最近，我尝试在『玩点什么』网站上，引入了 AMP、APP Indexing，以及结构化数据 JSON-LD。其中 JSON-LD 的效果，最令人惊艳。...结构化数据 在我们了解 JSON-LD 之前，让我们先了解什么是结构化数据。 按 Google 官网的解释是，Google Search 很难理解页面的内容。...Google Search 支持三种形式的微数据： JSON-LD（Google 推荐的方式） Microdata RDFa（没使用过） 不友好的 MicroData 在过去的几年里，我在我的博客采用了...JSON-LD 为编程环境，一个理想的数据格式，其余的Web服务，和非结构化的数据库如 CouchDB 和 MongoDB。...于是，在搜索结果页，我们就可以获得一个更用户的 URL： ? BreadCrumb 示例 而，当我们把我们的文章都标成相应的类型的微数据时，Google 还会展示成这样的： ?
要在搜索结果页中显示自定义的摘要片段，必须要把结构化数据添加到网页中。 通过使用结构化数据，让搜索用户了解网页中的内容，丰富搜索结果摘要片段，例如产品评级中的星号。...其次，当用户搜索网站品牌词或者网站名称的时候，如何使用结构化数据标志在搜索结果页右边把网站的谷歌知识图展示出来。还有，将搜索框添加到搜索结果页，以及如何使用面包屑替换搜索结果中展示为自己要求的内容。...知识图谱除了显示其他网站的链接列表，还提供结构化数据及关于网站主题的详细信息。其目标是，用户将使用此功能提供的信息来解决他们查询的问题，而不必导航到其他网站并自己汇总信息。...上述知识图谷歌提供一种特定方式提交数据到谷歌数据库，一个知识图出现在你的企业之前，可以告诉谷歌它可以在哪里找到你的标志，联系人，社交链接，创建一个知识图在搜索结果展示，未来SEO是个重要的课题。...用户可以通过这个路径中的最后一个位置开始，一次一个级别地在站点层次结构中导航，如图： 例如“谷歌seo”的搜索查询可能会生成以下面包屑导航： 谷歌>谷歌seo>页面优化>H1标题 以下是JSON-LD中使用结构化数据自定义
目前主流搜索引擎支持三种类型的结构化数据标记格式：JSON-LD，Microdata，RDFa，我们如何正确选择这三种不同的结构化数据编写方法？...谷歌在2015年宣布JSON-LD作为首选方法，这个宣布是非常重要的，因为谷歌之前没有说明偏好哪种结构化数据标记。...什么是JSON-LD JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）是一种结构化数据格式，用于标记你的网站，并被最大的搜索引擎Google，Bing...和Yandex支持，Google推荐使用JSON-LD实现结构化数据。...我们应该用哪种结构化数据标记类型 就个人而言我会选择JSON-LD，因为实现起来容易得多，而且这是GOOGLE推荐的方法，也得到最大的搜索引擎的支持，因此JSON-LD的未来看起来很好。
标签都加上alt 17 高阶技巧：使用JSON-ld结构化数据 18 SEO得分: 97 真不是沪小羊吹啊，Google给沪小羊的vuepress网站的SEO水平打97分。...外观上与gitbook相似~ 今天，沪小羊来细说该vuepress该怎么进行SEO优化~ 本人的Vuepress站点 - 大白的故事 | https://dbdgs.cn，优化前的SEO得分: 69。...具体操作，就是在markdown的frontmatter中把 permanentlink 设置成相对路径即可。...页面的面包屑导航如果符合微数据 Breadcrum 格式，是会显著提示访问流量的，下厨房网站的案例可以参考，代码可以直接模仿之。...高阶技巧：使用JSON-ld结构化数据 Google推荐向页面的中加入json-ld代码。
JSON-LD模式生成器 JSON-LD模式生成器是一个简单免费的编辑器，可以选择本地商户，个人，产品，事件，组织和网站，然后按要求输入信息即可获得JSON-LD标记。...当你输入数据时，编辑器会为你创建基本的JSON-LD代码，把生成的代码复制到HTML网页中即可。 WORDPRESS提供免费的结构化数据插件叫Schema App Structured Data。...选我们需要的结构化数据，然后把HTML放到输入框里，或者直接输入你的URL，选择名称，就会弹出你选择的数据类型，再点击创建HTML按钮，谷歌会提供代码。...谷歌结构化数据测试工具 谷歌结构化数据测试工具，把代码复制到这工具或者输入你的URL，谷歌会读取HTML，点击测试会快速提供报告。...在你离开之前 三种常用的结构化数据工具：JSON-LD模式生成器，谷歌结构化数据标记辅助工具和谷歌结构化数据测试工具。
