FMK 2013, Suchstrategien, Martin Braendle & Volker Krambich

Suchstrategien
Dr. Martin Brändle, Dr. Volker Krambrich

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FileMaker Konferenz 2013 Salzburg
www.ﬁlemaker-konferenz.com

Über Martin: Als ...
Kontakt:

mpbraendle@gmail.com

•  FileMaker Entwickler
–  denke ich in Datenstrukturen
–  entwickle ich für das Web (Custom Web Publishing, MVC-Ansatz)
•  Computational Chemist (Quantenchemie)
–  denke ich in Algorithmen
–  liess ich die CPUs während Tagen braten

•  Informationsspezialist NDS I+D (Chemieinformation)
–  arbeite ich mit Daten in FileMaker und anderen Systemen
–  denke ich in Kategoriensystemen
–  denke ich in Symbolen, graﬁschen Strukturen, Topologien
–  arbeite ich oft mit anderen Informationssystemen als FileMaker
–  beschäftige ich mich mit Recherchefragen der Kunden und versuche sie
zu unterstützen
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Über Volker
• 
• 
• 
• 

Kontakt:

v.krambrich@norsult.com

Linguist und Informatiker, promoviert
FileMaker 12 Certiﬁed Developer
FileMaker Certiﬁed Trainer und Lehrer
Schwerpunkte: Prozessmodellierung, Custom Software, (Instant) Web
Publishing (auch HTML, XML, XSLT), Modellierung

•  FileMaker Re-Cycling — betagte Lösungen aufpeppen und in moderne
Programme überführen

Krambrich
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Salzburg

Programm
•  Wahr oder Falsch / Ja oder Nein / Schwarz oder Weiss
•  Textsuchen: Wie können wir Erfolg verbessern?
–  Query-Analyse
–  Stoppwörter
–  Unterstützte Suche
–  Meinen Sie?
•  Facettierung: Clustern und Verfeinern
•  Ähnlichkeit
•  Netzwerke
•  Mustererkennung: Fragmentierung
•  Schlussbetrachtung

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Textsuchen klassisch

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Wie können wir den Endnutzer bei der
Recherche unterstützen?
•  Ausbildung und Support: Schulung, Training, Support
•  Technische Massnahmen
–  GUI: Simpel und logisch
–  Quickﬁnd/Google-like
•  Eine Suchzeile/mehrere Attribute gleichzeitig suchen
•  Suchfrage und Resultate auf einem Schirm
-  Nicht nur Search, sondern auch Browse
- Vorgegebene Einstiegspunkte oder Favoriten
- rasche Navigation zu nützlichen Resultaten
- Benutzer erhält Vorstellung, was in der Datenbank sein könnte
–  Optimierung der Suchfragen und -antworten

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Beispiel

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Optimierung der Suchfragen
•  Log der Suchfragen erstellen
–  Erfasst
•  Query
•  Zeitstempel
•  Suchtyp (einfach/fortgeschritten)
•  Sprache GUI
•  Anzahl Treffer pro gesuchter Tabelle
–  Abgeleitete Merkmale
•  Erfolg (1/0)
•  Anzahl Wörter
•  Anzahl Ziffern/Zahlen
•  Anteil Sonderzeichen (Operatoren, weitere)
•  Anteil Grossschreibung
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Implementation Suchschema (Beispiel CWP)

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Analyse und Optimierung der Suchfragen
•  Projekt ACUEIL: Analyse von ca. 150‘000 Suchen 2005-2008 (2013: ca.
360‘000)
Ergebnis: Einfache Massnahmen: Filtern der Eingabe
•  Indizierende Sonderzeichen wie . , : ; & entfernen
•  Stoppwörter (bedeutungsarme Wörter) entfernen
an, and, das, de, der, of, on, the, und, ...
–  sinnvoll bei Suche in Texten mit natürlicher Sprache
–  nicht sinnvoll z.B. bei Personennamen (Lookup), Einzeldaten
•  Übersetzung von Schlüsselbegriffen in Datenrepräsentation
(Erfassungsregeln) der DB
–  Beispiel: Volume, Volumes à Vol, calculations à calcs.
•  Filterung via Substitute(“ “ & text & “ “; [“ an “; “ “]; [“ and “; “ “]; ....)
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Optimierung der Daten (Antworten)
•  Ergebnis aus Analyse: Benutzer verwenden Copy & Paste

