Bagaimana Pencarian Grafik Facebook bekerja… semacam

ikon pencarian grafik facebook

Meskipun Pencarian Grafik belum diluncurkan untuk semua orang, itu telah berhasil menjadi pembicaraan di Facebook belakangan ini; dan untuk alasan yang bagus. Bagi mereka yang tidak terbiasa, Pencarian Grafik adalah jawaban Facebook untuk hasil yang dipersonalisasi yang dapat Anda peroleh dari mesin pencari seperti Google dan Bing - hanya jauh lebih kontekstual dan dengan data yang lebih spesifik tentang lingkaran sosial Anda (dan lingkaran sosial lingkaran sosial Anda).

Bagaimana tepatnya Pencarian Grafik bekerja tetap menjadi misteri, tetapi baru-baru ini blog Teknik Facebook memberikan pandangan tanpa batasan tentang apa yang membuat roda Pencarian Grafik berputar.

Sebagai perbandingan, mesin pencari Facebook yang lebih tua (disebut PPS) masih sederhana. Kata kunci adalah satu-satunya faktor yang digunakan PPS untuk menghasilkan hasil. Bahkan "Filter Pencarian" -nya masih sederhana, mempersempit hasil berdasarkan topik yang luas seperti Orang, Grup, dan Halaman, untuk beberapa nama.

Sekarang mari kita gali Pencarian Grafik. Selama beberapa tahun terakhir, Facebook perlahan-lahan mengintegrasikan fitur-fitur baru yang pada akhirnya akan memberi makan Pencarian Grafik. Ambil, misalnya, "Typehead," yang pada dasarnya adalah jawaban Facebook untuk Pelengkapan Otomatis Google. Saat Anda mengetik kueri, mesin telusur membuat tebakan tentang apa yang Anda cari dan menyarankan hasil di kotak tarik-turun. Typehead diperkenalkan pada tahun 2009 - jauh sebelum Graph Search diperkenalkan - tetapi tidak secanggih sekarang di dalam Graph Search.

Di sinilah segalanya mulai menjadi rumit. Untuk membuat konsep tentang cara kerja Pencarian Grafik, pikirkan gambaran yang lebih besar tentang hubungan antara teman, halaman, foto, postingan, dan grup sebagai web yang luas. Teman memiliki hubungan dengan teman, halaman, dan foto melalui suka dan komentar. Dan halaman, foto, dan grup ini memiliki hubungan satu sama lain.

pencarian grafik fbid

Insinyur Facebook membagikan diagram di atas untuk mencoba memecah sedikit hal. Bayangkan titik-titik besar, yang akan kita sebut node, sebagai kata benda - bisa jadi teman, halaman, grup, posting, dan bahkan nama Anda. Bagaimana kata benda ini terkait satu sama lain diwakili oleh panah (yang mencakup atribut hubungan seperti "Teman", "Ditandai", "Foto", "Acara", "Suka", dan sebagainya) yang disebut "Tepi". Jadi, apa yang Anda lihat dalam diagram ini adalah bagaimana pengguna Sriram Sankar akan dikaitkan dengan halaman berjudul "Breville." Dalam hal ini, hubungannya melalui "suka".

Mengambil langkah mundur dan melihat gambaran yang lebih besar, Anda mungkin heran bagaimana Facebook telah berhasil memetakan jaringan yang membonceng sifat sosial kita. Ia bahkan mengetahui hubungan antara Ratu Elizabeth dan George VI dan sejarah Star Wars, kata Insinyur Facebook Sriram Sankar.

Untuk membuat pengalaman pengguna lebih mirip mesin pencari, Facebook beralih dari hanya mengandalkan pencarian kata kunci untuk Pencarian Grafik dan memutuskan pemrosesan bahasa alami. Ini berarti Anda dapat mengetikkan penelusuran dengan cara Anda berbicara secara alami dan algoritme Penelusuran Grafik akan melihat setiap kata yang Anda ketik dan menentukan apa yang Anda cari.

Konsepnya tampaknya cukup mudah, tetapi ternyata menjalankannya lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Dengan mesin pencari asli Facebook (1.0), tindakan di Facebook - check in, suka, komentar, info pribadi Anda, dll. - hanya digunakan untuk menentukan peringkat hasil. Dengan versi 2.0, Pencarian Grafik mengindeks semua tindakan ini untuk mengetahui hubungan antara kata-kata yang Anda ketikkan. Misalnya, jika Anda menelusuri "Mark Zuckerberg," Pencarian Grafik perlu tahu bahwa "Mark" dan "Zuckerberg" mengacu pada CEO Facebook, bukan orang yang kebetulan memiliki nama depan "Mark" dan nama belakang "Zuckerberg". Pemrograman Pencarian Grafik untuk mengetahui perbedaannya tidaklah mudah - dan disitulah “Unicorn” memasuki gambar.

Sederhananya, Unicorn menandai setiap node dengan angka dan menggunakannya untuk menguraikan apa yang Anda cari secara kontekstual. Lihatlah indeks berikut, yang dicatat di entri blog sebagai contoh.

Jika Facebook mengindeks nama Mark Zuckerberg (fbid: 4), Randi Zuckerberg (fbid: 13755), Mark David Johnson (fbid: 1001) Randi Johnson (fbid: 5542), dan David Johnson (fbid: 10003), berikut ini adalah bagaimana tampilannya. Ini adalah sekumpulan nama dan angka dan grafik sekarang, tetapi Anda akan mengerti apa artinya hanya dalam satu menit (untuk referensi: fbid mengacu pada ID Facebook). 

tandai → 4

zuck → 4

randi → 13755

zuck → 13755

tandai → 100

david → 100

johnson → 100

randi → 5542

johnson → 5542

david → 10003

johnson → 10003

Nama Mark Zuckerberg (Zuck) diberi tag fbid 4, Randi Zuckerberg diberi tag 13755, dan lain sebagainya. Organisasi ini diterapkan tanpa memperhatikan spasi di antara nama karena namanya terkait. Kemungkinan, nama seperti Mark hanya dapat memiliki satu entri (nomor fbid) atau jutaan.

fb grafik pencarian unicorn

Ini penting karena Penelusuran Grafik memperlakukan nama seperti "David Johnson" sebagai penelusuran untuk "David" dan "Johnson". Namun, seperti yang digambarkan oleh kisi di atas, Penelusuran Grafik berupaya memahami hubungan antara kedua nama tersebut.

Untuk mengetahui "Johnson" yang mungkin Anda cari, Facebook menggunakan apa yang disebutnya "penting" untuk mendapatkan hasil yang menurut Unicorn paling penting bagi Anda .. Untuk memvisualisasikan bagaimana Unicorn menguraikan apa yang Anda cari, lihat tiga titik di bawah "Johnson". Dari hasil yang mungkin, salah satu yang akan diludahi oleh Facebook adalah yang dianggap paling relevan. Namun Facebook tidak membahas secara spesifik metrik kepentingan, jadi ada sedikit penjelasan yang dapat kami jelaskan tentang cara kerjanya.

Dan begitulah. Sekarang Anda seharusnya sudah memiliki ide bagus tentang bagaimana Pencarian Grafik Facebook bekerja untuk Anda mengesankan teman-teman Anda, atau untuk dibicarakan dalam percakapan bar.