Wesley Martins Teles, Li Weigang, Célia Ghedini RalhaUniversidade de Brasília

Uma heurística para guiar os usuários da Internet baseada no comportamento da formiga

ÍndiceÍndice

• Introdução.• Pesquisas sobre o uso da Web.• A meta heurística da formiga.• Como encaixar a meta-heurística da

formiga na navegação na Web.• AntWeb adaptativo.• Conclusão e Recomendação

I. IntroduçãoI. Introdução

A formiga Os usuários na Internet

um inseto social que trabalha em prol da colônia

não lhe permitem ter uma visão global do seu ambiente, cegas.

num imenso ciberespaço sem saber onde estão e por vezes nem por onde iniciar seu processo de busca.

quando caminha deixa uma substância chamada feromônio no chão.

se encontra em uma gigantesca teia de páginas interligadas por links

o feromônio das trilhas em desuso evapora, ficando apenas as trilhas que são mais interessantes

não possuem nenhum tipo de comunicação grupal durante o processo de navegação.

achar com eficiência a fonte de alimento e determinar o menor caminho

???

É o estudo da aplicação do comportamento da formiga na Web. Usando a idéia do feromônio, os usuários não só poderão encontrar as páginas que procuram com maior facilidade, como também descobrir o menor caminho entre o ponto em que se encontram e o objetivo, tornando o processo de navegação na Internet mais fácil.

ObjetivoObjetivo

Para avaliação de estruturas de WebSites

– L. Weigang, M. Dib, W. Teles, V. de Andrade, A. Alves de Melo, J. Cariolano, "Using ants’ behavior based simulation model AntWeb to improve website organization", in Proc. SPIE's Aerospace/Defense Sensing and Controls Symposium: Data Mining, USA, 2002.

Adaptativo – W. Teles, L. Weigang, C. Ralha, AntWeb – The Adaptive

Web Server Based on the Ants’ Behavior, WI (International Conference on Web Intelligence), IEEE/WIC, Halifax, Canada, 2003.

Dois aspectos de AntWebDois aspectos de AntWeb

O que é o AntWeb adaptativoO que é o AntWeb adaptativo

• Envolve o desenvolvimento de uma heurística para guiar o usuário da internet baseada no comportamento da formiga.

• Desenvolvida a partir da meta-heurística da formiga.

• Modifica estrutura da pagina de Web na site adaptativo

II. Pesquisas sobre o uso da II. Pesquisas sobre o uso da InternetInternet

Pesquisas sobre o uso da Pesquisas sobre o uso da internetinternet

60% do tempo em que as pessoas permanecem conectadas a um site é gasto sem que elas encontrem a informação que procuram.

Número alto de páginas consultadas por seção.

A grande maioria dos usuários não encontram sua página depois de 4 clicks.

Estado de arteEstado de arte

M. Dorigo, V. Maniezzo and A. Colorni, “The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B, 1996.

P. Brusilovski, Methods e Techniques of Adaptive Hypermedia. User Modeling and User Adapted Interaction. n.2-3, Special issue on adaptive hypertext and hypermedia, 1996.

R. Srikant e Y. Yang, Mining Web Logs to Improve Website Organization, In Proc. of the Tenth International World Wide Web Conference, Hong Kong, (2001).

Joachims, D. Freitag, T. Mitchell, "WebWatcher: A Tour Guide for the World Wide Web" , Proceedings of IJCAI97, August 1997.

A meta-heurística da A meta-heurística da formigaformiga

A meta heurística da formigaA meta heurística da formiga

•Baseada no comportamento da formiga real.

A formiga real pode encontrar o caminho mais curto entre o formigueiro e a fonte de alimento sem o auxílio da visão.

•Indica os caminhos mais curtos.•Comunicação através do feromônio.•Desenvolvida por Marco Dorigo e colegas.

Ciclo auto-catalíticoCiclo auto-catalítico

Caminhos mais curtos

Tempo menor para percorrer o caminho

Maior freqüência de formigas

Aumento da quantidade de feromônio no caminho

Como a heurística se aplica Como a heurística se aplica na computaçãona computação

G. Di Caro e M. Dorigo. AntNet: A mobile agents approach to adaptive routing. Technical Report 97-12, IRIDIA, 1997.

M. Dorigo e L. M. Gambardella. Ant Colonies for the Traveling Salesman Problem, BioSystems, Also Tecnical Report TR/IRIDIA/1996-3, IRIDIA, 1997.

B. Bullnheimer, et. al. Applying the ant system to the vehicle routing problem, Kluwer Academics, 1998.

Como encaixar a meta-Como encaixar a meta-heurística da formiga na heurística da formiga na

navegação na navegação na WebWeb

Internet X Meta-heurística Internet X Meta-heurística da formigada formiga

Estados discretos = páginas Transições = linksFormigas = Usuários

• Informações do log.• Banco de dados.• Técnicas de hipermídia adaptativa.