结构化数据的标记标准：schema.org 2011年，主要的搜索引擎 Bing、 Google 和 Yahoo 创建了 schema. org 来改善这种状况。...schema.org中的一些设计 Schema.org 的驱动因素是让站长可以轻松地发布他们的数据，设计决策将更多的努力放在了标记的使用者身上。...不同的语法适用于不同的工具和数据模型， JSON-LD是将其中的结构化数据表示为一组 javascript 风格的对象。...这对于使用JavaScript 生成的站点以及个性化的电子邮件非常有用，因为在这些电子邮件中，数据结构可能更加冗长。JSON-LD 允许嵌入式的成员在 Schema.org 中携带结构化数据。...清除与扩展 每隔一段时间，可能会引入一些没有意义的词汇，尽管可能会很容易处理，但最好还是把它们清除掉。 Web 底层的结构化数据是多样的，schema. org 最多只能为最常见的主题提供核心词表。
通过Json-ld方式提交的出图资源，有效链接量达30条以上。 2. 通过Json-ld方式提交的搜索结果出图资源，需通过图片质量审核。...收录成功后需3-4天生效搜索结果出图 请按照以下示例改造页面代码 以下代码为JSON-LD实例： { "@...字段说明 字段 字段名称 是否必须 释义 @context 环境 是 请保留 “https://ziyuan.baidu.com/contexts/cambrian.jsonld”，若需要校验数据的schema...：20个字符以内 images[n] 图片 是 搜索结果结构化图片展示，仅允许以绝对路径提供1张图或3张图，图片必须出自落地页主体内容，且与其文本信息强相关，详情请见搜索结果出图-合作要求 pubDate...（随便一个index.html页面就行），建好后把站点绑定到百度站长平台 3、把网站301到已经出图的同类型站点，然后投诉更新百度快照，让百度抓取最新内容 4、等搜索结果出图后（一周左右），重新建站即可
简介 基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。 下面给出了一个KBQA的Demo。...三元组数据来自OpenKG的新冠数据集。...实现流程 数据提取：下载OpenKG提供的json-ld数据，通过脚本将json-ld数据转化为RDF格式的数据，RDF数据已经上传至本实例中，用户可以直接使用。...这里将上面给出的RDF数据导入至Jena中。 规则编写：Python编写数据库查询语句与规则。规则采用refo，可以直接从Python中下载该包，这一步是自然语言转为结构化的规则的关键。...数据查询：通过refo生成的SPARQL查询语句传递到Jena中便可以查到相关的实体关系了，最终反馈给用户。 需要注意的是此代码实现仓促，编写的规则内容较少，没有对输出进行规范表示。
Google 等搜索引擎可以在一定程度上执行 JavaScript——尽管如此，仅仅依赖它们的能力是有风险的。...这可确保搜索引擎和社交媒体平台接收准确且经过优化的元数据，从而获得更好的排名和提高分享率。...Google 在搜索结果中显示面包屑导航，这可以通过为用户提供更多上下文来提高点击率。 实施结构化数据（例如 JSON-LD）有助于搜索引擎解释您的面包屑导航并提高其在 SERP 中的可见性。...JSON-LD 示例： { "@context": "https://schema.org", "@type": "BreadcrumbList...等结构化数据有助于 Google 了解您网站的内容层次结构（以及 AI API），使其更易于索引并增强整体用户体验。
该技术虽然在 2012 年才得名，但它的历史渊源，却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中，多次出现发展瓶颈，也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。...后来这个语言被美国的国防部高等研究所资助了一个项目叫“DAML”，这就是第一个在美国这边把知识表现语言放在网上一种官方的努力。...1999 年时有一个所谓的“语义网蛋糕模型”，对语义网不同的技术做了罗列。2006 年时语义网技术已经复杂到没有人看得懂，没有办法用二维表达，必须用一个三维的图才能够把语义网所有的技术放在里面。...到了 2006 年时我们的“神”Tim Berners-Lee 出来思考这个问题，他想与其要求大家现在把数据搞得很漂亮，不如让大家把数据公开出来。...Q：基于知识图谱的问答有什么特定的流程吗？ A：大体流程都是先做语义理解，然后把语义理解的结果变成一个结构化表示，然后再把中间的结构化表示映射到数据库上去，形成一个查询计划。
