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Dernière mise à jour de ce chapitre: 2015-09-06 16:36:47 | {oUUID 1.799}
Version: 3.0 Révision 3 | Rédacteur: Vincent ISOZ  | Avancement: ~20%
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LISTE DES SUJETS TRAITÉS SUR CETTE PAGE

Le Génie Logiciel sera défini dans ce chapitre comme l'ensemble des techniques ou approches de résolution de problèmes utilisant fortement des mathématiques de niveau universitaire et que nous retrouvons (ou trouvions...) fréquemment implémentés dans de nombreuses solutions informatiques.

Le lecteur retrouvera dans les textes qui vont suivre des outils mathématiques dont les détails ont tous été démontrés dans d'autres chapitres, mais dont les mises en applications informatiques n'avaient pas leur place dans la partie purement théorique.

ALGORITHME PAGERANK DE GOOGLE

Lors de sa création en 1998 Google (moteur de recherche actuellement très connu des internautes) a dominé et domine encore en 2011 le marché des moteurs de recherche sur Internet. Son point fort initial est basé sur l'idée très simple de trier les résultats par ordre de pertinence, ce que ne faisaient pas les autres grands moteurs de recherche avant lui.

L'idée principale du principe de fonctionnement initial de Google est intéressante à présenter sur ce site, car elle est un exemple pratique de concepts purement mathématiques que nous avons présentés jusqu'ici (théorie des graphes et chaînes de Markov dans les chapitre respectifs de Théorie des Graphes et de Probabilités) et qui ont créé l'une des plus grandes entreprises internationales dans les nouvelles technologies dans les années 2000 (Google gagne des milliards avec l'algèbre linéaire...)! Comme c'est souvent le cas dans l'économie de marché, ce sont d'abord des recherches théoriques (mathématiques ou physiques) qui ont permis de développer de nouveaux outils!

Pour trouver une information dans le tas amorphe et non vraiment structuré qu'est le web (vu le peu de gens qui respectent correctement les standards émis par le W3C...), l'utilisateur lancera une recherche par mots-clés. Ceci nécessite bien évidemment une certaine préparation pour être efficace: le moteur de recherche copie préalablement les pages web en mémoire locale et trie les mots (ou composition de mots) par ordre alphabétique en utilisant les algorithmes d'index empiriques traditionnels du domaine de l'informatique (arbres-b, arbres-b+ ou autres encore...). Le résultat est un annuaire de mots-clés avec leurs pages web associées.

Afin d'analyser comment Google identifie les pages web les plus pertinentes, nous allons négliger le contenu des pages et ne compter que les liens entre elles. Ce que nous obtenons alors est la structure d'un graphe (non nécessairement connexe!).

L'image suivante montre un exemple miniature (il y aurait  sites web d'après Google début 2007):

Figure: 75.1 - Principe schématique du graphe à étudier

Pour la suite, nous noterons les pages web par:

  (75.1)

et nous écrirons:

  (75.2)

si la page  cite directement la page  (citation directement connexe). Ainsi, dans l'image précédente, nous avons un lien , par exemple, mais pas de lien .

Bien évidemment, un lien  est une recommandation de la page  d'aller lire la page . C'est ainsi un vote de  en faveur de l'autorité de la page  (nous comprenons alors aisément pourquoi l'échange de liens entre sites n'ayant aucun rapport contextuel ait été en quelque sorte bannie par Google).

Analysons l'image précédente sous un aspect plus conforme à la théorie des graphes, dont la hiérarchie devra être justifiée par la suite:

Figure: 75.2 - Graphe précédent réarrangé

Pour des raisons purement pédagogiques, nous allons introduire trois modèles théoriques de ranking de pages web. Le dernier modèle étant le plus proche de celui implémenté par Google en 1998 et les deux premiers modèles permettant de préparer le terrain.