•  Beispiele von Eingaben
–  ARCHIV DER PHARMAZIE UND BERICHTE DER DEUTSCHEN
PHARMAZEUTISCHEN GESSELSCHAFT
–  ANGEWANDTE CHEMIE-INTERNATIONAL EDITION
•  Merkmale: Grossschreibung, Bindestrich, Falschschreibung
•  Herkunft: Science Citation Index (Web of Science)

•  Massnahme
–  Hinterlegung der „falschen“ Daten in einem zusätzlichen Feld („Fussnote“,
„Bemerkung“), das mitgesucht wird (konkret: 156 Titel)
–  Key-Value-Modell hilfreich

[sic!
]

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Sucherfolg vs. Anzahl Suchbegriffe

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Unterstützte Suchen

Tippfehler reduziert
Voransicht der Resultate
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Implementation
•  Bedingungen
–  Performance (Tippgeschwindigkeit)
–  Daten stammen aus mehreren Tabellen
–  Suchen und Aggregieren über mehrere Tabellen, Sortieren zu langsam
•  Lösung
–  Vorsortierte Tabelle (Präkoordination), ca. 100‘000 Strings
–  Periodischer Update (jährlich, Bereinigung und Konsolidierung der Daten)
•  Implementation
–  YUILibrary Autocomplete Widget
•  http://yuilibrary.com/yui/docs/autocomplete/
•  XML Datenquelle (FM PHP API)
•  Cache browserseitig
Dr. Martin
Brändle, Dr. Volker Krambrich
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Ambivalente/Unsinnige Fragen
•  Ambivalente Anfragen: zuviele Treffer (>100)
–  Science
–  Inorg Chem
–  Nature
–  Cell

•  Unsinnige Anfragen
–  falsch verstandenes Zitat: Bsp. ibid
–  Nicht Standard-Zeitschriftenabkürzungen, Bsp. JOMC, C
–  falsches Findmittel
•  Patente: U S P, Ger. Offen.
•  ganze Artikelreferenzen
•  chemische Verbindungsnamen
–  falsches Feld, Bsp. ISBN-Nummer in Titel etc.
•  Häuﬁge Tippfehler, z.B. Hollemann, Göppel

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Beispiel „Meinen Sie?“

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Meinen Sie?
•  à la Google
–  begrifforientiert: Alternativbegriff für eingegebenen Begriff
–  benötigt Index der Begriffe
–  benötigt Wortähnlichkeit/Silbentrenn-Algorithmus  
(z.B. Levenshtein-Distanz für Wortähnlichkeit)
–  teuer (CPU, Speicher)

•  à la FileMaker
–  resultatorientiert: zu Begriff wird Link zu richtigem Resultat oder
alternativer Lösungsweg vorgeschlagen
–  nutzt Fachkompetenz der Einrichtung
–  wenige, ausgewählte Begriffe
–  billig

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Facettierung – Clustern und Verfeinern
•  Grundidee
–  Breit suchen
–  Statistische Analyse der Resultate nach vordeﬁnierten Kategorien
•  Histogramm Attribute und Anzahl
–  Verfeinern durch Hinzufügen von Attributen zur Suchfrage

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Beispiel Facettierung (Apache Solr)

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Beispiel Facettierung: Reaxys

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Demo

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Facettierung mit FileMaker Pro 12

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Facettierung ohne ExecuteSQL?
•  Möglicher Lösungsansatz mit Custom Functions
–  CustomList (Agnès Barouh) bzw. HyperList (Todd Geist)
•  Virtuelle Liste über Found Set
–  UniqueList (Agnès Barouh)
–  Distribution (Bruce Robertson)
–  SortList (Agnès Barouh)

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Demo Volker

Volker, da kannst du etwas zum
Einstieg zeigen.

Demonstrierst du uns Hyperlists?

Krambrich
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Salzburg

Case study: Contracts administration
Utrio

Suchbegriff

Krambrich
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Salzburg


Zusatztreffer

Krambrich
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Salzburg


•  Kategorie

•  Ergebnisanzeige

•  Suchbegriff
wiederholen

Krambrich
Suchstrategien

Salzburg

•  suche in unbekanntem Feld
(Verfasser, Titel, Untertitel,
Kommentar etc.)
•  SuchKategorie erkennen
(Name; ISBN; Telefonnummer
etc.)
•  unscharf suchen: John oder Jon
•  Ergebnismenge begrenzen
•  Kategorisieren
•  Lösung zeigt angepasstes
fmSearch (Matt Navarre,
seedcode.com) im Einsatz
•  Live Demo, wenn Internet
hält…

Krambrich
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Salzburg

Martin, das war der Übergang
zurück zu Dir...

