Graph Search 大数据的价值释放

互联网目前已经能够提供了解各类数据的必需工具，如谁在访问网站、他们喜欢什么等等。要做的就是更加准确地了解用户和预测他们的需求。
以Facebook来看。通过仔细分析用户产生的“内容”——声明、图片、链接、与朋友的互动、“赞”、“戳一下”等等，该社交网络能够开发出令人震惊的预测模型。它能够发现某个用户的状态（单身、已婚、已订婚等等）改变，即使那个用户从未明确提及。同样地，Facebook能够准确预测出两名在其网络上偶尔会进行交流的用户发展成情侣关系的可能性。
 1月16日，Facebook发布了社交图谱搜索——Graph Search，这是Facebook自去年5月上市饱受质疑近8个月后做出的最大的动作，扎克伯格亲自主持产品的发布，足见其不容忽视的里程碑意义。大数据的价值在此得到了充分的发挥。什么是“大数据”呢？简单来说，就是指无法被传统数据库管理工具吸收和分析的庞大数据集，就好像Facebook用户产生的庞大的看似无用的“内容””——声明、图片、链接、与朋友的互动、“赞”、“戳一下”等等。
Graph Search是什么？根据扎克伯格在发布会上的视频演示，具体来说就是能为用户提供输入自然语言搜索查询请求的方式，帮助其找到有关其以往历史、朋友访问的餐厅、朋友喜欢的音乐和电影甚至是潜在约会、工作机会或媒体来源的信息。
技术层面Graph Search的价值在于：1.自然语言理解（把用户输入转换成一个数据库要求），2.获取和挖掘用户的信息（包括主动和非主动输入的，例如社交链、点击习惯，like等），3.把海量的用户信息转换成为巨大的数据库。谷歌一直是搜索领域的王者，基于搜索带来的广告收入也支撑着其绝大部分利润，然而，自从Facebook引领的社交网络时代到来，人们就一直期待着它能在谷歌之外为搜索带来些新的东西。
为什么关注“你的好友更喜欢什么”如此重要？我们不妨从Facebook在发布Graph Search 前的一系列重要产品铺垫说开去。
 Facebook早期增加的一个重要功能是News Feed，它通过新闻的推送让人们可以知道身边的世界正在发生什么事，随后的一个里程碑性产品则是Timeline，帮助人们知道其朋友过去的历史，事实上这是一种让用户信息从现实向虚拟的迁移。还有一个不能不提的功能就是Like了：在经典的搜索中搜索对象是网页，决定搜索结果中网页显示顺序的联系主要是链接。简单来说，链接就像投票，它们帮助搜索引擎决定特定主题应显示哪些最热门的页面。而在Facebook图谱搜索中，搜索对象不是网页，而是现实对象的虚拟表示：人、地点和事物。对象间的联系主要由Facebook “Like”决定。正是这些“Like”将Facebook上的信息联系起来了。

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