Peer-Sensitive ObjectRank -- Valuing Contextual Information in Social Networks

Building on previous work on how to model contextual information for desktop search and how to implement semantically rich information exchange in social networks, we define a new algorithm, Peer-Sensitive ObjectRank for ranking resources on the desktop. The new algorithm takes into account different trust values for each peer, generalizing previous biasing PageRank algorithms. We investigat

Decentralized link analysis in peer-to-peer web search networks

Analyzing the authority or reputation of entities that are connected by a graph structure and ranking these entities is an important issue that arises in the Web, in Web 2.0 communities, and in other applications. The problem is typically addressed by computing the dominant eigenvector of a matrix that is suitably derived from the underlying graph, or by performing a full spectral decomposition of the matrix. Although such analyses could be performed by a centralized server, there are good reasons that suggest running theses computations in a decentralized manner across many peers, like scalability, privacy, censorship, etc. There exist a number of approaches for speeding up the analysis by partitioning the graph into disjoint fragments. However, such methods are not suitable for a peer-to-peer network, where overlap among the fragments might occur. In addition, peer-to-peer approaches need to consider network characteristics, such as peers unaware of other peers' contents, susceptibility to malicious attacks, and network dynamics (so-called churn). In this thesis we make the following major contributions. We present JXP, a decentralized algorithm for computing authority scores of entities distributed in a peer-to-peer (P2P) network that allows peers to have overlapping content and requires no a priori knowledge of other peers' content. We also show the benets of JXP in the Minerva distributed Web search engine. We present an extension of JXP, coined TrustJXP, that contains a reputation model in order to deal with misbehaving peers. We present another extension of JXP, that handles dynamics on peer-to-peer networks, as well as an algorithm for estimating the current number of entities in the network. This thesis also presents novel methods for embedding JXP in peer-to-peer networks and applications. We present an approach for creating links among peers, forming semantic overlay networks, where peers are free to decide which connections they create and which they want to avoid based on various usefulness estimators. We show how peer-to-peer applications, like the JXP algorithm, can greatly benet from these additional semantic relations.Die Berechnung von Autoritäts- oder Reputationswerten für Knoten eines Graphen, welcher verschiedene Entitäten verknüpft, ist von großem Interesse in Web-Anwendungen, z.B. in der Analyse von Hyperlinkgraphen, Web 2.0 Portalen, sozialen Netzen und anderen Anwendungen. Die Lösung des Problems besteht oftmals im Kern aus der Berechnung des dominanten Eigenvektors einer Matrix, die vom zugrunde liegenden Graphen abgeleitet wird. Obwohl diese Analysen in einer zentralisierten Art und Weise berechnet werden können, gibt es gute Gründe, diese Berechnungen auf mehrere Knoten eines Netzwerkes zu verteilen, insbesondere bezüglich Skalierbarkeit, Datenschutz und Zensur. In der Literatur finden sich einige Methoden, welche die Berechnung beschleunigen, indem der zugrunde liegende Graph in nicht überlappende Teilgraphen zerlegt wird. Diese Annahme ist in Peer-to-Peer-System allerdings nicht realistisch, da die einzelnen Peers ihre Graphen in einer nicht synchronisierten Weise erzeugen, was inhärent zu starken oder weniger starken Überlappungen der Graphen führt. Darüber hinaus sind Peer-to-Peer-Systeme per Definition ein lose gekoppelter Zusammenschluss verschiedener Benutzer (Peers), verteilt im ganzen Internet, so dass Netzwerkcharakteristika, Netzwerkdynamik und mögliche Attacken krimineller Benutzer unbedingt berücksichtigt werden müssen. In dieser Arbeit liefern wir die folgenden grundlegenden Beiträge. Wir präsentieren JXP, einen verteilten Algorithmus für die Berechnung von Autoritätsmaßen über Entitäten in einem Peer-to-Peer Netzwerk. Wir präsentieren Trust-JXP, eine Erweiterung von JXP, ausgestattet mit einem Modell zur Berechnung von Reputationswerten, die benutzt werden, um bösartig agierende Benutzer zu identizieren. Wir betrachten, wie JXP robust gegen Veränderungen des Netzwerkes gemacht werden kann und wie die Anzahl der verschiedenen Entitäten im Netzwerk effizient geschätzt werden kann. Darüber hinaus beschreiben wir in dieser Arbeit neuartige Ansätze, JXP in bestehende Peer-to-Peer-Netzwerke einzubinden. Wir präsentieren eine Methode, mit deren Hilfe Peers entscheiden können, welche Verbindungen zu anderen Peers von Nutzen sind und welche Verbindungen vermieden werden sollen. Diese Methode basiert auf verschiedenen Qualitätsindikatoren, und wir zeigen, wie Peer-to-Peer-Anwendungen, zum Beispiel JXP, von diesen zusätzlichen Relationen profitieren können

