Αντικείμενο της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η μελέτη και τροποποίηση βασικών δομών δεδομένων με σκοπό τη δημιουργία νέων και την τροποποίηση υπαρχουσών λύσεων, με εφαρμογές στην Ανάκτηση Πληροφορίας, τη Βιοπληροφορική και το Διαδίκτυο. Αρχικά, δίνεται έμφαση στην ανάπτυξη και πειραματική επιβεβαίωση αλγοριθμικών τεχνικών για τη σχεδίαση αυτοοργανώμενων δομών δεδομένων (self-organizing data structures). Μέχρι σήμερα, ο μόνος πιθανός υποψήφιος αλγόριθμος αναζήτησης σε δένδρο που μπορεί να είναι Ο(1)-ανταγωνιστικός είναι το splay δένδρο (splay tree) που παρουσιάστηκε από τους Sleator και Tarjan [1]. Επιπρόσθετα, μελετώνται διάφορες εναλλακτικές τεχνικές αυτοοργάνωσης ([2],[3],[4],[5],[6]) και γίνεται επιβεβαίωση των πάνω ορίων που ισχύουν για την απόδοση των splay trees και για αυτές. Η ανάπτυξη των διάφορων αλγοριθμικών αυτών τεχνικών βρίσκει εφαρμογές πάνω στη συμπίεση δεδομένων. Οι αλγόριθμοι συμπίεσης δεδομένων μπορούν να βελτιώσουν την αποδοτικότητα με την οποία τα δεδομένα αποθηκεύονται ή μεταφέρονται, μέσω της μείωσης του ποσού της πλεονάζουσας πληροφορίας. Η χρήση αυτών των αλγορίθμων τόσο στην κρυπτογράφηση όσο και στην επεξεργασία εικόνας είναι αποδοτική και έχει μεγάλο ερευνητικό ενδιαφέρον. Γενικότερα, οι αυτοοργανώμενες δομές δεδομένων χρίζουν ιδιαίτερης προσοχής στους on-line αλγόριθμους. Αναλυτικότερα, στην παρούσα διατριβή, εφαρμόζεται συμπίεση σε βιολογικά δεδομένα αλλά και σε κείμενα τόσο με χρήση του κλασσικού splay δέντρου [10] αλλά και της log log n ανταγωνιστικής παραλλαγής του. Επιπλέον, παρουσιάζονται τυχαιοποιημένες εκδόσεις των παραπάνω δομών και εφαρμόζονται και αυτές στη συμπίεση δεδομένων. Οι log log n ανταγωνιστικές δομές έχουν καλύτερη απόδοση όσον αφορά την πολυπλοκότητά τους σε σχέση με την κλασσική splay δομή. Το γεγονός αυτό επιβεβαιώνεται πειραματικά, όπου η επιτυγχανόμενη συμπίεση είναι στις περισσότερες των περιπτώσεων καλύτερη από την αντίστοιχη της κλασικής δομής . Επιπλέον, ιδιαίτερο ερευνητικό ενδιαφέρον βρίσκει η εφαρμογή βασικών δομών δεδομένων στο διαδίκτυο. Επιδιώκουμε την ανάπτυξη και θεωρητική επιβεβαίωση αλγορίθμων για προβλήματα όπως η ανάθεση «καυτών συνδέσμων» (hot links [7]), η αναδιοργάνωση ιστοσελίδων και η ανάκτηση πληροφορίας ([8],[9]). Σε πρώτο στάδιο, προτείνονται ευριστικοί αλγόριθμοι με σκοπό την ανάθεση «καυτών συνδέσμων» (hotlinks) και τη βελτίωση της τοπολογίας ενός ιστότοπου ([12],[13],[14]). Σκοπός του αλγορίθμου είναι η προώθηση των δημοφιλών ιστοσελίδων ενός ιστότοπου, μέσω της ανάθεσης συνδέσμων προς αυτές, από ιστοσελίδες οι οποίες είναι σχετικές με αυτές ως προς το περιεχόμενο αλλά και ταυτόχρονα συντελούν στη μείωση της απόστασής τους από την αρχική σελίδα. Παρουσιάζεται το μοντέλο του αλγορίθμου, καθώς και μετρικές οι οποίες χρησιμοποιούνται για την ποσοτική αξιολόγηση της αποδοτικότητας του αλγορίθμου σε σχέση με ειδικά χαρακτηριστικά ενός ιστότοπου, όπως η εντροπία του. Σε δεύτερο στάδιο, γίνεται μελέτη τεχνικών προσωποποίησης ιστοσελίδων [11]. Συγκεκριμένα, σκοπός είναι η υλοποίηση ενός αλγορίθμου, ο οποίος θα ανακαλύπτει την αυξημένη ζήτηση μίας κατηγορίας ιστοσελίδων Α από έναν χρήστη και αξιοποιώντας την καταγεγραμμένη συμπεριφορά άλλων χρηστών, θα προτείνει κατηγορίες σελίδων οι οποίες προτιμήθηκαν από χρήστες οι οποίοι ομοίως παρουσίασαν αυξημένο ενδιαφέρον προς την κατηγορία αυτή. Αναλύεται το φαινόμενο της έξαρσης επισκεψιμότητας (burst) και η αξιοποίηση του στο πεδίο της εξατομίκευσης ιστοσελίδων. Ο αλγόριθμος υλοποιείται με τη χρήση δύο δομών δεδομένων, των Binary heaps και των Splay δέντρων, και αναλύεται η χρονική και χωρική πολυπλοκότητά του. Επιπρόσθετα, γίνεται πειραματική επιβεβαίωση της ορθής και αποδοτικής εκτέλεσης του αλγορίθμου. Αξίζει να σημειωθεί