Indicação direta, Anotação, Classificação, Ocultação.

AntWeb adaptativoAntWeb adaptativo

Modelo 1Modelo 1

• Funciona exatamente como a estratégia da formiga real.

• A quantidade de feromônio adicionada é constante (cada formiga deixa a quantidade 1 de feromônio nas páginas por onde passa).

• A evaporação ocorre com o decorrer do tempo.

Atualização do feromônioAtualização do feromônio

i (p) (1-)*i

(p) + *i (p)

0 < < 1 é o coeficiente de evaporação

i (p) é a quantidade de formigas que

passaram pela página i

ImplementaçãoImplementação

ImplementaçãoImplementação

ImplementaçãoImplementação

Usuário

Servidor web CIC UnB

6-página modificada

1-requisição da página ao AntWeb

2-requisição da página

3-páginaServidor web

AntWeb

Servidor Banco de Dados

4-feromonio dos links

5-log

Destaque dos linksDestaque dos links

• Só destaca os links que estão acima de um determinado limite (threshold).

• Destaca no máximo três links (número máximo de links a destacar).

Modelo 2Modelo 2

• O feromônio é adicionado quando a formiga termina seu trajeto.

Metáfora do modelo 2Metáfora do modelo 2

• As páginas conteúdos são objetos que exalam cheiro.

• Os links nas páginas índice são túneis por onde o cheiro da página objetivo escapa.

• Os usuários seguem os túneis que o cheiro exala mais forte.

GoodnessGoodness

• Cada página destino d possui um coeficiente gd (goodness) que diz o quanto a página d é boa para o usuário.

• gd pode ser popularidade ou outro índice que diz o quanto a página é boa.

• Em termos prático é a intensidade do cheiro que a página deve exalar.

Modelo 2Modelo 2

• A atualização do feromônio serve apenas para aprendizagem da estrutura da Web.

• A quantidade de feromônio a ser acrescida muda conforme a distância da página ao destino na trajetória.

• A evaporação ocorre a cada acréscimo feito.

Representação do feromônioRepresentação do feromônio

• Para cada página existem várias taxas de feromônio associadas (uma para cada destino possível)

Onde p é página e d o destino.

dp

Acréscimo de feromônioAcréscimo de feromônio

Onde nli d,k(p) é a distância de i a d em Td,k (p) e

é um parâmetro que diz o quanto a distância afeta o decremento do feromônio.

p

ppnlp kd

ikd

ikd,

kd,,,

Ti se0

Ti se1

1

Atualização do feromônioAtualização do feromônio

0 < < 1 é o coeficiente de evaporação

(esquema de média continuada)

ppp kdi

di

di

,1

Tabela de roteamentoTabela de roteamento

Onde Ni são os vizinhos de i.

j = 1/wtj wtj = ltj + vtj

ltj - Tempo de download vtj - tempo de visita

i

Nll

dl

jdjd

ij Njp

ppa

i

ProbabilidadeProbabilidade

Onde Ni são os vizinhos de i, D é o conjunto de

destinos a levar o usuário e gd o parâmetro que diz o quanto a página d é boa para o usuário.

iNlDd

ddil

Dd

ddij

Dij gpa

gpap

,

SimulaçãoSimulação

• Foram geradas 50 formigas em 50 iterações

= 0,3• Fatores que prejudicam o AntWeb

foram exagerados • Foi considerado o caso que o usuário

toma o caminho errado para sua página

• Foi desconsiderado o efeito auto-catalítico

• Características do site fictício

Feromônio para 3Feromônio para 3

1A 0,032 2A 2B 0,337

3A 3B 0,206 1 2 3 0,810

Caso 1Caso 1

D = {1,2}

g1 = 1g2 = 2

1A 0,87 0,13 2A 2B

3A 3B 0,32 0,68 1 2 3

3A1

2 *

Caso 2Caso 2

D = {1,3}

g1 = 1g3 = 1

1A 0,45 0,55 2A 2B 0,8 0,2

3A 3B 1,0 0,0 1 2 3

1A2A

2B (0.55)

ConclusãoConclusão

• Desenvomemos o AntWeb adaptativo.

• Implementamos o modelo 1 para situações reais.

• Fizemos estudos de casos envolvendo o modelo 2.

PerspectivasPerspectivas

• Uma alternativa ao fornecimento do link direto em sistemas de busca.

• Busca de qualquer item em sites.• Aprimoramento de outras

heurísticas de navegação adaptativa.

Obrigado pela participaçãoObrigado pela participação