EdgeRank 是今年 Facebook 在 F8 开发者大会上提出的对 fb 新鲜事 (Feeds) 排序的新算法, 用于区别默认的按时间逆序的 timeline. 不像 PageRank 还有很多论文或学术界的资料, 目前没有什么官方资料讨论 EdgeRank, 搜到的资料大部分来自在线广告代理公司或优化团队.
EdgeRank
EdgeRank 用于当某个用户查看他的新鲜事时, 决定这些新鲜事先后顺序的一个排序算法. 算法核心是每个事件对这个用户而言的权重 E, 其计算公式是 E = u*w*d, 其中
- u, 事件生产者和观察者之间的亲密度
- 亲密度主要指的是互动情况, 互动越频繁亲密度越高
- 互动可以是单向的, 比如 A 经常关注 B, 而 B 不怎么关注 A, 那 u(a,b) 和 u(b, a) 的权重不一样
- w, 边权重 (主要是事件的类型)
- 边权重主要受事件类型影响, edgerankchecker 给的关于点击跟其他事件的关系可以大概说明
- i. Avg Clicks Per Like: 3.103
- ii. Avg Clicks Per Comment: 14.678
- iii. Avg Clicks Per Impression: 0.005
- d, 时间衰减因子
- 比较少见到讨论时间衰减因子怎么做的, 猜测是类 log 变化
- 如果将 EdgeRank 公式只保留 d, 则 EdgeRank 退化到经典 timeline 模式
GraphRank
EdgeRank 用于描述某事件对某观察者而言的重要性, 考虑了事件生产者和观察者的亲密度, 事件类型以及时间衰减因子. 而对于一些还不是好友关系的事件需要 push 时 (比如一些公共信息), 或是来自好友的分享, 还要考虑分享是否需要被关注, 则引入 GraphRank 的概念.
GraphRank 跟 EdgeRank 的区别主要是在 u*w*d 之外, 再加了一层事件生产者和观察者之间的相关度, 变为 u*w*d*r.
其中相关度 r 是一个和亲密度无关的影响因子, 亲密度更多受最近的互动频度影响, 相关度则是一个时间无关的特征, 描述两者相似度
EdgeRank 的意义
Timeline 模式对大多数人来说其实已经够用, 而 EdgeRank 排序后的 Feeds, 并不能有一个很好的效果评判标准. 看用户在 Feeds 模式下是否有比 Timeline 模式更好的体验怎么看? 用 item 的先后顺序和点击序列做比较? 很难, 而且因为面对的是有感情的人 难保今天我心情好愿意什么都看看, 明天心情不好就只看所谓的感兴趣内容, 那怎么判断某天的效果好坏? 难不成 fb 还能预测我心情?
从大部分广告相关的资料来看, 受 EdgeRank 影响最大的应该是那些企业用户. 以前企业用户可以花比较低的价格建立一个公共主页 (Page), 然后以比常规广告便宜得多的方式获得大量粉丝 (Fans/Follower), 对于这些成为粉丝用户, 企业的新广告就可以以几乎免费的价格推送到这些人的 timeline 中. 显然这样的结果不是 Facebook 乐于见到的, 你们都可以不花钱做广告了, 那我们喝西北风么? 而且, Facebook 也想通过 EdgeRank 让企业知道, 他的多少粉丝是僵尸粉, 都是没意义的.
回到 EdgeRank 的定义, 相比较 timeline 模式的, 区别就在多出来那两个参数 u 和 w, w 没什么好说的, 可以认为就是简单加权, 或者考虑事件对用户的重要度, u 才是 EdgeRank 的核心所在. 如果 a 跟 b 互动少, 那么 u(a,b) 值变低, 则导致 b 发布的东西在 a 那的排名就会很低, 如果把 a 看成一个粉丝, 而 b 是某企业的主页, 则这个主页发布的消息在这个粉丝这可能就完全看不见了.
所以, 为了保持现有粉丝的有效性, 企业必须经常发布一些互动活动来保持现有粉丝的活跃度, 否则千辛万苦弄来的粉丝都没意义了. 而同时为了把那些已经僵尸掉的粉丝挽救回来, 以及扩展新粉丝, 企业还是需要投放大量广告, 这样 Facebook 的广告业务就不会因为公共主页粉丝数变多而衰落, 整个公司也就能一直维持很好的盈利状况了. (最后这段有点阴谋论和职业敏感在里面, 大家看看就好)
参考资料