Submitted by Kaio Wagner Lima Rodrigues (kaiowagner@gmail.com) on 2018-08-23T05:45:00Z
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Previous issue date: 2016-09-21 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / A large number of URLs collected by web crawlers correspond to pages with duplicate or near-duplicate contents. These duplicate URLs, generically known as DUST (Different URLs with Similar Text), adversely impact search engines since crawling, storing and using such data imply waste of resources, the building of low quality rankings and poor user experiences. To deal with this problem, several studies have been proposed to detect and remove duplicate documents without fetching their contents. To accomplish this, the proposed methods learn normalization rules to transform all duplicate URLs into the same canonical form. This information can be used by crawlers to avoid fetching DUST.
A challenging aspect of this strategy is to efficiently derive the minimum set of rules that achieve larger reductions with the smallest false positive rate. As most methods are based on pairwise analysis, the quality of the rules is affected by the criterion used to select the examples and the availability of representative examples in the training sets. To avoid processing large numbers of URLs, they employ techniques such as random sampling or by looking for DUST only within sites, preventing the generation of rules involving multiple DNS names. As a consequence of these issues, current methods are very susceptible to noise and, in many cases, derive rules that are very specific. In this thesis, we present a new approach to derive quality rules that take advantage of a multi-sequence alignment strategy. We demonstrate that a full multi-sequence alignment of URLs with duplicated content, before the generation of the rules, can lead to the deployment of very effective rules. Experimental results demonstrate that our approach achieved larger reductions in the number of duplicate URLs than our best baseline in two different web collections, in spite of being much faster. We also present a distributed version of our method, using the MapReduce framework, and demonstrate its scalability by evaluating it using a set of 7.37 million URLs. / Um grande número de URLs obtidas por coletores corresponde a páginas com
conteúdo duplicado ou quase duplicado, conhecidas em Inglês pelo acrônimo
DUST, que pode ser traduzido como Diferentes URLs com Texto Similar. DUST
são prejudiciais para sistemas de busca porque ao serem coletadas, armazenadas
e utilizadas, contribuem para o desperdício de recursos, a criação de rankings
de baixa qualidade e, consequentemente, uma experiência pior para o usuário.
Para lidar com este problema, muita pesquisa tem sido realizada com intuito
de detectar e remover DUST antes mesmo de coletar as URLs. Para isso, esses
métodos se baseiam no aprendizado de regras de normalização que transformam
todas as URLs com conteúdo duplicado para uma mesma forma canônica. Tais regras podem ser
então usadas por coletores com o intuito de reconhecer e ignorar DUST.
Para isto, é necessário derivar, de forma eficiente, um conjunto mínimo de
regras que alcance uma grande taxa de redução com baixa incidência de
falsos-positivos. Como a maioria dos métodos propostos na literatura é baseada
na análise de pares, a qualidade das regras é afetada pelo critério usado para
selecionar os exemplos de pares e a disponibilidade de exemplos representativos
no treino. Para evitar processar um número muito alto de exemplos, em geral,
são aplicadas técnicas de amostragem ou a busca por DUST é limitada apenas a
sites, o que impede a geração de regras que envolvam diferentes nomes de DNS.
Como consequência, métodos atuais são muito suscetíveis a ruído e, em muitos
casos, derivam regras muito específicas. Nesta tese, é proposta uma nova
técnica para derivar regras, baseada em uma estratégia de alinhamento
múltiplo de sequências. Em particular, mostramos que um alinhamento prévio das
URLs com conteúdo duplicado contribui para uma melhor generalização, o que
resulta na geração de regras mais efetivas. Através de experimentos em duas
diferentes coleções extraídas da Web, observa-se que a técnica proposta,
além de ser mais rápida, filtra um número maior de URLs duplicadas.
Uma versão distribuída do método, baseada na arquitetura MapReduce,
proporciona a possibilidade de escalabilidade para coleções com dimensões
compatíveis com a Web.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/6557 |
| Date | 21 September 2016 |
| Creators | Rodrigues, Kaio Wagner Lima, 92991221146 |
| Contributors | marco.cristo@gmail.com, Cristo, Marco Antônio Pinheiro de, Cristo, Marco Antônio Pinheiro de, Santos, Eulanda Miranda dos, Barreto, Raimundo da Silva, Veloso, Adriano Alonso, Gonçalves, Claudine Santos Badue |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | image/jpeg, application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1052477850274827528, 500 |
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