Matemáticas en Google

Las Matemáticas en
Javier Tordable
Ingeniero de Software

Índice
1. Los comienzos de Google
2. PageRank
3. Repertorio de Matemáticas
4. Preguntas

Backrub
http://www.google.es/intl/es/about/corporate/company/history.html
● 1995: Larry Page y Sergey Brin se conocen en la Universidad de Stanford.
Larry tiene 22 años y ha finalizado sus estudios en la Universidad de
Michigan. Se plantea estudiar en Stanford, y Sergey, de 21 años, es el
encargado de enseñarle el campus
● 1996: Larry y Sergey participan en un programa de posgrado en
Informática en Stanford y empiezan a colaborar en el desarrollo de un
motor de búsqueda llamado BackRub. BackRub se utiliza en los
servidores de Stanford durante más de un año, pero finalmente la
Universidad deja de emplear este motor porque requiere demasiado ancho
de banda
● 1997: Larry y Sergey se dan cuenta de que el motor de búsqueda
BackRub necesita un nuevo nombre. Tras una sesión de lluvia de ideas,
se deciden por Google
● 1998: En Septiembre Google fija su lugar de trabajo en el garaje de Susan
Wojcicki e inicia los trámites de constitución de la sociedad en California el
4 de septiembre

Búsqueda en la web (1)
● La web considerada como una colección de
documentos. La manera estándar de buscar
un término es a partir de un índice
● Un índice es una tabla invertida, en la que
para cada término tenemos la lista de
documentos que contienen el término.
● Usando el índice buscar consiste
únicamente en mostrar la intersección de las
listas para cada documento
● El problema ahora es cómo ordenar la lista

documento
numero uno
documento
numero dos
y otra
página más
http://www.tres.com (3)
http://www.uno.com (1)
http://www.dos.com (2)
documento 1,2
numero 1,2
uno 1
dos 2
y 3
...
documento
http://www.uno.com
http://www.dos.com
Google descarga
documentos y
construye un índice
Al buscar una palabra
se muestran las
entradas del índice
correspondientes

● Simplemente mostrar todos los documentos
no es posible
● Mostrar documentos ordenados en base a
criterios sencillos, como fecha, o número de
ocurrencias de una palabra da malos
resultados
● La idea de Larry Page y Sergey Brin es usar
los enlaces entre páginas como señal de la
calidad de un documento. De manera similar
a citaciones entre artículos científicos

La Web como un grafo
<h1>
Página web 1
</h1>
<p>
Esta es mi web.
</p>
<p>
Mi otra página es
<a href="http://dos.com/">
esta
</a>
<p>
<h1>
Página web 2
</h1>
<p>
Esta es mi otra web.
</p>
<p>
Mi otra página es
<a href="http://uno.com/">
esta
</a>
<p>
http://dos.com/http://uno.com/
1
5
4
3
2

La idea iterativa de PageRank (1)
● PageRank es una aproximación a la
probabilidad de llegar a una página web de
manera aleatoria siguiendo enlaces
● Ejemplo: si una persona está en la página i
con probabilidad pi, que tiene enlaces a: {j,
k} la probabilidad de llegar a j es 1/2 * pi y la
probabilidad de llegar a k es también 1/2 * pi
● Si una página no tiene enlaces, asumimos
que enlaza con todas las demás
● Inicialmente consideramos que todas las
páginas tienen igual probabilidad

La idea iterativa de PageRank (2)
p1k = p2k-1
p2k = 1/2 * p5k-1
p3k = p1k-1 + 1/2 * p5k-1
p4k = p3k-1
p5k = p4k-1
p1
p2
p3
p4
p5
=
0 1 0 0 0
0 0 0 0 1/2
1 0 0 0 1/2
0 0 1 0 0
0 0 0 1 0
p1
p2
p3
p4
p5
1
5
4
3
2
k k-1
● En cada etapa, la probabilidad (PageRank) se calcula a partir de la
probabilidad en la etapa anterior
● Construimos A la matrix que tiene en la posición (i,j) 0 si la página j no tiene
un enlace a la página i, o 1/k si la página j tiene k enlaces, y uno de ellos es
hacia la página i
● La etapa inicial da igual probabilidad a todas las páginas. La siguiente etapa
se calcula como pk = A * pk-1
● En general después de un cierto número de iteraciones obtendremos una
aproximación razonable para el PageRank

