Come funziona la ricerca grafica di Facebook ... più o meno

icona di ricerca del grafico di Facebook

Anche se Graph Search non è ancora stato distribuito a tutti, ultimamente è riuscito a diventare il discorso di Facebook; e per una buona ragione. Per chi non ha familiarità, Graph Search è la risposta di Facebook ai risultati personalizzati che puoi ottenere da motori di ricerca come Google e Bing - solo molto più contestualizzati e con dati molto più specifici sulla tua cerchia sociale (e la cerchia sociale della tua cerchia sociale).

Il modo in cui funziona esattamente Graph Search è rimasto un po 'un mistero, ma recentemente il blog di Facebook Engineering ha fornito uno sguardo senza esclusione di colpi su ciò che fa girare gli ingranaggi di Graph Search.

In confronto, il vecchio motore di ricerca di Facebook (chiamato PPS) era elementare. Le parole chiave erano gli unici fattori utilizzati da PPS per generare risultati. Anche il suo "Filtro di ricerca" era rudimentale, restringendo i risultati sulla base di argomenti generali come Persone, Gruppi e Pagine, per citarne alcuni.

Ora approfondiamo la ricerca del grafico. Negli ultimi anni, Facebook ha lentamente integrato nuove funzionalità che alla fine avrebbero alimentato Graph Search. Prendi, ad esempio, "Typehead", che è essenzialmente la risposta di Facebook al completamento automatico di Google. Mentre digiti una query, il motore di ricerca fa un'ipotesi plausibile su ciò che stai cercando e suggerisce i risultati in una casella a discesa. Typehead introdotto nel 2009, molto prima dell'introduzione di Graph Search, ma non era così sofisticato come lo è ora all'interno di Graph Search.

È qui che le cose iniziano a complicarsi. Per concettualizzare come funziona Graph Search, pensa al quadro più ampio delle relazioni tra amici, pagine, foto, post e gruppi come un vasto web. Gli amici hanno una relazione con amici, pagine e foto tramite Mi piace e commenti. E queste pagine, foto e gruppi hanno una relazione tra loro.

ricerca grafico fbid

Gli ingegneri di Facebook hanno condiviso il diagramma sopra per cercare di scomporre un po 'le cose. Immagina i punti grandi, che chiameremo nodi, come nomi: potrebbero essere amici, pagine, gruppi, post e persino il tuo nome. Il modo in cui questi nomi sono correlati tra loro è rappresentato dalle frecce (che includono attributi di relazione come "Amico", "Taggato", "Foto", "Evento", "Mi piace" e così via) chiamate "Bordi". Quindi, ciò che vedi in questo diagramma è il modo in cui l'utente Sriram Sankar sarebbe correlato alla pagina intitolata "Breville". In questo caso, la relazione avviene tramite un "mi piace".

Facendo un passo indietro e guardando il quadro più ampio, potresti rimanere stupito di come Facebook sia riuscito a mappare una rete che si appoggia sulla nostra natura sociale. Conosce persino la relazione tra la regina Elisabetta e Giorgio VI e la storia di Star Wars, afferma l'ingegnere di Facebook Sriram Sankar.

Per rendere l'esperienza per gli utenti più simile ai motori di ricerca, Facebook si è allontanato dal fare affidamento esclusivamente sulle ricerche di parole chiave per la ricerca grafica e ha deciso di elaborare il linguaggio naturale. Ciò significa che puoi digitare le ricerche nel modo in cui parli naturalmente e l'algoritmo di Graph Search esaminerà ogni singola parola che hai digitato e determinerà ciò che stai cercando.

Il concetto sembra abbastanza facile, ma apparentemente eseguirlo è stato più facile a dirsi che a farsi. Con il motore di ricerca originale di Facebook (1.0), le azioni su Facebook - check-in, Mi piace, commenti, le tue informazioni personali, ecc. - venivano utilizzate solo per classificare i risultati. Con la versione 2.0, Graph Search indicizza tutte queste azioni per capire la relazione tra le parole che hai digitato. Ad esempio, se cerchi "Mark Zuckerberg", Graph Search deve sapere che "Mark" e "Zuckerberg" si riferiscono al CEO di Facebook, non alle persone a cui capita di condividere il nome "Mark" e il cognome "Zuckerberg". Programmare la ricerca grafica per conoscere la differenza non è stato facile - ed è qui che entra in gioco "Unicorn".

In poche parole, Unicorn contrassegna ogni nodo con numeri e lo utilizza per decifrare ciò che stai cercando contestualmente. Dai un'occhiata al seguente indice, che è stato notato nel post del blog come esempio.

Se Facebook indicizzasse i nomi Mark Zuckerberg (fbid: 4), Randi Zuckerberg (fbid: 13755), Mark David Johnson (fbid: 1001) Randi Johnson (fbid: 5542) e David Johnson (fbid: 10003), il seguente è come potrebbe apparire. È un mucchio di nomi, numeri e grafici in questo momento, ma capirai cosa significa in un minuto (per riferimento: fbid si riferisce all'ID di Facebook). 

segno → 4

zuck → 4

randi → 13755

zuck → 13755

segno → 100

david → 100

johnson → 100

randi → 5542

johnson → 5542

david → 10003

johnson → 10003

Il nome Mark Zuckerberg (Zuck) è taggato con fbid 4, Randi Zuckerberg è taggato con 13755 e così via. Questa organizzazione viene applicata indipendentemente dallo spazio tra i nomi poiché i nomi sono correlati. Potenzialmente, un nome come Mark potrebbe avere solo una voce (numero fbid) o milioni.

fb grafico ricerca unicorno

Questo è importante perché la ricerca grafico tratta un nome come "David Johnson" come una ricerca di "David" e "Johnson". Ma, come illustra la griglia sopra, Graph Search cerca di capire quella relazione tra i due nomi.

Per capire quale "Johnson" potresti cercare, Facebook utilizza ciò che chiama "importanza" per ottenere risultati che Unicorn ritiene siano i più importanti per te. Per visualizzare come Unicorn decifrerebbe ciò che stai cercando, guarda i tre punti sotto "Johnson". Tra i possibili risultati, quello che Facebook ti risputerà è quello considerato più rilevante. Tuttavia, Facebook non entra nello specifico della metrica di importanza, quindi c'è poca luce che possiamo fare su come funziona.

E il gioco è fatto. Ora dovresti avere un'idea abbastanza chiara di come funziona la ricerca grafico di Facebook per impressionare i tuoi amici o per far apparire una conversazione da bar.