知识图谱,为移动搜索而生

摘要

当你尝试搜索“冰桶挑战”,是什么决定你在搜索引擎上看到的内容呢,移动互联网时代,搜索引擎如何才能足够精准、个性化呢,这背后需要一个共同的作用机制:知识图谱。

最近 # 冰桶挑战 # 挺火的,好奇心驱使我百度一下,看到如下结果:

可能是做搜索的职业习惯的缘故,灿辉在想:百度是怎么直接显示出我最想看到的名人冰桶挑战视频的呢? 其实背后就是知识图谱在起作用,今天灿辉就跟大家聊聊知识图谱和移动搜索。

什么是知识图谱(Knowledge Graph)

知识图谱(Knowledge Graph)是一张庞大的语义网络,其节点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的各种语义关系。下图是百度知识图谱: 

知识图谱除了显示其他网站的链接列表,还提供结构化及详细的关于实体的信息。其目标是包含现实世界中的各种事物及其之间的联系,这样用户可以直接获得答案,而不必导航到其他网站并自己汇总信息。比如在 Google 搜索「taj mahal」(泰姬陵)会呈现泰姬陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表(高度、开放时间、设计师等)。页面下方还有与 taj mahal 同名的人物、赌场结果。

知识图谱让搜索引擎拥有了一张可以和真实世界中的各种事物及其之间的关系完全映射的数据库,移动互联网时代这个知识图谱有了更重要的作用。

知识图谱:为移动搜索而生

关于移动搜索,灿辉之前曾经撰文指出做好移动搜索的关键在于: 1. 精准识别用户需求。2. 提供更加准确,更加少,更加个性化的结果。3. 让用户可以立即行动。 这些知识图谱都可以做到,因为它汇集了真实世界中的各种事物的名称、简介以及结构化的数据。

消除歧义,精准获得用户意图

目前基于关键词的搜索中遇到很大的一个问题就是,关键词是有歧义的。知识图谱可以在用户输入 query 的阶段就可以给出精准的搜索推荐,比如搜索 rio 时,下拉推荐框会显示三个同名的实体(Film、City 和 Hotel)供用户选择,这样可以在查询阶段就对 query 消除歧义,给用户提供更加精准的结果。 

上面是 PC 端的推荐截图,目前 Google 移动端的知识图谱搜索推荐还没有看到,相信很快就可以看到了。

无需跳转,直接显示答案

相对笔记本和桌面电脑来说,屏幕尺寸和网络环境受限的移动设备用户更需要直接的信息汇总,更希望直接看到答案,而且目前还有不少内容站点没有针对手机的小屏幕进行优化设计,用户跳转到其他网站体验很容易变差,所以百度知识图谱也加入了对移动设备的支持。下图中的「孕妇能吃荔枝吗」直接就可以看到大家的结论,以及最重要的一条答案。用户无需跳转即可获取信息。

提供可以操作的 action,让用户可以立即行动

移动搜索具有随身、随时、随地的特点,往往就会搜完之后立即行动,或者说在行动之前先搜索一下。所以,根据用户场景给用户提供恰逢其时的 action 供用户立即行动就非常必要。比如下图中:

用户在移动设备上搜索「rio las vegas」时,一般都是在去酒店的路上或者希望在手机上预定酒店,或者是想了解一下酒店的相关信息。所以 Google 基于知识图谱中的 action 信息,提供了 Call、Directions、和 Website 三个 action 供用户立即行动。当用户点击展开按钮时也能快速查看这个酒店最重要的图片、评论等信息。值得指出的是,在 PC 端同样的实体节点 Google 提供了不同的 action,如下图:

PC 端更适合进行比较复杂的操作,所以这里 Google 提供了预订和写评论的 action。 移动搜索除了屏幕变小,输入方式更多之外,最重要的变化是移动搜索使用场景不再是坐在电脑前面,可以在路上,在家里,在商场等等生活中的实际场景,移动搜索解决的是用户被线下场景所触发出来的各种问题,移动搜索用户跟线下的各种事物联系更加紧密。我们做移动搜索产品时也可以顺应这一趋势,提供丰富、准确、全面的实体信息以及与用户使用场景相适应的 action,帮助用户立即行动,跟各种事物之间建立更加紧密的联系。

从知识图谱到兴趣图谱

用户跟知识图谱中的实体建立的这种联系可以帮助搜索引擎积累用户的兴趣数据,另外知识图谱让用户输入的关键词不再是词语本身,而是一个个真实的概念实体,这样搜索引擎从用户的搜索 log 中就可以了解用户到底在搜索什么实体,这也是用户兴趣的一种体现。

基于这些数据搜索引擎可以为每一个用户建立一个高度个性化的兴趣图谱,这个兴趣图谱可以帮助搜索引擎理解每一个用户个性化的搜索意图,从而在用户下一次搜索的时候给用户提供更加精准,更加个性化的搜索结果。

灿辉相信这也是知识图谱给搜索引擎和用户带来的最核心价值,从这个角度来讲,把知识图谱称为搜索引擎的未来是一点也不为过的了。

 

 

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