按照我以往的思路，把步骤分为这么一些部分： 定位。你是谁，你代表了什么，你擅长什么，你能做什么。 搭建个人博客。在国内，你需要一个可以畅所欲言的网站。 小步快跑。...最后，让我再扯一下 ID 的事情，无论在哪里，你都需要一个 Brading。我们为人所知的就是我们的名字，要在网上混，我们还需要一个个人的网名。...博客类型 如果我们有精力，就自己去开发一个自己的博客，如我的博客是基于 Mezzanine + Python + Django（开放在 GitHub 上）之上开发的。...搜索引擎是免费的流量，一旦你写了一篇独一无二的文章，那么 Google 的第一个结果就是你的——毕竟，程序员很少用百度。...当 Google 推出一些 SEO 相关的新技术，比如 AMP（Accelerated Mobile Pages）、结构化数据（JSON-LD）等等，我都大胆地采用了。
所以我打算写一篇博客，讲一下“爬虫工程师”的工作内容是什么，需要掌握哪些技能，难点和好玩的地方等等，讲到哪里算哪里吧。 一、爬虫工程师是干嘛的？ 1.主要工作内容？...一般来说，需要爬出来的信息都是结构化的，如果不是结构化的，那么也就没什么意义了（百分之八十的数据是非结构化的）。爬虫的规模可达可小，小到可以爬取豆瓣的top 250电影，定时爬取一个星期的天气预报等。...简而言之，就是聚合数据并让他们结构化。那么，哪些工作需要爬虫呢？ 2.爬虫能做什么？ 典型的数据聚合类的网站都需要爬虫。比如Google搜索引擎。...所以种子搜索引擎，网盘搜索引擎，Resillio key引擎等都是用爬虫实现抓好数据放在数据库里的。...2.任务队列 当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的： 如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学 我怎么知道程序在哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响 如果我有两台机器怎么分工？
从htttp协议我没看出有效信息，哪里有扩展了，哪里有分割了。 htttp我整体在用哪里需要学 ? 消息：key/value方式传递 ? 关键部分 ? ? ? ?...优点：序列化后码流小，性能高、结构化数据存储格式（XML JSON等）、通过标识字段的顺序，可以实现协议的前向兼容、结构化的文档更容易管理和维护。...一种自动反射消息类型的 Google Protobuf 网络传输方案 Google Protobuf 本身具有很强的反射(reflection)功能，可以根据 type name 创建具体类型的 Message...该协议主要用于解决多媒体数据传输流中的多路复用和分包问题 RTMP 协议中的分块 (Chunk) 可以用来实现流多路复用和分包，其中块大小是可以设置的。...RTMP 传输媒体数据的过程中，发送端首先把媒体数据封装成消息，然后把消息分割成消息块， 最后将分割后的消息块通过 TCP 协议发送出去。
结构化数据后在搜索结果中展示的例子 结构化数据标志在搜索结果页显示星号和评分，请注意下图片段上方的星号和评分，这通称搜索结果丰富片段，额外的扩展信息。...关于结构化数据可以查看谷歌和必应结构化数据官方文档分别是： 结构化数据简介： https://developers.google.com/search/docs/guides/intro-structured-data...BING搜索RECIPES BEEF搜索结果页如图： 结构化数据标志丰富搜索结果页信息 这些信息来自哪里，搜索引擎是如何获取这些数据？...当GOOGLE发现你的网页内容为结构化的产品详情、活动、食谱、评价或类似内容时，GOOGLE的算法便可以通过“丰富网页摘要”来完善你的搜索结果。...在你离开之前 总之，结构化数据标志提升网页排名，改善网站在GOOGLE搜索结果页展示样式，提高我们网站的点击率（CTR）。
