输出首选的媒体格式
Posted: Wed Feb 12, 2025 5:45 am
第二个标准可能是用户喜欢消费的与主要实体相关的媒体格式。例如，某些网页、某些文档、某些视频、某些电影和/或其他适当类型的内容经常与与第一主题或实体相关的内容一起被查看。如果某些媒体格式被更频繁或更密集地查看（停留时间、消费时长等）或与主要实体相关地更频繁地分享，则可以将其评为与用户更相关。
可用的某些媒体格式的数量也可以在确定哪些媒体格式与用户相关方面发挥作用。例如，如果主要实体的视频比图像或文档多，则在传送过程中将更加关注该媒体格式。
关系的接近度记录在知识图谱等语义数据库中。最相关的实体类型或媒体格式将会在搜索结果中得到优先呈现。
通过文档中的共现来识别关系
除了用户行为之外，还可以基于文档中的关键字和/或元数据来识别与第一实体相关的实体，这些关键字和/或元数据指示与实体相对应的主题和/或类型。作为更具体的示例，在第一实体是虚构人物的名称的情况下，关键字和/或元 twitter 数据库 数据可以指定该人物出现的内容的类型（例如，书籍、电视节目、电影和/或其他适当内容）（例如，犯罪、动作、惊悚片和/或其他适当类型）、该人物出现的内容的名称、该人物出现的内容的创作者和/或其他适当的信息。然后可以使用关键字和/或元数据来识别与类似关键字和/或元数据相关联的其他实体（例如，与相同内容类型相关联的角色、具有相同角色的内容、由相同内容创建者创建的内容......
主要实体与某些实体类型联系在一起时提及的次数越多，这些实体类型对于主要主题或主要实体而言就越重要。
关系的接近度记录在知识图谱等语义数据库中。最相关的实体类型将会在搜索结果中得到优先呈现。
用于识别关系的（半）结构化数据库
第三种可能性是识别维基百科等（半）结构化数据库的分层信息结构中的关系。作为更具体的示例，在第一主题或主要实体为“意大利菜”的情况下，结构化数据可以包括“食物/菜系/厨师”（表示“厨师”是“意大利菜”的属性）、“食物/菜系/菜肴”（表示“菜肴”是“意大利菜”的属性）、“食物/菜系/原产地”（表示“原产地”是“意大利菜”的属性）和/或任何其他适当的数据。其他可能的来源可能是特殊数据库，例如记录演员及其电影的目录或已经手动将菜肴分配到某些类别的目录。针对示例“意大利食物”和属性“食物/菜系/菜肴”，结构化数据可以指定与“食物/菜系/菜肴”相对应的实体包括“千层面”、“披萨”、“意式冰淇淋”和/或任何其他适当的元素。在文章 “谷歌如何处理来自维基百科的知识图谱信息？”中阅读有关此主题的更多信息。
可用的某些媒体格式的数量也可以在确定哪些媒体格式与用户相关方面发挥作用。例如，如果主要实体的视频比图像或文档多，则在传送过程中将更加关注该媒体格式。
关系的接近度记录在知识图谱等语义数据库中。最相关的实体类型或媒体格式将会在搜索结果中得到优先呈现。
通过文档中的共现来识别关系
除了用户行为之外，还可以基于文档中的关键字和/或元数据来识别与第一实体相关的实体，这些关键字和/或元数据指示与实体相对应的主题和/或类型。作为更具体的示例，在第一实体是虚构人物的名称的情况下，关键字和/或元 twitter 数据库 数据可以指定该人物出现的内容的类型（例如，书籍、电视节目、电影和/或其他适当内容）（例如，犯罪、动作、惊悚片和/或其他适当类型）、该人物出现的内容的名称、该人物出现的内容的创作者和/或其他适当的信息。然后可以使用关键字和/或元数据来识别与类似关键字和/或元数据相关联的其他实体（例如，与相同内容类型相关联的角色、具有相同角色的内容、由相同内容创建者创建的内容......
主要实体与某些实体类型联系在一起时提及的次数越多，这些实体类型对于主要主题或主要实体而言就越重要。
关系的接近度记录在知识图谱等语义数据库中。最相关的实体类型将会在搜索结果中得到优先呈现。
用于识别关系的（半）结构化数据库
第三种可能性是识别维基百科等（半）结构化数据库的分层信息结构中的关系。作为更具体的示例，在第一主题或主要实体为“意大利菜”的情况下，结构化数据可以包括“食物/菜系/厨师”（表示“厨师”是“意大利菜”的属性）、“食物/菜系/菜肴”（表示“菜肴”是“意大利菜”的属性）、“食物/菜系/原产地”（表示“原产地”是“意大利菜”的属性）和/或任何其他适当的数据。其他可能的来源可能是特殊数据库，例如记录演员及其电影的目录或已经手动将菜肴分配到某些类别的目录。针对示例“意大利食物”和属性“食物/菜系/菜肴”，结构化数据可以指定与“食物/菜系/菜肴”相对应的实体包括“千层面”、“披萨”、“意式冰淇淋”和/或任何其他适当的元素。在文章 “谷歌如何处理来自维基百科的知识图谱信息？”中阅读有关此主题的更多信息。