Le fonctionnement du moteur de recherche de Facebook (Graph Search)
Un ingénieur de Facebook, Sriram Sankar, a publié hier un exposé sur le fonctionnement et les caractéristiques du moteur de recherche de Facebook – Graph Search – dont le noyau est l’Unicorn.
Le Graph Search de Facebook – ou la « recherche dans le graphe » – est-il vraiment un concurrent du moteur de recherche de Google ? Oui, le Graph Search de Facebook peut être un sérieux rival du moteur de recherche de Google, ou, du point de vue technique, de son algorithme d’indexation et de classement d’entités…
Hier, l’ingénieur de Facebook Sriram Sankar a publié un exposé technique long et très intéressant sur l’indexation et le classement dans le Graph Search.
Comment le moteur de recherche fonctionne ?
Schéma – Dans le paragraphe « Développer l’Unicorn pour qu’il devienne un moteur de recherche» .
L’article intitulé « Under the Hood : Indexing and Ranking in Graph Search » présente l’Unicorn – « base de données » en mémoire – comme le noyau du moteur de recherche de Facebook.
L’index de l’Unicorn est tellement gros qu’il a été fragmenté pour être supporté dans plusieurs machines – des serveurs de l’index. Chaque requête de recherche reçue par l’Unicorn est envoyée à l’Agrégateur Vertical qui à son tour émet les requêtes à tous les serveurs de l’index. Chaque serveur de l’index récupère les entités de leur fragment et les retournent à son Agrégateur Vertical – qui combine alors ces entités et les retourne à l’utilisateur. C’est la base du travail réalisé.
Avant d’utiliser l’Unicorn pour la recherche dans le graphe de Facebook, Sankar précise qu’il doit d’abord intégrer des capacités de classement. Il énumère des éléments permettront de le faire (liste non exhaustive dans cet article) :
- la segmentation des différentes entités (utilisateurs, photos, pages, etc.) ;
- le développement de la sémantique (le moteur de recherche est social) ;
- la réécriture des requêtes de recherche par les utilisateurs en fonction de l’intention de la requête, de l’orthographe, des modèles de synonymes, etc. ;
- le scoring (système de notation) : le classement des résultats de recherche dépendra d’un score attribué à chaque entité ;
- etc.