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。...对非结构化数据的搜索：如利用 windows 的搜索也可以搜索文件内容，Linux 下的 grep命令，在如用 Google 和百度可以搜索大量内容数据。...小数据量的文件还可以接受，如果对于大量的文件，方法就很慢了。 2.索引：把非结构化数据重新设计成有一定的结构，利用结构化的数据采取一定的搜索算法加快速度。...把非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，称之为索引。...索引的目的可以理解为把非结构化的数据按某些特性抽离出，形成结构化的数据，然后再使用抽离出的结构化的数据，使用一定的检索方法去快速查询非结构的话数据。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展.........接下来我们聊一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等; 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来...初识Hadoop 1.1 学会百度与Google 不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。Google首选，翻不过去的，就用百度吧。...知道Hadoop的系统日志在哪里。...1.5 你该了解它们的原理了 MapReduce：如何分而治之;HDFS：数据到底在哪里，什么是副本; Yarn到底是什么，它能干什么;NameNode到底在干些什么;Resource Manager到底在干些什么
个人博客建设——Hexo主题icarus的_config.icarus.yml配置参数注释 背景 我的CN華少博客建设也有一段时间了，这段时间想去更新一下文章，突然发现原来的源码被我不知道弄到哪里去了，...于是乎我又准备重新建一个项目，并在其基础上更换一套新的模板，并与Typore中的.md文件进行使用尝试，近期这几篇可能就是这个系列来进行了。...正文 本篇用于记录我在Hexo个人博客中使用的icarus主题中的配置文件，为了方便使用该主题的小伙伴们进行配置，我根据该主题提供的一些说明进行整理到了配置文件中，方便英语弱的小伙伴使用。...# Facebook App ID fb_app_id: # 页面的结构化数据 # https://developers.google.com/search/docs/...ppoffice.github.io/hexo-theme-icarus/categories/Widgets/ widgets: # 个人信息小部件配置 - # 小部件应该放在哪里
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。...先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等; 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来...就我个人而言，主要经验是在第二个方向(开发/设计/架构)，且听听我的建议吧，有安装教程。 ? 初识Hadoop 1.1 学会百度与Google 不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。...1.5 你该了解它们的原理了 MapReduce：如何分而治之;HDFS：数据到底在哪里，什么是副本; Yarn到底是什么，它能干什么;NameNode到底在干些什么;Resource Manager到底在干些什么...ok了） 第三阶段: 对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了， 我把最重要的事情(要学什么告诉你了)， 剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了 当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程
有一项重要但繁琐的工作，就是从大量的文本当中抽取结构化的信息。 许多数据分析的场景，都要求输入结构化的信息。 例如在咱们之前介绍过的《贷还是不贷：如何用 Python 和机器学习帮你决策？》...这里我们尝试直接把 “考” 字放在 “了” 字以前。但是你会发现，什么匹配结果也没有。 ? 为什么？ 回看数据，你会发现，人家用的原词是 “考上了”。 当然这里我们可以输入 “上” 字。...注意此时，人名分组是绿色，去向分组是红色的。 我们成功提取了两组信息！庆祝一下！ 可是，如果你给班主任看这里的结果，估计他不会满意。 表格，我要表格！ 别着急，该 Python 出场了。...下面我们尝试在 Python 把数据正式提取出来。 环境 本文的配套源代码，我放在了 Github 上。...如果你对 Google Colab 不熟悉，没关系。我这里有一篇教程，专门讲解 Google Colab 的特点与使用方式。
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