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Toggle谷歌的Knowledge Graph:改变搜索方式的知识图谱
Knowledge Graph是谷歌推出的一项功能,旨在为搜索用户提供更相关、更全面的信息。它以图谱的形式整合了大量的结构化数据,包括实体、关系和属性等,进而能够为搜索查询提供更准确的答案。
知识图谱对搜索的影响
谷歌的Knowledge Graph在搜索中产生了以下几个重大影响:
- 更直观的搜索结果:在搜索结果页面的右侧或顶部,Knowledge Graph会显示与用户查询相关的实体信息和关联内容。例如,当搜索”埃菲尔铁塔”时,Knowledge Graph会显示有关该地标的基本信息、图片、地理位置等。
- 提供快捷答案:Knowledge Graph可以直接回答一些简单的事实性问题,而不需要通过点击链接去寻找答案。例如,当搜索”巴黎首都”时,Knowledge Graph会显示”法国”作为答案,而不是展示相关链接。
- 关联搜索结果:在搜索结果页面的底部,Knowledge Graph会提供与查询相关的关联搜索结果,帮助用户进一步深入了解相关话题。用户可以通过点击这些关联结果,扩展他们在特定主题上的搜索。
- 提供相关实体信息:在搜索结果页面中,Knowledge Graph还会显示与用户查询相关的实体信息,并指向相关搜索结果。例如,当搜索”蒙娜丽莎作者”时,Knowledge Graph会显示”列奥纳多·达·芬奇”作为相关实体,并提供相关链接。
Knowledge Graph运作的细节
Knowledge Graph的运作过程可以分为以下几个步骤:
- 数据整合:谷歌通过自动化和人工审核的方式,整合和抽取大量的结构化数据。这些数据来自多个来源,包括自由百科网站、谷歌自身收集的数据和其他公共数据库。
- 建立图谱:谷歌使用自己的图谱构建算法,将整合的数据转化为可被计算机理解的知识图谱。这个图谱由实体、关系和属性组成,可以代表现实世界中的各种事物和它们之间的关系。
- 实时更新:Knowledge Graph是一个动态的系统,会随着新数据的出现和变化而进行实时更新。谷歌通过维护和更新图谱数据库,确保搜索结果始终保持最新和准确。
Knowledge Graph的影响和指标
Knowledge Graph的引入改变了用户对搜索结果的期望和行为。根据谷歌发布的数据,以下是一些相关的影响和指标:
指标 | 数据范围 |
---|---|
知识卡出现概率 | 根据搜索查询的不同,知识卡出现的概率在1%至50%之间变化。 |
知识卡点击率 | 在出现知识卡的搜索结果中,有超过80%的用户会点击知识卡来获取更多信息。 |
关联搜索结果点击率 | 超过60%的用户会点击关联搜索结果,以扩展他们在特定主题上的搜索。 |
谷歌的Knowledge Graph通过整合大量的结构化数据,改变了搜索方式,并为用户提供更准确、更丰富的信息体验。