Gli ingegneri di Facebook offrono uno sguardo dall'interno della magica creatura che sostiene la nuova piattaforma Graph Search del social network.
PARCO MENLO, CALIFORNIA. -- Sulla superficie, Facebookè nuovo Ricerca grafica è pubblicizzato come un nuovo metodo per consentire più connessioni tra persone e contenuti in tutto il mondo.
Si scopre che ciò che rende tutto ciò possibile è un unicorno.
Durante un corso intensivo svoltosi giovedì presso la sede dell'azienda, un team di ingegneri di Facebook ha offerto un quadro più dettagliato dare un'occhiata alla magia che si cela dietro il nuovo, terzo "pilastro" della strategia del più grande social network al mondo volta a consentire nuove tecnologie connessioni.
Soren Lassen, responsabile del team dell'infrastruttura di ricerca di Facebook, ha descritto che "in termini di informatica", il Social Graph è una struttura di dati grafici che coinvolge una "mappa immensa" di persone, luoghi e cose e le connessioni tra loro loro.
Dato che un grafico ha una struttura intrinseca, Curtiss ha ipotizzato che "sarebbe davvero interessante se aiutassimo le persone a trovare pagliai completamente nuovi".
"Graph Search è stata un'opportunità particolarmente affascinante per fare qualcosa di nuovo, nel senso che avevamo un insieme e una struttura sociale unici e diversi", ha affermato Lassen.
Con più di un miliardo di membri attivi, Facebook ospita circa 240 miliardi di foto e ne vengono aggiunte altre 350 milioni ogni giorno. I dati continuano ad espandersi in modo esponenziale con 2,7 miliardi di Mi piace e 2,5 miliardi di contenuti condivisi ogni giorno.
Lassen ha commentato che "il linguaggio naturale è molto espressivo". Pertanto, uno degli usi principali di Graph Search è porre domande naturali sul Social Graph attraverso nomi propri.
Sorvolando su alcuni termini tecnici, l'ingegnere del software di Facebook Mike Curtiss ha continuato quel grafico La ricerca è stata "progettata da zero" per consentire agli utenti di trovare nodi nel Social Graph collegati ad altri nodi.
Al centro di Graph Search c'è questa infrastruttura denominata "Unicorn", che è simile a un motore di ricerca standard in quanto supporta query di ricerca comuni.
Ma Curtiss ha stabilito che Unicorn è unico perché supporta query multi-hop eseguite in una serie di passaggi.
Ha sottolineato che ci sono numeri collegati ai nodi, che sono simili alle parole chiave di un motore di ricerca. Curtiss ha spiegato che svolgono un ruolo simile, ma questi nodi hanno una struttura numerica che li collega alla semantica del Social Graph.
Ecco un esempio di come funziona Graph Search, secondo Curtiss.
Supponiamo che Curtiss si trasferirà a New York tra poche settimane. Ha detto che gli sarebbe stato utile scoprire quali dei suoi amici di Facebook vivono lì.
"È un po' come il condensatore di flusso", ha scherzato Curtiss, riferendosi alla tecnologia immaginaria del film "Ritorno al futuro" che presumibilmente ha reso possibile il viaggio nel tempo. "L'operatore Apply è ciò che rende possibile la ricerca su grafico."
Il processo di ricerca del grafico inizia con i nodi per i suoi amici e poi attraversa le connessioni dei suoi amici, o "bordi". Tali individui sono collegati a lui attraverso il confine "tramite amico" e il confine "vive dentro" per New York Città.
Curtiss ha ampliato la domanda ai "miei amici che vivono a New York e simili Abbazia di Downton." Da qui, c'era un individuo che soddisfaceva tutti e tre i vincoli: legame di amicizia, vita a New York e gusti Abbazia di Downton.
"È qui che le cose iniziano a diventare davvero interessanti", ha detto Curtiss. "Quello che ho mostrato finora è che puoi applicare tecniche di ricerca di base al Social Graph. È un'idea interessante di per sé, ma c'è altro che puoi fare."
Dato che un grafico ha una struttura intrinseca, Curtiss ha ipotizzato che "sarebbe davvero interessante se aiutassimo le persone a trovare pagliai completamente nuovi".