…das sieht dir ähnlich!

Krambrich
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Salzburg

Ähnlichkeit

vom ! zum ~

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Attribut- und Textähnlichkeit
Ähnlichkeit zwischen zwei Attributmengen A, B

Ähnlichkeitsmasse

•  Jaccard-Koeffizient oder –Index

•  Tanimoto-Ähnlichkeit (für binäre Fingerprints)

•  Sørensen-Dice-Koeffizient oder –Index

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Attribut/Wort-Index
•  Eigene Erzeugung
–  Extraktion Attribute/Wörter pro  
Datensatz
–  Stoppwortgeﬁltert
–  Variante: Nur unterschiedliche Wörter  
und Anzahl
–  Variante: Position(en) mitspeichern

•  Aktionen für Datensatzänderungen
–  Insert: Script (via Script Trigger)
–  Delete: Löschen via Beziehung
–  Performance: Problemlos, Aufwand linear, Script start-/stoppbar,
paralellisierbar

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Andere Sichtweise: Attribut-/Begriffsvektoren
•  Attribute/Begriffe spannen einen Vektor im n-dimensionalen Indexraum auf
•  Winkel zwischen zwei Vektoren ist Mass für Ähnlichkeit

Skalarprodukt

Beispiel
•  Begriffe (chemical, 3764), (engineering, 5815), (kinetics 7931), (operations
11748), (unit 14728)
•  Vektor a: Unit Operations of Chemical Engineering (3764, 5815, 11748,
14728)
•  Vektor b: Chemical Engineering Kinetics (3764, 5815, 7931, 0)

cos φ = 0.67

•  Problem: Benötigt Inversen Index
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Inverser Index
•  Attribut/Begriff à Datensätze
•  Attributhäuﬁgkeit
•  Problematik: Inverser Index muss für jede Datensatzänderung (Insert,
Delete) nachgeführt werden
–  Insert: Existiert Wort bereits? à Record Count erhöhen, sonst einfügen
(via Script Trigger)
–  Delete: nur mit Script. Record Count erniedrigen, bei 0 Wort löschen
–  Performance: x Suchen pro Datensatzänderung

•  Ersterzeugung, Varianten
–  Export (als XML), Gruppieren/Zählen mit XSLT, Reimport
–  ExecuteSQL(”SELECT DISTINCT Wort, COUNT(DISTINCT Wort) FROM
WortIndex ORDER BY Wort”; ””; ””)
(Problem 2 GB-Limite)

Das überlassen wir den FileMaker-Software-Ingenieuren!
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Ähnlichkeitsverfahren: Problem Skalierung
Für alle Ähnlichkeitsverfahren gilt

•  Zwischen 2 Tabellen der Grösse n und m:
 
s = n*m

(wenn n ≃ m à ∼n2)

•  Selbstähnlichkeit in Tabelle der Grösse n:

s = ½ n * (n -1)

∼n2
•  Beispiel: Kleiner Bibliothekskatalog mit 80‘000 Einträgen, Selbstähnlichkeit

è 3.2 Milliarden Vergleiche

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Lösungsansatz Skalierung
–  Hinzuziehen weiterer Kriterien für Reduktion Grösse Start- und
Vergleichsmenge
–  Rollendes Fenster: z.B. Zeit, Anzahl Indexbegriffe, ..
–  bei zeit-/personenabhängigen Daten: Gruppieren in Sessions
– Sessionlänge
– IP-Adresse
– Session-ID (Cookies)

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Analyse Resultate
„Hat sich Aufwand gelohnt?“
•  7152 Titel prozessiert
•  Aufwand ca. 4.5 h
•  Effektiv: 1.39 Mio.
Berechnungen
•  Theoretisch: Ca. 25.5 Mio 572 Mio. Berechnungen

Gefunden
•  1167 Titel mit ≥1 verwandten
Titel(n) (16.3%)
•  1506 Paarkorrelationen
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J(A,B)

# Paare

% Paare

1.00

780

51.8

0.95-1.00

0

0

0.90-0.95

25

1.7

0.85-0.90

66

4.4

0.8-0.85

132

8.8

0.75-0.80

164

10.9

0.70-0.75

143

9.5

0.65-0.70

72

4.8

0.60-0.65

124

8.2


Analyse Performance (1)

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Analyse Performance (2)

•  Durchschnittliche Berechnungszeit / Zyklus : ca. 10 ms
–  17 Scriptschritte (9 für Berechnung, 8 für Speichern Resultat)
–  3 ExecuteSQL-Befehle

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Netzwerke: Komplexe Zusammenhänge
entdecken
Nun wissen wir, wie ähnliche  
Dinge – noch aus demselben Bereich –
gefunden werden können.