COMPTAGE PONDÉRÉ

Il est fortement plausible que si une page est importante, elle reçoit beaucoup de liens. Avec un peu de naïveté, on peut penser que la réciproque est vraie (une page qui reçoit beaucoup de liens est importante). Ainsi, nous pourrions définir l'importance  d'une page  comme étant le nombre de liens  directement connexes. Sous forme mathématique, nous écrirons cela ainsi:

  (75.3)

Autrement dit,  est égal au nombre de votes pour la page , où chaque vote contribue par la même valeur 1. Cela est, certes, facile à calculer, mais ne correspond souvent pas à l'importance ressentie par l'utilisateur.

Dans notre exemple, nous avons ainsi:

  (75.4)

devant:

  (75.5)

ce qui est pire, c'est que ce comptage naïf est trop facile à manipuler en ajoutant des pages (d'un autre nom de domaine internet) sans intérêt recommandant une page quelconque.

Certaines pages émettent beaucoup de liens. Ceux-ci semblent donc moins spécifiques (spécialisés) et leurs poids sera dès lors plus faible. Nous partageons donc le vote de la page  en  parts égales, où  dénote le nombre de liens émis. Ainsi, nous pouvons définir une mesure plus fine:

  (75.6)

Autrement dit,  compte le nombre de votes pondérés pour la page . C'est facile à calculer, mais nous restons toujours avec le problème susmentionné.

Dans notre exemple, nous avons ainsi:

  (75.7)

et:

  (75.8)

et:

  (75.9)

Remarque: Si toutes les pages étaient directement connexes, nous aurions alors  pour tout i.

COMPTAGE RÉCURSIF

Heuristiquement, une page  paraît importante si beaucoup de pages importantes la citent. Ceci nous mène à définir l'importance  de manière récursive comme suit:

  (75.10)

Il s'agit donc d'un système d'équations linéaires homogène à n inconnues, où dans l'exemple choisi . Plus traditionnellement, le système pourra être noté:

  (75.11)

ou plus explicitement (cf. chapitre d'Algèbre Linéaire):

  (75.12)

Ce qui donne avec les valeurs de notre exemple:

  (75.13)

Outre la solution triviale (vecteur nul), ce système à une infinité de solutions car son déterminant est nul (cf. chapitre d'Algèbre Linéaire), ce que l'on peut facilement vérifier avec la fonction MDETERM( ) de la version anglaise de Microsoft Excel 11.8346.

Notons maintenant le système précédent sous la forme:

  (75.14)

Nous remarquons deux choses avant de continuer:

1. Dans la matrice ci-dessus, chaque colonne est telle que la somme de ses valeurs égale l'unité. Il s'agit donc de la transposée d'une matrice stochastique d'une chaîne de Markov (cf. chapitre de Probabilités).

2. L'importance  est positive ou nulle. Donc le vecteur  est strictement positif et il s'agit du vecteur stochastique de la chaîne de Markov (cf. chapitre de Probabilités) dont la somme des composantes doit être égale à l'unité.

Nous écrirons alors ce système sous forme condensée:

  (75.15)

Ainsi, 1 est la valeur propre et  le vecteur propre de l'application P. Nous savons de par notre étude des chaînes de Markov que cette relation n'est vérifiée que pour la mesure invariante notée traditionnellement  dans le domaine d'étude des chaînes de Markov:

  (75.16)

Pour déterminer la mesure, il faut d'abord réécrire le réseau sous le format d'application matricielle d'une chaîne de Markov (cf. chapitre de Probabilités):

  (75.17)

Avec Microsoft Excel 11.8346, la modélisation est assez simple à reproduire pour déterminer la mesure invariante avec un point de départ quelconque (distribution quelconque) dans le graphe:

Figure: 75.3 - Détermination de la mesure invariante avec Microsoft Excel 11.8346

avec les formules suivantes:

Figure: 75.4 - Formules Microsoft Excel 11.8346 (version anglaise) correspondantes au tableau précédent

Le système converge assez vite, après la 30ème étape, nous avons déjà une convergence à la deuxième décimale:

Figure: 75.5 - Convergence à la 35ème itération

Donc finalement la mesure invariante est:

  (75.18)

quelle que soit la distribution du vecteur de départ. Propriété que l'on appelle "ergodique" dans le domaine des chaînes de Markov.