Curtiss ha spiegato che ciò significa che Facebook voleva che le persone fossero in grado di cercare sia cose a cui sono già connesse ma anche elementi non direttamente collegati a loro.
"Noterai che per questa query che abbiamo appena eseguito, siamo sempre a un solo salto dal nodo iniziale che ha avviato la query", ha commentato Curtiss. "Spesso ci sono molte query interessanti che richiedono più di un salto consecutivo."
Curtiss ha esteso ulteriormente lo scenario per suggerire che se si trasferisce a New York, potrebbe cercare un lavoro. Pertanto, una cosa che potrebbe fare è scoprire di più sui datori di lavoro dei suoi amici.
"Il modo in cui lo faremmo è all'interno di Unicorn. Inizia dal nodo per me, attraversa il bordo dell'amico e da quei nodi possiamo raggiungere le aziende in cui lavorano i miei amici attraverso un altro bordo", ha spiegato Curtiss.
Ciò porta al secondo passaggio di Unicorn, che Curtiss chiamava "Operatore Applica", che prende una serie di risultati di input e applica un'altra query a tali risultati.
"È un po' come il condensatore di flusso", ha scherzato Curtiss, riferendosi alla tecnologia immaginaria del film Ritorno al futuro che presumibilmente rendeva possibile il viaggio nel tempo. "L'operatore Apply è ciò che rende possibile Graph Search", ha aggiunto Curtiss, poiché l'operatore Apply collega gli utenti a cose con le quali non hanno una connessione diretta.
Nel caso di trovare più datori di lavoro, Curtiss ha spiegato come l'operatore Candidatura apre la porta già dalla semplice ricerca i datori di lavoro degli amici per trovare i datori di lavoro degli amici dei suoi amici che vivono e lavorano a New York Città.
Tuttavia, Curtiss ha ammesso che il problema con l'operatore Apply è che i risultati della ricerca aumentano esponenzialmente man mano che si continua, il che, secondo lui, ha senso quando si pensa alla semplice matematica.
Lassen ha concluso: "Questo viaggio è stato completato all'1%, il che significa che ci siamo resi conto che c'è un'enorme opportunità per fare di più in questo spazio".
Curtiss ha spiegato che quando si richiedono bordi di 100 nodi, vengono recuperati 10.000 nodi di output e quindi da lì richiede ai bordi di quei nodi di recuperare un milione di nodi di output.
In poche parole, Curtiss ha affermato che è necessario filtrarlo in qualche modo. È qui che entra in gioco il ranking sociale e le connessioni dirette con gli amici (così come i termini di ricerca più perfezionati) tornano in gioco.
Eppure Graph Search è ancora relativamente nuovo e non è ancora disponibile per quasi tutta la base utenti di Facebook. In effetti, al momento è disponibile solo in inglese per “centinaia di migliaia” di utenti Facebook, e il team non ha voluto rivelare quando l’accesso sarà reso disponibile a tutti.
Citando una crescente difficoltà all'ordine del giorno, Lassen ha osservato che per indicizzare tutti questi dati, il team di ingegneri deve svolgere "un lavoro fondamentale di scalabilità".
Pur riconoscendo che Graph Search ha ancora molta strada da fare, Curtiss ha affermato che il team ha alcune "idee intelligenti" su come migliorarlo, aggiungendo che il CEO Mark Zuckerberg ha espresso che questo è un progetto a cui tiene davvero Di.
Lassen ha concluso: "Questo viaggio è stato completato all'1%, il che significa che ci siamo resi conto che c'è un'enorme opportunità per fare di più in questo spazio".
Maggiore copertura su ZDNet sul Graph Search di Facebook:
- Facebook svela il prossimo passo per la condivisione dei contenuti degli utenti: Graph Search
- Le funzionalità di ricerca grafica offrono vantaggi aziendali
- Il Social Graph di Facebook, Neo4j, mostra un crescente utilizzo di database a grafo
- Come far trovare la tua attività tramite Graph Search di Facebook
- Facebook svela il prossimo passo per la condivisione dei contenuti degli utenti: Graph Search
- Graph Search di Facebook e Bing di Microsoft: è complicato