Wie ist das mit Zusammenhängen
zwischen verschiedenen Domänen?

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Das Diabetes Dilemma...
–  Diabetes (Typ1) ist wachsende
Herausforderung
–  Das Problem wächst zu auch zu einem
Kostenproblem
–  In 2005 Dialyse in Finnland teurer als der
Jahresumsatz von Nokia (ca. 5,4 Mrd. €)
–  Forschungsauftrag: Was sind die
Ursachen
–  Ziel: Wie kann man vorbeugen
•  Ziel: Prognostizierbarkeit

Krambrich
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Salzburg

Das Diabetes Dilemma...

Krambrich
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Salzburg

Mustererkennung

Siehst Du auch ein Muster?

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Demo DNA

•  4 Buchstaben für Nukleotide:  
C (Cytosin), G (Guanin), A (Adenin), T (Thymin)
•  Identiﬁzierung von Teilsequenzen
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n-Gramme (n-grams)
•  Zerlegung von Texten/Zeichenfolgen in Fragmente oder formale Worte der
Länge n 
 
Beispiel: 3-Gramme von „FileMaker“

**f, *fi, fil, ile, lem, mak, ake, ker, er*, r**

•  evtl. mit Positionsindex
1_fil 2_ile 3_lem 4_mak 5_ake 6_ker 7_ke 8_r

•  evtl. gleitender Ausschnitt (Beispiel: Länge 6)
1 1_fil 2_ile 3_lem 4_mak 5_ake 6_ker

2 1_ile 2_lem 3_mak 4_ake 5_ker 6_ke

3 1_lem 2_mak 3_ake 4_ker 5_er 6_r
...

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Identifizierung aller Teilsequenzen

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Diskussion n-Gramme
•  Vorteile
–  Sprachunabhängig
–  statistische Auswertung eines Textkorpus
–  Verteilung erlaubt Identiﬁkation der Sprache
–  nicht gleich gut anwendbar auf alle natürlichen Sprachen
–  funktioniert auch bei verstmmeltn Textn (fehlertolerantes Retrieval)

•  Nachteil
–  Sprachen, die bei Flexion zu starker Formänderung neigen, bereiten
Probleme
–  Flexibilität wird mit hohem Aufwand erkauft

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Schlussbetrachtung
•  Inspiration holen von anderen Gebieten

Wolfgang G. Stock, Information Retrieval : Informationen suchen und ﬁnden,  

Oldenbourg Verlag, München, 2007

•  Datenrepräsentation und -suche bedingen sich gegenseitig
•  Komplexe Suchen (Ähnlichkeit, Mustererkennung) erfordern Aufwand
–  Präkoordinativ: Erzeugen von Fragmenten („Schnipseln“), Übersetzung
vom mehrdimensionalen in linearen Datenraum
–  Algorithmisch: Übersetzen der Suchfrage in FileMaker-Repräsentation
–  Postkoordinativ: Sammeln, Zusammenfassen, Aufbereiten der Resultate
•  Aufwand und Grenzen im Voraus abschätzen
–  Skalierung (Speicher, Performance)
–  Portierbarkeit der Methode 
(Einzelbenutzer
à mehrere Benutzer, Client à Server, Client à Web)
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Vielen Dank unseren Sponsoren

Danke für das Bewerten dieses Vortrages
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Appendix: Erweiterte Implementation

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Appendix: Levenshtein-Distanz
•  Levenshtein-Distanz
–  Minimale Anzahl Operationen (Ersetzen,
Einfügen, Löschen eines Buchstabens), um
ein Wort in ein anderes zu überführen

•  Analyse von Benutzerkorrekturen
–  Tippfehler der Benutzer
–  Einsatz des SmartPill Plugins und  
der PHP-Funktion levenshtein()

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