La idea algebraica de PageRank (1)
● Considerar las páginas web nodos, los
enlaces vértices, y la web un grafo dirigido
● PageRank como estimación de la
importancia de cada nodo del grafo
● Si una página tiene k enlaces, a las páginas
P1,...Pk, consideramos cada uno de estos
enlaces un "voto" para Pk
● El PageRank de la página Pk, pk es la suma
de todos los votos para esta página. Donde
cada voto proveniente de Pi está
multiplicado por la el PageRank de Pi

La idea algebraica de PageRank (2)
p1 = p2
p2 = 1/2 * p5
p3 = p1 + 1/2 * p5
p4 = p3
p5 = p4
p1
p2
p3
p4
p5
=
0 1 0 0 0
0 0 0 0 1/2
1 0 0 0 1/2
0 0 1 0 0
0 0 0 1 0
p1
p2
p3
p4
p5
1
5
4
3
2
● Si tomamos p = G . p, el vector de PageRank es un autovector de autovalor 1
● G es una matriz estocástica. Todos los elementos son positivos, y la suma de
cada columna es igual a 1
● La columna i contiene 1/k para cada uno de los k enlaces que parten del
nodo i
● Si un nodo no tiene enlaces salientes, se asume que tiene un enlace con
todos los demás nodos. Esto es necesario para que la matriz sea estocástica
● En estas condiciones la matriz siempre tiene el autovalor 1

PageRank (1)
● Los algoritmos anteriores tienen problemas
cuando el grafo no es conexo. Bien porque
no es posible alcanzar una determinada
página a través de enlaces (para el método
iterativo) bien porque hay varios
autovectores para el autovalor 1 (en el
método algebraico)
● La solución está en añadir λ * 1/n * 1, donde
1 es una matriz con unos en todas las
posiciones y n es el número de nodos
(Normalmente λ = 0.15)

PageRank (2)
● La Matriz de Google es:
G = (1 - λ) A + λ 1/n 1
● Esta matriz también es estocástica y todos
los elementos son estrictamente positivos
● Por el Teorema de Perron-Frobenius G tiene
el autovalor 1 y el correspondiente autovalor
tiene multiplicidad 1
● Usando el método de las potencias para G
se puede encontrar este mismo autovector
de forma iterativa

Ejemplo de implementación
La resolución del sistema lineal es difícil de
paralelizar. Aunque el método iterativo sea lento,
es más rápido para obtener una aproximación
PageRank y
número de
enlaces
http://aa...
...
http://bb...
PageRank y
número de
enlaces
http://yy...
...
http://zz...
.
.
. Procesa todas las
páginas en orden
(por bloques)
1. Leer página
2. Leer lista de enlaces
3. Obtener contribución
de PageRank de cada
uno de los enlaces vía
RPC
4. Computar nuevo
PageRank para la página
5. Actualizar PageRank
via RPC

PageRank. Enlaces
Artículo original sobre Google de Sergey Brin y Larry Page:
http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html
Presentación sobre PageRank en Cornell University:
http://www.math.cornell.edu/~mec/Winter2009/RalucaRemus/Lecture3/lecture3.html
PageRank:
http://es.wikipedia.org/wiki/PageRank
Teorema de Perron-Frobenius:
http://en.wikipedia.org/wiki/Perron%E2%80%93Frobenius_theorem
Método de las potencias:
http://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_de_las_potencias

Gmail (2)
● La detección de Spam es un problema
clásico de clasificación usando aprendizaje
automático (el ordenador aprende el
algoritmo a partir de los datos) en particular
supervisado (con ejemplos ya clasificados)
● En esencia el aprendizaje automático tiene
dos fases, la fase de aprendizaje (obtener el
modelo de clasificación) y la fase de
clasificación (usar el modelo para clasificar
instancias)

