理解与实际实体相关的数据

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“taxonomy”和“nomia”这两个词合在一起意味着“事物的排列”，分别源自希腊语taxis和nomo。本体论（Ontology）的意思是“事物的本质”，源自“ont”和“logy”这两个词。两者都是通过对实体进行分组和分类来定义实体的方法。语义网由分类法和本体论组成。 在过去十年中，谷歌开发了多个面向语义网络的项目。 谷歌于2011年推出“结构化搜索引擎”来组织互联网上的信息。 [YouTube 嵌入代码 ”结构化搜索引擎”frameborder=”0”″allow=”accelerometer;自动播放;剪贴板写入；加密媒体；陀螺仪；画中画；网络共享”allowfullscreen></iframe> ] 此外，他们于 2012 年 5 月引入了知识图，以帮助理解与实际实体相关的数据。


为了更好地理解人类语言和感知中的单词、概念和实体之 电报数据 间的关系，他们在 2019 年引入了 BERT。 语义网、语义搜索、作为语义搜索引擎的 Google 以及随之而来的语义 SEO 都是由这些过程产生的。 什么是主题覆盖？它如何与话题权威相关？ 每个信息源对语义和组织网络中的各种主题都有不同程度的覆盖。通过它们的共同特征，事物或实体彼此相关。这些属性所代表的“本体”。在分类层次结构中，事物也相互关联。 “分类法”就是由这个层次结构表示的。







来源需要在各种上下文中涵盖主题的各种属性，以便被语义搜索引擎视为该主题的权威。此外，它必须使用类似的项目以及父类别和子类别引用。 这些 SEO 案例研究的关键是在上下文相关性和层次结构以及逻辑内部链接和锚文本的范围内为每个“子主题”或假设问题构建一个内容网络。 最全面的、面向实体、语义组织、可获取主题权威度和主题覆盖率的内容网络。每一条成功的内容都会增加其他内容对于连接的实体和相关查询也成功的可能性。 建立主题权威和利用语义搜索引擎优化的步骤 了解为什么搜索引擎需要网络语义化对于充分掌握语义 SEO 概念是必要的。