πως ο προτεινόμενος αλγόριθμος λόγω της φύσης του, χρησιμοποιεί χώρο, ο οποίος επιτρέπει τη χρησιμοποίηση του στη RAM. Τέλος, ο προτεινόμενος αλγόριθμος δύναται να βρει εφαρμογή σε εξατομίκευση σελίδων με βάση το σημασιολογικό τους περιεχόμενο σε αντιστοιχία με το διαχωρισμό τους σε κατηγορίες. Σε τρίτο στάδιο, γίνεται παρουσίαση πρωτότυπης τεχνικής σύστασης ιστοσελίδων [15] με χρήση Splay δέντρων. Σε αυτή την περίπτωση, δίνεται ιδιαίτερο βάρος στην εύρεση των σελίδων που παρουσιάζουν έξαρση επισκεψιμότητας και στη σύστασή τους στους χρήστες ενός ιστότοπου. Αρχικά, τεκμηριώνεται η αξία της εύρεσης μιας σελίδας, η οποία δέχεται ένα burst επισκέψεων. H έξαρση επισκεψιμότητας (burst) ορίζεται σε σχέση τόσο με τον αριθμό των επισκέψεων, όσο και με το χρονικό διάστημα επιτέλεσής τους. Η εύρεση των σελίδων επιτυγχάνεται με τη μοντελοποίηση ενός ιστότοπου μέσω ενός splay δέντρου. Με την τροποποίηση του δέντρου μέσω της χρήσης χρονοσφραγίδων (timestamps), ο αλγόριθμος είναι σε θέση να επιστρέφει σε κάθε χρονική στιγμή την ιστοσελίδα που έχει δεχθεί το πιο πρόσφατο burst επισκέψεων. Ο αλγόριθμος αναλύεται όσον αφορά τη χωρική και χρονική του πολυπλοκότητα και συγκρίνεται με εναλλακτικές λύσεις. Μείζονος σημασίας είναι η δυνατότητα εφαρμογής του αλγορίθμου και σε άλλα φαινόμενα της καθημερινότητας μέσω της ανάλογης μοντελοποίησης. Παραδείγματος χάρη, στην περίπτωση της απεικόνισης ενός συγκοινωνιακού δικτύου μέσω ενός γράφου, ο αλγόριθμος σύστασης δύναται να επιστρέφει σε κάθε περίπτωση τον κυκλοφοριακό κόμβο ο οποίος παρουσιάζει την πιο πρόσφατη συμφόρηση. Τέλος, όσον αφορά το πεδίο της ανάκτησης πληροφορίας, η διατριβή επικεντρώνεται σε μία πρωτότυπη και ολοκληρωμένη μεθοδολογία με σκοπό την αξιολόγηση της ποιότητας ενός συστήματος λογισμικού βάσει του Προτύπου Ποιότητας ISO/IEC-9126. Το κύριο χαρακτηριστικό της είναι ότι ολοκληρώνει την αξιολόγηση ενός συστήματος λογισμικού ενσωματώνοντας την αποτίμηση όχι μόνο των χαρακτηριστικών που είναι προσανατολισμένα στο χρήστη, αλλά και εκείνων που είναι πιο τεχνικά και αφορούν τους μηχανικούς λογισμικού ενός συστήματος. Σε αυτή τη διατριβή δίνεται βάρος στην εφαρμογή μεθόδων εξόρυξης δεδομένων πάνω στα αποτελέσματα της μέτρησης μετρικών οι οποίες συνθέτουν τα χαρακτηριστικά του πηγαίου κώδικα, όπως αυτά ορίζονται από το Προτύπο Ποιότητας ISO/IEC-9126 [16][17]. Ειδικότερα εφαρμόζονται αλγόριθμοι συσταδοποίησης με σκοπό την εύρεση τμημάτων κώδικα με ιδιαίτερα χαρακτηριστικά, που χρήζουν προσοχής.
In this dissertation we take an in-depth look at the use of effective and efficient data structures and algorithms in the fields of data mining and web technologies. The main goal is to develop algorithms based on appropriate data structures, in order to improve the performance at all levels of web applications. In the first chapter the reader is introduced to the main issues studied dissertation. In the second chapter, we propose novel randomized versions of the splay trees. We have evaluated the practical performance of these structures in comparison with the original version of splay trees and with their log log n-competitive variations, in the application field of compression. Moreover, we show that the Chain Splay tree achieves O(logn) worst-case cost per query. In order to evaluate performance, we utilize plain splay trees, the log log n-competitive variations, the proposed randomized version with the Chain Splay technique to compress data. It is observed experimentally that the compression achieved in the case of the log log n-competitive technique is, as expected, more efficient than the one of the plain splay trees. The third chapter focuses on hotlinks assignment techniques. Enhancing web browsing experience is an open issue