicmondayquot; }, { quot;queryquot;:quot;#savechuckquot;, quot;namequot;:quot;#savechuckquot; } http://search.twitter.com/trends/current.json ] }, quot;as_ofquot;:1240870219 }
  • 53. New York Times APIs http://developer.nytimes.com/docs
  • 54. NYT elastic lists Text http://moritz.stefaner.eu/projects/elastic-lists/NYT/
  • 55. Mashups Blending the web together
  • 56. Mashups • Applicazioni web che combinano dati provenienti da piu’ fonti in una singola funzionalita’ integrata. • Si basano quasi sempre sulle API rese disponibili dai singoli servizi • Offrono a non sviluppatori l’accesso a informazioni strutturate “pre-digerite” • Yahoo pipes (e.g.: Social Media Tracker) • Programmable Web
  • 57. Yahoo Pipes http://pipes.yahoo.com/pjdonnellywork/5bd39564344cffbc9c9fabbeecec1576
  • 58. Programmable Web • La risorsa di riferimento, dove aggiornarsi su API e Mashups disponibili
  • 59. Programmable Web • http://www.liveplasma.com/ • http://dev.benedictoneill.com/bbc/ • http://imagine-it.org/amazong/arbore.php? XMLFileName=0738204315.xml • http://imagine-it.org/amazong/ vissimweb.htm
  • 60. At the end, it’s all text... Introduzione al Text processing e Text mining Book of Kells, Trinity College, Dublino
  • 61. Data mining • Il problema dell’information overload • Data mining “is the process of extracting hidden patterns from data” • Il Data mining si divide in 2 rami: Discovery e Prediction • Il Data mining riguarda 4 classi di problemi: Classification, Clustering, Regression, Pattern Inference
  • 62. Text mining, Information Retrieval • ramo del Data Mining, focalizzato all’estrazione di dati a partire da corpora testuali. • Sottogruppi: text clustering, normalization, entity recognition, summarization, computational linguistics, natural language processing
  • 63. Zipf distribution Originally, Zipf's law stated that, “in a corpus of natural language utterances, the frequency of any word is roughly inversely proportional to its rank in the frequency table”. http://www.ohohlfeld.com/zipf.html
  • 64. tf-idf • Le basi della ricerca testuale: • All’interno di un corpo di testo, come distinguere i termini che danno un contributo significativo ad un documento, rispetto ai connettivi? • Valorizzare i termini che appaiono spesso in un documento • Penalizzare i termini che appaiono spesso nell’intero corpus
  • 65. tf-idf • tf-idf : Term Frequency / Inverse Document Freq. • Term weighting: aij = f(Lij,Gi,Nj) = Lij Gi Nj • Classic tf-idf: http://irthoughts.wordpress.com/2008/07/07/understanding-tfidf/
  • 66. Clustering • Identificare una struttura in un’insieme di dati non noti a priori. • Organizzare oggetti in gruppi i cui mmbri sono simili secondo una certa metrica. http://home.dei.polimi.it/matteucc/ Clustering/tutorial_html/index.html
  • 67. Graph Theory • the study of graphs: mathematical structures used to model pairwise relations between objects from a certain collection. • A quot;graphquot; in this context refers to a collection of vertices or 'nodes' and a collection of edges that connect pairs of vertices. A graph may be undirected, meaning that there is no distinction between the two vertices associated with each edge, or its edges may be directed from one vertex to another.
  • 68. Graph Theory
  • 69. Graph Theory e Clustering • Entrambe le teorie si basano sul concetto di metrica. Perche’ non sfruttarlo? • Esempio: identificare gruppi all’interno di un network sociale.
  • 70. Esempio: processing battlehorse.net
  • 71. Machine learning • Riguarda il disegno e lo sviluppo di algoritmi che permettono ad un computer di migliorare le proprie capacita’ nel tempo, sulla base dei dati a disposizione. • Include numerose discipline usate quotidianamente per gestire l’enorme mole di dati disponibile sul web.