Socially enhanced search and exploration in social tagging networks

Social tagging networks have become highly popular for publishing and searching contents. Users in such networks can review, rate and comment on contents, or annotate them with keywords (emph{social tags}) to give short but exact text representations of even non-textual contents. In addition, there is an inherent support for interactions and relationships among users. Thus, users naturally form groups of friends or of common interests. We address three research areas in our work utilising these intrinsic features of social tagging networks. 1) We investigate new approaches for exploiting the social knowledge of and the relationships between users for searching and recommending relevant contents, and integrate them in a comprehensive framework, coined SENSE, for search in social tagging networks. 2) To dynamically update precomputed lists of transitive friends in descending order of their distance in user graphs of social tagging networks, we provide an algorithm for incrementally solving the all pairs shortest distance problem in large, disk-resident graphs and formally prove its correctness. 3) Since users are content providers in social tagging networks, users may keep their own data at independent, local peers that collaborate in a distributed P2P network. We provide an algorithm for such systems to counter cheating of peers in authority computations over social networks. The viability of each solution is demonstrated by extensive experiments regarding effectiveness and efficiency.Im Internet sind soziale Netzwerke, die es erlauben Inhalte mit Anmerkungen zu versehen, inzwischen weit verbreitet und bei Anwendern gleichermaßen beliebt, um eigene Informationen zu veröffentlichen oder nach denen andere Benutzer zu suchen. Anwender können in diesen sozialen Netzwerken vorhandene Inhalte kritisieren, bewerten und kommentieren oder eben mit Schlagworten, d.h. mit sozialen Annotationen (engl. social tags) versehen. Ein weiteres Merkmal dieser sozialen Netzwerke ist es, dass Interaktionen und Freundshaftsbeziehungen zwischen Benutzern aktiv gefördert werden und sich so Anwender mit ähnlichen Interessen in Gruppen zusammenschließen. Hieraus ergeben sich interessante Möglichkeiten für die Forschung. Wir sprechen drei Bereiche in dieser Arbeit an. 1) Wir präsentieren mit SENSE ein umfassendes Rahmenwerk zur Suche in sozialen Netzwerken und stellen darin neue Ansätze zur Verbesserung von Suchergebnissen vor, die das gemeinschaftliche Wissen der Anwender und die Beziehungen zwischen den Anwendern nutzen. 2) Zur kontinuierlichen Aktualisierung von Freundeslisten, stellen wir einen Algorithmus zur inkrementellen Lösung des kürzesten Wege-Problems zwischen allen Paaren von Knoten im Benutzergraphen sozialer Netzwerke vor. 3) Soziale Netzwerke, die in einer verteilten P2P Umgebung betrieben werden, stehen dem Problem gegenüber, dass Benutzer-Peers versuchen können, Suchergebnisse zu beeinflussen. Wir stellen einen Algorithmus vor, der diesem Problem entgegentritt