谷歌資料螢光筆是網站管理員工具中提供的語義標記功能，使谷歌瞭解網站上結構化資料的模式。 只需使用滑鼠並使用資料高亮來標記網站上的資料欄位，谷歌就可以更清楚地顯示搜索結果和其他產品(如谷歌知識地圖)。
其實把Data Highlighter翻譯成資料螢光筆的話，有時會引起誤解。 由於螢光筆劃過而顯示。 雖然聽起來所有頁面都需要畫螢光筆，但是Data Highlighter的真正含義是你首先定義頁面，datahighter根據你的頁面範本，收集和你定義的專案相同的資料
例如，登錄網站管理員工具選擇網站後，按一下“搜索外觀”大於“資料螢光筆”，按“開始顯示”按鈕後，將顯示畫面。
你注意到與前面提到的微資料的資料格式相似嗎？ 其實他是一樣的東西，微資料在頁面內有“事前標記”，資料螢光筆只是“事後定義”被賦予了谷歌。 定義完成後，資料螢光筆將自動應用於同一範本的頁面。
資料螢光筆的作用是給不熟悉微資料的網站管理員使用。 修改你的網站，如果不能自動給資料加上微資料的語義標記，可以使用資料螢光筆，讓谷歌正確獲取網頁的結構資料。 如果使用的是微資料的語義標記，則無需定義資料螢光筆。
谷歌的知識地圖是什麼？
知識圖譜是谷歌2012年推出的功能，根據谷歌的說法，有這個知識圖譜是為了讓使用者瞭解現實世界及其之間的關係。 知識圖譜有些人翻譯成“知識圖譜”、“知識圖譜”或“知識圖譜”。 但是，翻譯成中文其實沒什麼關係。 不合口味就好了。節點是垂直或節點，而邊是邊緣。 例如左圖為無方向性的graph，無方向性的兩個端點的往來，起點和終點沒有差別，例如城市a和城市b相連，雙向關係相同。 定向graph是兩個定向端點，定向是有意義的。 例如，從甲方到乙方的方向表示後者是前者的粉絲，但乙方到甲方的關係會被跟蹤。
為什麼谷歌要把知識和圖形加在一起呢？ 知識具有graph的什麼特性呢？ 知識(knowledge )來自消息(information )，消息就像“節點”，消息和消息之間的“邊緣”有關係，這種關係可能有方向性，也可能沒有方向性通過“邊緣”的連接，“節點”和“節點”產生了某種關係。 例如，你想知道獲得諾獎的女性人數嗎？ 從“諾獎”節點中可以找到與“獲獎者”有關的節點。 而且，這個“獲獎者”的節點必須具有“女性”屬性。
這些資料本來就在谷歌的資料中心，只是不清楚“節點”、“邊緣”、“屬性”，現在谷歌發佈了知識地圖，成為了一部分graph關係，將用戶的query (查詢)， 知道使用者想問什麼。
例如，檢索“tallest building in the world”(世界最大的建築物)時，左側是一般的檢索結果，右側是特別整理好的知識面板，其右側的面板並不是顯示所有的問題查詢
但是，如果你想調查“greatest president in the world”(世界最大的總統)，對不起，谷歌自己也不知道。 其實，我們之前介紹的WolframAlpha早就提供了。 如果以相同的方式搜索“世界中的tallest building in the world”，則WolframAlpha將直接給出答案。
但是，如果問“世界上的greatest president in the world”，也沒有答案。 如果你問“greatest president of United States”(美國最偉大的總統)，他會避開重量，只回答你美國的總統。 因為他不知道誰是美國最偉大的總統。 谷歌說在你還沒提問之前，就能知道你想問什麼。 被提示給你是因為實際上是別人在找的。 所以谷歌可以提供大家已經經常聽到的問題，也可以提供已經整理好的資料。 谷歌沒那麼強大，自己推理各個物件的關係。 谷歌目前正在為5億個對象整理35億個事實，包括演員、導演、電影、藝術品、博物館、城市、島嶼、湖泊、燈塔、音樂專輯、音樂團體、星星、太空梭和其實谷歌知識地圖的技術是通過語義網產生的結果。 還有一個同樣的老問題。 為什麼只有英語內容呢？ 不僅中文的複雜性高，沒有足夠的結構性資料來生成合適的物件和事實也是個問題。
0 Comments