Gmail (3)
● Clasificar consiste en extraer características de la
instancia y después aplicar el modelo a esas
características
● Las características de una instancia es en general
un vector en un espacio euclídeo n-dimensional
para un n muy grande (100-1000 dimensiones es
normal, pero hay ejemplos con 1M-10M)
● El modelo es en general un subespacio de
dimensión n-1 que divide el espacio original en dos
espacios disjuntos

Gmail (4)
● Un ejemplo sencillo
● En un email, podemos tomar características
como: longitud del email, número de
mayúsculas, remitente en el libro de
contactos, etc.
● Un modelo de clasificación sencillo es un
hiperplano en el espacio de características.
Instancias a un lado del hiperplano son
clasificadas como mensajes válidos e
instancias al otro lado como spam

Gmail (6)
Ejemplos más complicados de modelos:
● Árboles de decisión (funciones a escalones)
● Redes neuronales (un nodo de la red es la
composición de una función, normalmente
logística, con una combinación lineal de sus
entradas. Una red es una combinación de
múltiples niveles de nodos)
● Máquinas de vectores de soporte con una
función kernel (funciones lineales en un
espacio transformación del espacio original)

Gmail (7)
Enlaces:
● The War Against Spam: A report from the
front line
http://research.google.com/pubs/pub36954.html
● The Learning Behind Gmail Priority Inbox
research.google.com/pubs/archive/36955.pdf
● Publications by Googlers in Artificial
Intelligence and Machine Learning
http://research.google.com/pubs/ArtificialIntelligenceandMachineLearning.html

Google trends (2)
● El procesamiento de series temporales es
un ejemplo clásico de aplicación
matemática. Las técnicas van desde
regresión a análisis de Fourier, modelos
ocultos de Markov o autocorrelación
● Se utiliza por ejemplo para predecir el
número de búsquedas, número de usuarios,
ingresos, etc. para una gran variedad de
productos (miles de análisis cada día)
Large-Scale Parallel Statistical Forecasting Computations in R

Búsqueda por voz (2)
● El procesamiento del habla automático (ASR) tiene dos
partes fundamentales
● Primero procesamiento de la señal de sonido, dividir en
partes pequeñas, aplicar FT, tomar los coeficientes más
significativos
● Segundo, el habla se modela usando un modelo oculto
de Markov, en el los estados ocultos son texto, y la
secuencia de eventos es la señal de sonido. El
algoritmo de Viterbi se puede usar para obtener la
secuencia de estados de mayor probabilidad
Google Search by Voice: A case study
http://research.google.com/pubs/archive/36340.pdf

Google books (1)
Imagen: Wikimedia. Vadaro

Google books (2)
● OCR es en general un problema de procesamiento de
imagen (obtención de imágenes de caracteres
individuales, con resolución, orientación y contraste
adecuados) y aprendizaje automático (clasificación del
carácter)
● Por ejemplo:
An Overview of the Tesseract OCR Engine
Low Cost Correction of OCR Errors Using Learning in a Multi-Engine
Environment
Translation-Inspired OCR

Búsqueda por imágenes (1)
Demo

Búsqueda por imágenes (2)
● La búsqueda por imágenes es un ejemplo de
recuperación de información en base al contenido
(colores, formas, texturas, etc.)
Content-based Multimedia Information Retrieval: State of the Art and
Challenges
http://www.liacs.nl/home/mlew/mir.survey16b.pdf
● El fundamento es una medida de similaridad entre
imágenes. Por ejemplo la diferencia entre los
histogramas de color. O en general la diferencia entre
los vectores de características de las imágenes
Tour the World: building a web-scale landmark recognition engine
(Image search) Web-scale Image Annotation

Picasa (2)
● En esencia una imagen es un conjunto de tres matrices,
una para cada color primario
● El procesamiento digital de imágenes, en particular la
aplicación de filtros consiste en ejecutar una
convolución en estas matrices
http://lodev.org/cgtutor/filtering.html
http://www.emt.jku.at/education/Inhalte/se_moderne_methoden/WS0304/Haim-Mathematics_in_Imaging.pdf
● Una funcionalidad nueva en Picasa es la detección
automática de caras. En general la detección de caras
es un problema complejo de procesamiento de imagen
y de aprendizaje automático
Handbook of Face Recognition
Large-Scale Manifold Learning

