Facebook 的 Graph Search 是什麼？能做什麼？有哪些應用場景？
用戶在Facebook的頁面頂部有藍色的導航欄輸入搜索內容，便可立即看到結果，另外在搜索頁面右側有一個按鈕可以重新定義搜索，縮小搜索範圍。圖譜搜索可以根據地點類型、朋友們去過的地方、和圖片的「贊」及評價對地圖，位置，以及圖片進行搜索，並以答案的方式展示給你，而不僅僅是個冰冷的鏈接。
只是圖譜搜索不使用網頁索引，而是建立在不斷壯大的社交圖譜上，通過好友聯繫頻率、地點、點「贊」的次數、頻率等數據作為依據，為你所需要的信息提供儘可能符合你需求的答案。
在社交搜索方面，我們可以搜索「目前單身的朋友」、「曾創業並目前做產品經理的朋友」細化搜索條件，找到符合條件的人。圖片方面，我們可以搜索某個朋友年輕時的照片，或者朋友們評論最多的照片。視頻方面，你可以搜索目前朋友們最喜歡的熱門電視劇。另外，圖譜搜索將傳統搜索快十倍。雖然大部分用戶不會使用Facebook進行web搜索，但是對於圖譜暫時無法回答的問題，扎克伯格表示已經和微軟合作，使用必應搜索來提供網頁搜索結果。
不同的用戶得到的搜索結果會截然不同，這給圖譜搜索的開發帶來極大的挑戰性。不僅僅要考慮到精準度，還要考慮隱私問題。對此，扎克伯格表示，用戶只能搜索到已公開的照片或者被共享給你的內容。
通過對總體的隱私許可權設置，來選擇可以看你信息的人群，以及對照片，狀態等進行歸類，比如通過選擇照片給自己帶來的感覺，來決定該照片將以什麼形式展現給人們。批量對照片進行選擇，「They』re inappropriate」「They make me sad」「They』re bad photos of me」「They』re embarrassig」「other」，而這種選擇上的差異到底會帶來搜索上的那些差異，扎克伯格並沒有解釋。
圖譜搜索目前只是一個內測試用產品，可以搜人，照片，地點，興趣。未來圖譜搜索會開放更多語言，並逐步推向移動端。扎克伯格表示這是他們目前正在build的最酷的東西，而這一切僅僅是個雛形。難怪在發布會前夕，扎克伯格會說「Come and see，what we』re building」，因為一切僅僅這僅是他們進軍搜索界的開始。
此外，在問到API入口和圖譜搜索是否會植入廣告時，扎克伯格婉轉地表示，這是一種潛在的盈利方式，但是目前很多想法在Beta1版本上還無法實現，暫時以提升用戶體驗為主。只有在後期逐步完善以後，才會考慮廣告問題。
和網頁搜索截然不同的是，圖譜搜索並不是通過關鍵詞搜索來展現給用戶冰冷的鏈接，而是通過語義識別，直接給用戶所需要的答案，這個結果可以是視頻、圖片、地點等一切和用戶需求相關的結果，從這個概念來說，Graph Search可以算是文字版Siri。考慮到蘋果已經和Facebook深度合作，它這項功能一定會與Siri深度整合；考慮到Facebook已經和谷歌宣戰，安卓上推出自己的語音搜索也未嘗不可----畢竟，Facebook已經開始做語音Message，開始搜集語音圖譜了。個人觀點，與其說這是搜索引擎，互聯網內容的組織者的角色，不如說是對TimeLine 和 NewsFeed 的補充更加妥當。
馬克自己也說了，這個產品是與 News Feed 和 TimeLine 組成的三大瀏覽方式。在我看來，是介於這兩者之間的，一個強有力的補充。
想像一下，你去Facebook 時候的瀏覽方式。被動的 NewsFeed 信息瀏覽，用戶沒有多少自主權，被演算法猜測最近你可能關注的事情，但畢竟是猜測而已。這種瀏覽方式很必要，解決"What"s Up?"的需求。人類總是關心自己的社交圈有什麼新鮮事兒。
但這又不僅僅是人們唯一關心的社交需求，總有些人是我們特別關注的。而之前的個人主頁方式的信噪比很低，流水帳沒多大意思。而TimeLine的信息組織形式，對於我們了解個別人來說尤其高效。
可這遠遠不夠，我們對社交信息需求的粒度，經常介於兩者之間。除了需要泛泛得知道整個社交圈裡的情況和個別人的情況時候，我們還渴望知道某一個範圍內的信息。
比如，我的朋友在巴黎的照片，哪些朋友最近打算去滑雪等等等等。逐個翻去過巴黎的朋友的照片實在太累，幾乎不可行，而逐個翻朋友近期的打算同理不可行。TimeLine上就算有，也是不可能人工辦到的，而去慢慢瀏覽長長的News Feed 同樣低效。
我認為，Facebook Graph Search 是彌補了News Feed 和 TimeLine 中間的那個缺失的部分。簡單得來說，News Feed 太泛泛，TimeLine 太個人，都不能滿足特定需求下我們希望有的社交信息的信噪比的要求。
個人非常看好 Graph Search 的前途，因為我認為它確實是真實存在的需求，並且Facebook是最有資格作這塊的，而且相信能做得好。
Graph Search 出現的意義不亞於當初的 News Feed，可能成為人們使用Facebook最主要的功能之一。
個人觀點，這是對社交網路信息瀏覽方式的革新之一，不是沖著Google的使用場景去的。而是社交網路領域又一遙遙領先的信息組織瀏覽方式的創新。作為國內FB的追隨者，和大家交流下這個話題。
