Cum funcționează Căutarea grafică Facebook ... un fel

pictograma de căutare a graficului facebook

Chiar dacă Graph Search nu a fost lansat încă tuturor, a reușit să devină discuția Facebook în ultima vreme; și din motive întemeiate. Pentru cei necunoscuți, Graph Search este răspunsul Facebook la rezultatele personalizate pe care le puteți obține de la motoarele de căutare precum Google și Bing - mult mai contextualizate și cu date mult mai specifice despre cercul dvs. social (și cercul social al cercului dvs. social).

Modul exact în care funcționează Graph Search a rămas un pic misterios, dar recent blogul de inginerie Facebook a arătat fără restricții ceea ce face ca instrumentele Graph Search să se întoarcă.

Prin comparație, vechiul motor de căutare Facebook (numit PPS) a fost elementar. Cuvintele cheie au fost singurii factori pe care PPS i-a folosit pentru a genera rezultate. Chiar și „Filtrul de căutare” a fost rudimentar, restrângând rezultatele bazate pe subiecte largi precum Persoane, Grupuri și Pagini, pentru a numi doar câteva.

Acum, să analizăm căutarea grafică. În ultimii ani, Facebook a integrat încet funcții noi care ar alimenta în cele din urmă Graph Search. Luați, de exemplu, „Typehead”, care este în esență răspunsul Facebook la completarea automată a Google. Pe măsură ce introduceți o interogare, motorul de căutare face o presupunere aprofundată cu privire la ceea ce căutați și sugerează rezultate într-o casetă derulantă. Typehead a fost introdus în 2009 - cu mult înainte de introducerea Graph Search - dar nu era atât de sofisticat pe cât este acum în Graph Search.

Aici lucrurile încep să se complice. Pentru a conceptualiza modul în care funcționează Graph Search, gândiți-vă la imaginea mai largă a relațiilor dintre prieteni, pagini, fotografii, postări și grupuri ca pe un vast web. Prietenii au o relație cu prietenii, paginile și fotografiile prin aprecieri și comentarii. Și aceste pagini, fotografii și grupuri au o relație între ele.

căutare grafic fbid

Inginerii Facebook au distribuit diagrama de mai sus pentru a încerca să descompună puțin lucrurile. Imaginați-vă punctele mari, pe care le vom numi noduri, ca substantive - ar putea fi prieteni, pagini, grupuri, postări și chiar numele dvs. Modul în care aceste substantive sunt legate între ele este reprezentat de săgeți (care includ atribute de relații precum „Prieten”, „Etichetat”, „Foto”, „Eveniment”, „Aprecieri” și așa mai departe) numite „Margini”. Deci, ceea ce vedeți în această diagramă este modul în care utilizatorul Sriram Sankar ar fi legat de pagina intitulată „Breville”. În acest caz, relația este printr-un „like”.

Făcând un pas înapoi și analizând imaginea de ansamblu, s-ar putea să fiți uimit de modul în care Facebook a reușit să traseze o rețea de tip piggybacking pe natura noastră socială. Știe chiar relația dintre regina Elisabeta și George al VI-lea și istoria Războiului Stelelor, spune inginerul Facebook Sriram Sankar.

Pentru a face experiența utilizatorilor mai asemănătoare motorului de căutare, Facebook s-a îndepărtat de a se baza doar pe căutările de cuvinte cheie pentru Graph Search și a decis procesarea limbajului natural. Acest lucru înseamnă că puteți tasta căutări în modul în care vorbiți în mod natural, iar algoritmul Graph Search va analiza fiecare cuvânt pe care l-ați introdus și va determina ce căutați.

Conceptul pare destul de ușor, dar aparent executarea acestuia a fost mai ușor de spus decât de făcut. Cu motorul de căutare original al Facebook (1.0), acțiunile de pe Facebook - verificări, aprecieri, comentarii, informațiile dvs. personale etc. - au fost folosite doar pentru a clasa rezultatele. Cu versiunea 2.0, Graph Search indexează toate aceste acțiuni pentru a afla relația dintre cuvintele pe care le-ați introdus. De exemplu, dacă căutați „Mark Zuckerberg”, Graph Search trebuie să știe că „Mark” și „Zuckerberg” se referă la CEO-ul Facebook, nu la persoanele care se întâmplă să împărtășească prenumele „Mark” și prenumele „Zuckerberg”. Programarea căutării graficului pentru a cunoaște diferența nu a fost ușoară - și acolo intră „Unicorn” în imagine.

Pur și simplu, Unicorn etichetează fiecare nod cu numere și îl folosește pentru a descifra contextual ceea ce căutați. Aruncați o privire la următorul index, care a fost menționat în postarea de pe blog ca exemplu.

Dacă Facebook ar indexa numele Mark Zuckerberg (fbid: 4), Randi Zuckerberg (fbid: 13755), Mark David Johnson (fbid: 1001) Randi Johnson (fbid: 5542) și David Johnson (fbid: 10003), următoarele așa ar putea arăta. Este o grămadă de nume, numere și grafice chiar acum, dar veți înțelege ce înseamnă în doar un minut (pentru referință: fbid se referă la ID-ul Facebook).

marca → 4

zuck → 4

randi → 13755

zuck → 13755

marca → 100

david → 100

johnson → 100

randi → 5542

johnson → 5542

david → 10003

johnson → 10003

Numele Mark Zuckerberg (Zuck) este etichetat cu fbid 4, Randi Zuckerberg este etichetat cu 13755 și așa mai departe. Această organizație se aplică fără a lua în considerare spațiul dintre nume, deoarece numele sunt legate. Potențial, un nume ca Mark ar putea avea doar o intrare (număr fbid) sau milioane.

fb grafic căutare unicorn

Acest lucru este important, deoarece Graph Search tratează un nume precum „David Johnson” ca o căutare pentru „David” și „Johnson”. Dar, așa cum ilustrează grila de mai sus, Graph Search încearcă să înțeleagă relația dintre cele două nume.

Pentru a afla ce „Johnson” ați putea căuta, Facebook folosește ceea ce numește „importanță” pentru a obține rezultate pe care Unicorn le consideră cele mai importante pentru dvs. Pentru a vizualiza modul în care Unicorn ar descifra ceea ce căutați, uitați-vă la cele trei puncte sub „Johnson”. Dintre rezultatele posibile, cel pe care Facebook îl va scuipa înapoi este cel considerat cel mai relevant. Cu toate acestea, Facebook nu intră în specificul metricei de importanță, deci există puțină lumină pe care o putem arăta despre modul în care funcționează.

Și iată-l. Acum ar trebui să aveți o idee destul de bună despre modul în care funcționează Facebook Graph Search pentru a vă impresiona prietenii sau pentru a discuta într-o bară.

Postări recente

$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found