frequently dealt using hotlinks assignment between webpages, shortcuts from one node to another. Our aim is to provide a novel, more efficient approach to minimize the expected number of steps needed to reach expected pages when browsing a website. We present a randomized algorithm, which combines the popularity of the webpages, the website structure, and for the first time to the best authors’ knowledge, the similarity of context between pages in order to suggest the placement of suitable hotlinks. We verify experimentally that users need less page transitions to reach expected information pages when browsing a website, enhanced using the proposed algorithm. In the fourth chapter we investigate the problem of web personalization. The explosive growth in the size and use of the World Wide Web continuously creates new great challenges and needs. The need for predicting the users’ preferences in order to expedite and improve the browsing though a site can be achieved through personalizing of the Websites. Recommendation and personalization algorithms aim at suggesting WebPages to users based on their current visit and past users’ navigational patterns. The problem that we address is the case where few WebPages become very popular for short periods of time and are accessed very frequently in a limited temporal space. Our aim is to deal with these bursts of visits and suggest these highly accessed pages to the future users that have common interests. Hence, in this paper, we propose a new web personalization technique, based on advanced data structures. The data structures that are used are the Splay tree (1) and Binary heaps (2). We describe the architecture of the technique, analyze the time and space complexity and prove its performance. In addition, we compare both theoretically and experimentally the proposed technique to another approach to verify its efficiency. Our solution achieves O(P2) space complexity and runs in k log P time, where k is the number of pages and P the number of categories of WebPages. Extending this algorithm, we propose an algorithm which efficiently detects bursts of visits to webpages. As an increasing number of Web sites consist of multiple pages, it is more difficult for the visitors to rapidly reach their own target. This results in an urgent need for intelligent systems that effectively support the users’ navigation to high demand Web content. In many cases, due to specific conditions, web pages become very popular and receive excessively large number of hits. Therefore, there is a high probability that these web pages will be of interest to the majority of the visitors at a given time. The data structure that is used for the purposes of the recommendation algorithm is the Splay tree. We describe the architecture of the technique, analyze the time and space complexity and show its performance. The dissertation’s last chapter elaborates on how to use clustering for the evaluation of a software system’s maintainability according to the ISO/IEC-9126 quality standard. More specifically it proposes a methodology that combines clustering and multicriteria decision aid techniques for knowledge acquisition by integrating groups of data from source code with the expertise of a software system’s evaluators. A process for the extraction of elements from source code and Analytical Hierarchical Processing for assigning weights to these data are provided; k-Attractors clustering algorithm is then applied on these data, in order to produce system overviews and deductions. The methodology is evaluated on Apache Geronimo, a large Open Source Application Server, results are discussed and conclusions are presented together with directions for future work.
