Comment fonctionne la recherche graphique de Facebook ... en quelque sorte

icône de recherche de graphique facebook

Même si Graph Search n'a pas encore été déployé pour tout le monde, il a réussi à devenir le sujet de conversation de Facebook ces derniers temps; et pour une bonne raison. Pour ceux qui ne sont pas familiers, Graph Search est la réponse de Facebook aux résultats personnalisés que vous pouvez obtenir des moteurs de recherche comme Google et Bing - juste beaucoup plus contextualisés et avec des données beaucoup plus spécifiques sur votre cercle social (et le cercle social de votre cercle social).

Le fonctionnement exact de la recherche graphique est resté un peu un mystère, mais récemment, le blog d'ingénierie de Facebook a jeté un coup d'œil sur ce qui fait tourner les engrenages de Graph Search.

En comparaison, l'ancien moteur de recherche de Facebook (appelé PPS) était élémentaire. Les mots clés étaient les seuls facteurs utilisés par PPS pour générer des résultats. Même son «filtre de recherche» était rudimentaire, réduisant les résultats en fonction de sujets généraux tels que les personnes, les groupes et les pages, pour n'en nommer que quelques-uns.

Passons maintenant à la recherche de graphes. Au cours des dernières années, Facebook a progressivement intégré de nouvelles fonctionnalités qui finiraient par alimenter Graph Search. Prenez, par exemple, «Typehead», qui est essentiellement la réponse de Facebook à la saisie semi-automatique de Google. Lorsque vous tapez une requête, le moteur de recherche fait une estimation éclairée de ce que vous recherchez et suggère des résultats dans une liste déroulante. Typehead a été introduit en 2009 - bien avant l'introduction de Graph Search - mais il n'était pas aussi sophistiqué à l'époque qu'il l'est maintenant dans Graph Search.

C'est là que les choses commencent à se compliquer. Pour conceptualiser le fonctionnement de la recherche graphique, pensez à la vue d'ensemble des relations entre amis, pages, photos, publications et groupes comme un vaste site Web. Les amis ont une relation avec des amis, des pages et des photos via des likes et des commentaires. Et ces pages, photos et groupes sont en relation les uns avec les autres.

recherche de graphe fbid

Les ingénieurs de Facebook ont ​​partagé le diagramme ci-dessus pour essayer de décomposer un peu les choses. Imaginez les grands points, que nous appellerons nœuds, comme des noms - ils peuvent être des amis, des pages, des groupes, des publications et même votre nom. La manière dont ces noms sont liés les uns aux autres est représentée par les flèches (qui incluent des attributs de relation tels que «Ami», «Marqué», «Photo», «Événement», «J'aime», etc.) appelés «Bords». Donc, ce que vous voyez dans ce diagramme est la façon dont l'utilisateur Sriram Sankar serait lié à la page intitulée «Breville». Dans ce cas, la relation se fait via un «j'aime».

En prenant du recul et en regardant la situation dans son ensemble, vous pourriez être étonné de voir comment Facebook a réussi à tracer un réseau en s'appuyant sur notre nature sociale. Il connaît même la relation entre la reine Elizabeth et George VI et l'histoire de Star Wars, explique l'ingénieur Facebook Sriram Sankar.

Pour rendre l'expérience des utilisateurs plus proche des moteurs de recherche, Facebook s'est éloigné de la recherche de mots-clés pour Graph Search et a opté pour le traitement du langage naturel. Cela signifie que vous pouvez taper des recherches de la façon dont vous parlez naturellement et que l'algorithme de Graph Search examinera chaque mot que vous avez tapé et déterminera ce que vous recherchez.

Le concept semble assez simple, mais son exécution était apparemment plus facile à dire qu'à faire. Avec le moteur de recherche original de Facebook (1.0), les actions sur Facebook - check-ins, likes, commentaires, vos informations personnelles, etc. - n'étaient utilisées que pour classer les résultats. Avec la version 2.0, Graph Search indexe toutes ces actions pour déterminer la relation entre les mots que vous avez tapés. Par exemple, si vous recherchez «Mark Zuckerberg», Graph Search doit savoir que «Mark» et «Zuckerberg» font référence au PDG de Facebook, et non aux personnes qui partagent le prénom «Mark» et le nom de famille «Zuckerberg». Programmer la recherche de graphes pour connaître la différence n'a pas été facile - et c'est là que «Licorne» entre en scène.

En termes simples, Unicorn marque chaque nœud avec des nombres et l'utilise pour déchiffrer ce que vous recherchez de manière contextuelle. Jetez un œil à l'index suivant, qui a été noté dans le billet de blog à titre d'exemple.

Si Facebook indexait les noms Mark Zuckerberg (fbid: 4), Randi Zuckerberg (fbid: 13755), Mark David Johnson (fbid: 1001) Randi Johnson (fbid: 5542), et David Johnson (fbid: 10003), ce qui suit c'est à quoi cela pourrait ressembler. C'est un tas de noms, de chiffres et de graphiques en ce moment, mais vous comprendrez ce que cela signifie en une minute (pour référence: fbid fait référence à l'identifiant Facebook). 

marque → 4

zuck → 4

randi → 13755

zuck → 13755

marque → 100

David → 100

johnson → 100

randi → 5542

johnson → 5542

David → 10003

johnson → 10003

Le nom Mark Zuckerberg (Zuck) est étiqueté avec fbid 4, Randi Zuckerberg est étiqueté avec 13755, et ainsi de suite. Cette organisation est appliquée sans égard à l'espace entre les noms puisque les noms sont liés. Potentiellement, un nom comme Mark pourrait avoir aussi peu qu'une entrée (numéro fbid) ou des millions.

licorne de recherche graphique fb

Ceci est important car Graph Search traite un nom tel que «David Johnson» comme une recherche de «David» et «Johnson». Mais, comme l'illustre la grille ci-dessus, Graph Search cherche à comprendre cette relation entre les deux noms.

Pour déterminer quel «Johnson» vous pourriez rechercher, Facebook utilise ce qu'il appelle «l'importance» pour obtenir les résultats que Licorne pense être les plus importants pour vous. Pour visualiser comment Unicorn déchiffrerait ce que vous recherchez, regardez les trois points sous «Johnson». Parmi les résultats possibles, celui que Facebook vous renverra est celui considéré comme le plus pertinent. Cependant, Facebook n'entre pas dans les spécificités de la métrique d'importance, nous ne pouvons donc pas nous éclairer sur son fonctionnement.

Et voila. Vous devriez maintenant avoir une assez bonne idée de la façon dont Facebook Graph Search fonctionne pour impressionner vos amis ou pour évoquer une conversation dans un bar.