Étant donné que, nous avons pour tout  le système suivant qui est toujours vérifié:

  (75.19)

Alors, il est d'usage dans l'étude de l'algorithme de Google d'écrire le vecteur stochastique avec des valeurs entières (chaque valeur du vecteur stochastique a été divisée par la plus petite probabilité qui était 0.06) correspondant au fameux "PageRank Value" (au début de l'existence de Google car actuellement ce calcul est beaucoup plus subtil) tel que:

  (75.20)

Cela nous donne donc la répartition convergente par page d'une cohorte de 17 internautes (sommes des valeurs du vecteur stochastique).

Les pages où  est grand sont les plus fréquentées (les plus populaires) en termes de probabilités à l'équilibre. Dans la quête de classer les pages web, c'est encore un argument pour utiliser la mesure  comme indicateur empirique.

ÉTATS ABSORBANTS

Cependant, si notre graphe (chaîne) contient une page (ou un groupe de pages) sans issue alors celle-ci absorbe toute la probabilité, car notre cohorte tombera tôt ou tard sur cette page et ne pourra plus en sortir (état absorbant comme défini dans le chapitre de Probabilités). Nous représentons cela sous la forme graphique suivante si, par exemple, nous ajoutons une page  qui est absorbante:

Figure: 75.6 - Graphe avec un état absorbant

avec la matrice de transition associée:

  (75.21)

Notre modèle n'est donc pas encore satisfaisant. Nous pourrions construire alors une matrice qui permet d'échapper aux états absorbants en posant que toute colonne qui ne contient qu'un seul 1 avec que des zéros se voit téléporter le visiteur sur toutes les pages avec un poids égal. Ce qui donnerait puisque nous avons 13 pages:

  (75.22)

Mais ceci n'est pas très optimal, car cela charge la matrice donc c'est très gourmand en termes de mémoires et calculs.

Pour échapper aux états absorbants, Google utilise un modèle empirique plus raffiné.

Nous prenons l'application initiale qui est une application linéaire:

  (75.23)

où pour rappel la somme des composantes de  vaut toujours 1. Nous réécrivons cela sous la forme:

  (75.24)

où le 1 représente le fait qu'il y a 100% de probabilité d'avoir l'état . Maintenant, l'astuce consiste à écrire:

  (75.25)

avec:

  (75.26)

ce qui signifie que l'internaute a à tout moment une probabilité d'être dans l'état  et une probabilité c d'être dans l'état , c'est-à-dire de se trouver avec une probabilité équiprobable en n'importe quel point du graphe. Enfin, nous sommons les deux pour obtenir à nouveau un vecteur stochastique (dont la somme des composantes vaut 1).

Effectivement, si nous prenons par exemple 10% pour la valeur de c, nous avons la somme des composantes du vecteur:

  (75.27)

qui vaudra 0.9 et respectivement la somme des composantes du vecteur  qui vaudra 0.1 (puisque la somme des composantes de  vaut aussi 1 par construction).

Donc pour résumer, avec une probabilité fixée c le moteur d'indexation (ou l'internaute) abandonne la page actuelle  et recommence sur une des n pages du web, celle-ci étant choisie, afin de ne privilégier personne. Sinon, avec une probabilité  le moteur suit un des liens de la page , choisi de manière équiprobable. Le seul point délicat reste à calibrer la valeur de c qui vaut donc entre 0 et 1. S'il vaut 0 nous retombons sur le modèle initial avec le problème des états absorbants, s'il vaut 1 nous avons un modèle qui donne une note égale à chaque page. Il faut donc plutôt choisir c avec des valeurs faibles proches de 0.

Cette astuce de téléportation évite de se faire piéger par une page absorbante et garantit d'arriver n'importe où dans le graphe, indépendamment des questions de connexité.

Il convient de remettre le tout sous forme de composantes, nous avons donc l'écriture (dont le deuxième terme converge):

  (75.28)

qui a l'avantage énorme de pouvoir calculer la valeur de n'importe quelle composante  du vecteur stochastique de n'importe quelle étape d'une promenade aléatoire sur le graphe et ce sans faire appel à aucun moment à la manipulation d'une immense matrice qui serait trop gourmande en termes de capacités de mémoire!!

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