Web GrafBc. Michal Oceľák 

Študijný program: Informatika Vedúci: doc. RNDr. Gabriel Semanišin, PhD. Ústav: ÚINF - Ústav informatiky 

Cieľ

•Analyzovať existujúce modely Web-u a sociálnych sietí.

•Analyzovať algoritmy vyhľadávania informácií na Web-e.

•Navrhnúť modifikácie existujúcich modelov a vyhľadávacích algoritmov pre špecifické siete a podsiete (napr. sieť univerzity).

•Navhnuté algoritmy implementovať a experimentálne overiť.

Web vs. Klasické dokumenty

•Je obrovský▫Viac ako 10 miliárd stránok, priemerná

veľkosť stránky 500KB▫20-krát väčšie ako Library of Congress

•Je dinamický▫40% stránok sa mení týždenne, 23% .com

domien denne ▫Ročne pribudnú miliardy webstránok

•Je neorganizovaný▫Žiadne normy, formáty. Chyby, spamy, ...

Analyzovať existujúce modely Web-u a sociálnych sietí.•Web ako komplexný graf

▫Small-World siete▫Biologické siete▫Erdös{Rényi model) – náhodné grafy▫Scale-Free siete

Analyzovať algoritmy vyhľadávania informácií na Web-e.•Vyhľadávače založené na hyperlinku

▫PageRank (Google)▫HITS (TEOMA)▫...

Navrhnúť modifikácie existujúcich modelov a vyhľadávacích algoritmov•Výber najvhodnejšieho/najvhodnejších

modelov a vyhľadávacích algoritmov

Literatúra• Barabasi, A. L., Albert, R., Emergence of scaling in

random networks, In: Science (New York, N.Y.) 286.5439 (1999), pp. 509-512.

• Bonato, A., A Course on the Web Graph, American Mathematical Society 2008.

• Kleinberg, J., Authoritative sources in a hyperlinked environment, Journal of the ACM 46 (1999) No. 5, 604-632.

• Langvile, A.N., Meyer, C.D., Google's PageRank and Beyond" The Science of Search Engine Rankings, Princeton University Press, Princeton, 2006.

Ďakujem