  • 72. Case study: Enron • Enron ando’ in bancarotta il 2 Dicembre 2001, a seguito di scandali e illegalita’ finanziarie. • Per effetto delle indagini, un corpus di 200.000(*) email riguardanti 150 persone e’ diventato di dominio pubblico: il dataset Enron.
  • 73. L’analisi quantitativa • Utilizziamo i legami mittente-destinatario per creare grafi di relazioni, da cui estrarre informazioni sociali in base ai volumi di scambio: chi parla con chi? chi agisce da accentratore?
  • 74. Enron: riferimenti • http://www.cs.cmu.edu/~enron/ • http://jheer.org/enron/ • http://www.cs.umass.edu/~ronb/enron_dataset.html
  • 75. BayesFor Un caso di studio su Web crawling e Media monitoring www.bayesfor.eu
  • 76. BayesFor.eu • Un’associazione che si propone di promuovere e realizzare ricerche, studi o sperimentazioni in materia di analisi dei dati e utilizzo di tecniche statistiche • Ha l’obiettivo di fare spidering di fonti sul web con lo scopo di estrarre informazioni, come ad esempio: • Correlazione tra concetti semantici nel tempo • Associazioni tra concetti semantici e publisher • Media bias e relazioni tra informazioni e notizie • Interrelazione tra news, media e mercati finanziari
  • 77. Come funziona? • Lista di fonti (siti di quotidiani italiani ed esteri, agenzie di stampa, feed rss, etc...) • Lista di topics di interesse, incrementata dinamicamente in base alla popolarita’ • Un motore di crawling web • Un archivio dati con memoria storica dei contenuti analizzati fino ad oggi • Strumenti di analisi statistica e numerica
  • 78. Volumi • ca. 200 fonti : portali, news websites, feeds • 40000 termini lessicali tracciati giornalmente • 20M di termini identificati negli ultimi 5 mesi • ~ 50Mb di dati giornalieri : come 60 libri di 300 pagine l’uno • ~ 25Gb di dati accumulati da fine 2007, come una biblioteca di 40.000 volumi
  • 79. Il processo di estrazione Estrazione automatica dei contenuti delle pagine web di Crawling interesse. Archival Archiviazione storica per giorno e per fonte Rimozione della formattazione indesiderata. Pulizia del Cleaning codice HTML e della punteggiatura. Filtering Separazione delle stop-word per ogni lingua analizzata Stemming Identificazione delle radici lessicali e raggruppamento Pesatura dei termini in base a posizione e prominenza Weighting all’interno delle pagine web Indexing Analysis Indicizzazione, ricerca e analisi statistica
  • 80. Graph theory & News events
  • 81. Case: Primarie PD True Value Predicted Candidato True Value Predicted Veltroni 75.81% 68.95% Bindi 12.88% 15.47% Letta 11.07% 15.47% Bonazzi A., Brunori P., Govoni R., Lampronti G.I., and Zandi M. Italy 2008 Polls, Web Visibility and Election Results, EDem2008 E-Democracy Conference proceedings, Danube University Krems
  • 82. Zandi, Grippa, Bazarnick, Brunori, Frongia, Govoni, Bonazzi, Poster: Media Behavior During 2008 Electoral Campaign: a Web Content Analyis, SUNBELT Annual Conference, San Diego USA
  • 83. Case: 2008 US Presidential Campaign
  • 84. Web Datasets Dove stanno i dati sul web? Quali datasets sono disponibili? Oracle headquarters, California
  • 85. Datasets? • Wikipedia Dump: http://download.wikimedia.org/ • il caso Enron: http://www.cs.cmu.edu/~enron/ • Grouplens: http://www.grouplens.org/taxonomy/term/14 • swivel.com , many-eyes.com • http://www.gapminder.org/ • http://www.ted.com/index.php/talks/ hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html
  • 86. J. Minard map of Napoleon’s Russia campaign. ca 1861. Data Visualization Un’immagine vale piu’ di mille parole
  • 87. Data Visualization • Processing: • http://www.processing.org • http://www.openprocessing.org • Google Visualization APIs • http://code.google.com/apis/visualization/
  • 88. Thanks