Čeprav Graph Search še ni bil predstavljen vsem, je v zadnjem času uspel postati govor Facebook; in z dobrim razlogom. Za tiste, ki ne poznajo, je Graph Search odgovor Facebooka na prilagojene rezultate, ki jih lahko dobite iz iskalnikov, kot sta Google in Bing - le veliko bolj kontekstualizirani in z bolj natančnimi podatki o vašem družbenem krogu (in družbenem krogu vašega družbenega kroga).
Kako natančno deluje Graph Search, ostaja nekoliko skrivnost, toda nedavno je Facebook-ov blog Engineering spremenil pogled na to, zaradi česar se orodja Graph Search obračajo.
Za primerjavo, starejši Facebookov iskalnik (imenovan PPS) je bil osnovni. Ključne besede so bile edini dejavniki, s katerimi je PPS ustvarjal rezultate. Tudi njegov »iskalni filter« je bil osnovni in je zožil rezultate na podlagi širokih tem, kot so Ljudje, Skupine in Strani.
Zdaj pa pojdimo v iskanje grafov. V zadnjih nekaj letih Facebook počasi vključuje nove funkcije, ki bi sčasoma spodbudile iskanje po grafih. Vzemimo na primer »Typehead«, ki je v bistvu odgovor Facebooka na Googlovo samodejno dokončanje. Ko vtipkate poizvedbo, iskalnik uči, kaj iščete, in v spustnem polju predlaga rezultate. Typehead je bil predstavljen leta 2009 - mnogo pred uvedbo Graph Search - vendar takrat ni bil tako dovršen kot zdaj znotraj Graph Search.
Tu se stvari začnejo zapletati. Če želite konceptualizirati, kako deluje iskanje grafov, si zamislite širšo sliko odnosov med prijatelji, stranmi, fotografijami, objavami in skupinami kot široko spletno stran. Prijatelji imajo odnos do prijateljev, strani in fotografij prek všečkov in komentarjev. In te strani, fotografije in skupine imajo medsebojen odnos.
Facebook-ovi inženirji so zgornji diagram delili, da bi poskušali malo razbiti stvari. Velike pike, ki jim bomo rekli vozlišča, si predstavljajte kot samostalnike - lahko so prijatelji, strani, skupine, objave in celo vaše ime. Kako so ti samostalniki povezani, predstavljajo puščice (ki vključujejo lastnosti odnosov, kot so »Prijatelj«, »Označeno«, »Fotografija«, »Dogodek«, »Všeč mi je« itd.), Imenovane »Robovi«. V tem diagramu vidite, kako bi bil uporabnik Sriram Sankar povezan s stranjo z naslovom "Breville". V tem primeru je razmerje prek "všečka".
Ko stopite korak nazaj in si ogledate širšo sliko, boste morda presenečeni nad tem, kako je Facebooku uspelo narisati mrežno napajanje naše družbene narave. Pozna celo razmerje med kraljico Elizabeto in Georgeom VI ter zgodovino Vojne zvezd, pravi Facebook inženir Sriram Sankar.
Da bi bila izkušnja za uporabnike bolj podobna iskalnikom, se je Facebook oddaljil od tega, da bi se pri iskanju grafov zanašal le na iskanje po ključnih besedah, in se odločil za obdelavo naravnega jezika. To pomeni, da lahko iskanja vtipkate tako, kot govorite naravno, algoritem Graph Search pa bo pregledal vsako besedo, ki ste jo vtipkali, in določil, kaj iščete.
Koncept se zdi dovolj enostaven, a očitno je bilo njegovo izvajanje lažje reči kot narediti. Z izvirnim iskalnikom Facebooka (1.0) so bila dejanja na Facebooku - prijave, všečki, komentarji, vaši osebni podatki itd. - uporabljena le za razvrščanje rezultatov. Z različico 2.0 Graph Graph Search indeksira vsa ta dejanja, da ugotovi razmerje med besedami, ki ste jih vnesli. Če na primer iščete »Mark Zuckerberg«, mora Graph Search vedeti, da se »Mark« in »Zuckerberg« nanašata na predsednika uprave Facebooka in ne na ljudi, ki si slučajno delijo ime »Mark« in priimek »Zuckerberg«. Programiranje iskanja grafov, da bi ugotovili, da razlika ni lahka - in tu nastopi "Unicorn".
Preprosto povedano, Unicorn vsako vozlišče označi s številkami in z njim razbere, kaj iščete v kontekstu. Oglejte si naslednji indeks, ki je bil kot primer naveden v prispevku v blogu.
Če bi Facebook indeksiral imena Mark Zuckerberg (fbid: 4), Randi Zuckerberg (fbid: 13755), Mark David Johnson (fbid: 1001) Randi Johnson (fbid: 5542) in David Johnson (fbid: 10003), kako je lahko videti. Trenutno je kup imen in številk ter grafov, vendar boste razumeli, kaj to pomeni, v samo minuti (za referenco: fbid se nanaša na Facebook ID).
oznaka → 4
zuck → 4
randi → 13755
cuck → 13755
oznaka → 100
David → 100
johnson → 100
randi → 5542
johnson → 5542
David → 10003
johnson → 10003
Ime Mark Zuckerberg (Zuck) je označeno s fbid 4, Randi Zuckerberg je označeno s 13755 itd. Ta organizacija se uporablja ne glede na presledek med imeni, saj sta imeni povezani. Ime, kot je Mark, bi lahko imelo le en vnos (številka fbid) ali milijone.
To je pomembno, ker Graph Search ime, kot je "David Johnson", obravnava kot iskanje "David" in "Johnson". Toda, kot prikazuje zgornja mreža, Graf Search želi razumeti to razmerje med obema imenoma.
Da bi ugotovil, katerega "Johnsona" morda iščete, Facebook s tem, kar imenuje "pomembnost", povleče rezultate, za katere Unicorn meni, da so za vas najpomembnejši. Če si želite predstaviti, kako bi Unicorn razbral, kaj iščete, poglejte tri pike pod "Johnson." Od možnih rezultatov je tisti, ki vam ga bo Facebook pljunil, tisti, ki velja za najustreznejšega. Facebook pa se ne spušča v podrobnosti metrike pomembnosti, zato lahko malo razjasnimo, kako deluje.
In tam imate. Zdaj bi morali imeti precej dobro idejo o tem, kako Facebook Graph Search deluje tako, da navdušujete prijatelje ali se pogovarjate v vrstici.