主要談圖譜搜索是什麼，能做什麼。首先，有人懷疑這不是搜索引擎。實際這就是搜索引擎，而且是下一代搜索引擎。不能認為Google和百度就是搜索引擎的終極形態，他們的產品和他們的願景仍然有很大差距。然後說下搜索引擎的幾個核心功能點，我們再分別對比傳統搜索和圖譜搜索。一、信息抓取傳統搜索使用爬蟲程序遍歷互聯網所有開放的網頁；而圖譜搜索由用戶抓取互聯網內容二、信息處理
傳統搜索通過自然語言語義分析來處理抓取的信息；圖譜搜索通過OG識別內容，也就是內容的提供方已經把內容分解為元數據後，才被抓取三、信息檢索傳統搜索只能檢索內容本身，例如通過名字搜索一本書；圖譜搜索不僅能檢索內容，還能檢索內容和行為的關係，例如XXX看過的書，或者 大家喜歡的電影，多了一個關係的維度圖譜搜索也有缺點，比如依賴用戶的行為量，擅長熱門不擅長長尾。個人認為圖譜搜索也有必要加入傳統搜索的特性，二者結合才算是更進一步的搜索體驗。
圖譜搜索的使用場景目前更局限於SNS內，可以以人為線索搜索內容，是關係和內容的完美結合。歡迎補充Graph Search ：社交圖譜搜索，是基於朋友關係的強大搜索。
有以下三塊，
PeopleYou can find people based on things they"ve shared with you, including their interests and profile info.You"ll see results for friends who share their city with you, people whose city is set to Public, and suggested results based on info shared with you.（搜索朋友的個人信息、興趣，當然前提是對方已經公開或分享的內容）舉例:搜索「my friends who like trail running" 現在的搜索
http://tech.qq.com/a/20130116/000028.htm#p=2
個性化，精準答案，結果關聯。不是傳統搜索引擎那樣死板的關鍵字匹配。
可以想像從兩個維度進行的關聯，面到面的鋪開。由興趣及人，由人及興趣。
你給Facebook越多，你就能獲得越精準的結果，當然更容易暴露。三個問題，依次答案為：
1. 中文可翻譯成圖譜搜索，其實就是以前大眾所說的社交網路搜索/社交媒體搜索。2. 搜索SNS網站上用戶的個人信息、喜好、生活軌跡等。
3. 最典型的場景是人肉。以前要很多網友一起動手，現在電腦代勞了，只要網上的信息足夠的話。這個tumblr站收集了一些"真實"的Graph Search案例 我希望你們的名字沒有被列在搜索結果里
Actual Facebook Graph Searches
我再來說個, Jack"d上有個男人聊了一陣挺合拍, 要找我約會, 我有點猶豫, 想find out more關於這個男人. 但是在Jack"d上頭只有first name, 和last name的第一個縮寫. 假設此人姓名為David M, 我可以馬上在Facebook上頭graph search:
People named "David" who live nearby, 雖然最開始有more than 1000個結果很可怕, 但是通過性別等, 馬上鎖定範圍縮小, 最後再通過last name的第一個字母, 竟然被我在facebook上頭找到了這個傢伙.然後看一遍profile, 發現是曾經給facebook工作過的土豪, 馬上做朋友!匿了.這個與知乎的搜索，不就是異曲同工嘛。
搜索的需求任何一個產品里都有，這是根本，因為信息太多太泛濫了。
BI也好AI也罷，都不可能滿足你真正的需求you give me a query，i"ll give you one world。已經能用 Graph Search 的我來講講我搜了什麼吧。可以搜 Photos of xxx taken by xxx"s friends 之類的嘿嘿嘿能挖到不少東西.Musicians xxx liked 等等
大數據應用的一個具體場景。「Facebook已經積攢了10億用戶、2400億張照片和1萬億次頁面訪問量」，有了這些數據的積累，演算法就會更加智能化。因此當你搜索「來自中國的單身碼農」時，應該可以把你的好友中符合條件的好友照片列出來了。順便說一句，大數據未來的應用不會離我們很遠，能做的越讓用戶感覺不出來有多神秘的大數據應用，才越有可能取得成功。
我只說一句，不信大家自信想想。單獨拿社交內的數據來做一個搜索，屬於雞肋，食之無味棄之可惜。應當結合目前的搜索來做一個平台，無論在權威度，還是在關係層面都能做的更好。社交比較只是社交，還不足以取代目前的web信息，單一的取其一都有偏頗。或者這是zark的一個願景吧。
更像大眾點評或者是區域化的豆瓣，在原來地理關係的基礎上加上人際關係，根據幾種關係的遠近疊加搜索的結果。
1. 強大的人肉利器 （關於FB隱私的討論將更加激化）2. 搜索問題的轉型：從大範圍的「這個東西網上怎麼看」 轉變到更加貼近生活的 「朋友們怎麼看？」 這也更加符合大多數人生活中對於「口碑」依賴。
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