YouTube (2)
● Hay una multitud de ramas de las máticas que se
pueden relacionar con un servicio complejo como
YouTube. Por ejemplo:
● El vídeo en YouTube está comprimido (http://en.
wikipedia.org/wiki/Data_compression). Los algoritmos
de compresión (http://en.wikipedia.org/wiki/Rate%E2%80%
93distortion_theory) provienen de la teoría de la información,
códigos, etc.
● Otro problema es detectar eventos. Por ejemplo, para
clasificar el vídeo, o para crear un snippet
YouTubeEvent: On Large-Scale Video Event Classification
YouTubeCat: Learning to Categorize Wild Web Videos

Traductor de Google (2)
● Hay varias maneras de realizar traducción.
Una manera clásica consiste en procesar el
texto en una representación abstracta que
implica conocimiento del lenguaje (NLP) y
transformar esta representación en el
lenguaje de destino
● El método usado en Google usa una
cantidad enorme de texto para construir un
modelo estadístico
Large Language Models in Machine Translation

Google Earth (2)
● Los fundamentos están en la geometría
euclídea en 3 dimensiones, topografía y
fotogrametría, fusión de información 2D y
3D, etc. áreas que han sido estudiadas
profundamente
● Las mayores aportaciones en Google
normalmente consisten en atacar los
problemas a escala Web

AdWords (2)
● AdWords funciona con un mecanismo de subasta. Los
anunciantes hacen propuestas por cada espacio de
anuncios
Hal Varian. Online Ad Auctions:
http://people.ischool.berkeley.edu/~hal/Papers/2009/online-ad-auctions.pdf
● La teoría de subastas estudia las distintas estrategias
posibles y su eficacia. Es una rama aplicada de la
teoría de juegos
● Adwords usa una subasta generalizada de segundo
precio
http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_second-price_auction
Adwords, An Algorithmic Perspective
http://paul.rutgers.edu/~mangesh/cs514/notes/pres3.pdf

Google Maps (2)
● Muchos de los algoritmos en Google Maps
provienen de teoría de grafos básica. Por
ejemplo, encontrar el camino más corto
entre dos nodos de un grafo (Dijkstra) al
buscar direcciones
● Un problema es que los grafos usados en
mapas tienen millones de nodos. Pero es
importante poder calcular direcciones muy
rápido. Por ejemplo usando jerarquías:
http://algo2.iti.kit.edu/schultes/hwy/esaHwyHierarchies.pdf

Redes y Sistemas distribuidos (1)
Imagen: Wikimedia. Midom

● Técnicas estadísticas para modelar la disponibilidad de
sistemas de computación, de manera similar a estudios
de control de calidad en otras industrias
● Por ejemplo, modelos ocultos de Markov:
Availability in Globally Distributed Storage Systems
Designs, Lessons and Advice from Building Large
Distributed Systems
http://www.cs.cornell.edu/projects/ladis2009/talks/dean-keynote-ladis2009.pdf
● La teoría de colas se puede usar para modelar la
ejecución de trabajos en un sistema distribuido

● Un ejemplo clásico es la teoría de grafos
aplicada a conexiones entre centros de
datos, o redes de ordenadores
● Una red es modelada como un grafo en la
que los enlaces pueden fallar con una
determinada probabilidad
● Es interesante estudiar cuando un grafo
proporciona la mayor resistencia a fallos o
ancho de banda (conectividad) o latencia
(diametro) por el menor costo

● Un tema especialmente interesante de teoría de grafos
con multitud de aplicaciones en computación (no
necesariamente en Google) son los Grafos de
Ramanujan
● Los grafos de Ramanujan son un ejemplo de grafos de
expansión, que se usan para obtener topologías de
redes con propiedades especiales
● También se usan para construir sorting networks (AKS)
capaces de ordenar n entradas en tiempo log(n)
● Los Grafos de Ramanujan satisfacen la Hipótesis de
Riemann para la función zeta de Ihara
http://en.wikipedia.org/wiki/Ihara_zeta_function

Más enlaces
Publicaciones de Googlers
http://research.google.com/pubs/papers.html
Curso sobre el grafo de la Web
http://www.math.ryerson.ca/~abonato/webgraph.html

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