Google 可以利用链接图谱以及社交图谱（可能也有可能）对网络文档进行分类。文档本身可以利用我所定义的“技术图谱”来解释其自身性质。然后，Google 会用存储在其自身知识库中的信息填补文档之间的空白，知识库是 Google 宇宙的暗能量，它是 Google 通过爬取网络不断构建的信息存储库。它能够通过用户执行的相同搜索以及他们生成的“注意力图”访问此存储库，正如 Bill Slawski 在 我们进行的Twitter 对话中定义的那样。
知识库帮助 Google 提供有关如何以及为何连接和搜索文档的答案，并了解这些文档引用和相关的命名实体。
但是…什么是命名实体
Google 的“带实体识别的查询重写”专利 巴西电话号码几位 将 命名实体定义为可以指代任何可以标记为与某些文档相关联的事物。实体的示例可能包括新闻来源、商店（例如在线商店）、产品类别、品牌或制造商、特定产品型号、状况（例如，全新、二手、翻新等）、作者、艺术家、人物、地点和组织。
实体识别如何工作？ Justing Briggs（在一年前写的这篇文章中，但仍然非常相关）用一个非常容易理解的例子解释了这一点：
通过结合实体搜索
链接图和社交媒体指标，实体识 我如何才能建立我的品牌信誉？ 别、实体之间的关系以及 Google 可能分配给特定实体集（即作者，还有出版商）的权威值，带来了以下机会：
- 创建的内容不仅令人惊叹，而且还能持续响应用户可能创建的实体搜索。
- 与实体（作者和出版商）建立联系，谷歌可能会认为对特定主题或实体分类具有权威性。
- 不仅依赖链接，还依赖共同引用和共同出现。
共引和共现
去年 11 月，兰德在 白板星期五上 销售线索 展示了三个网站示例，这些网站在竞争非常激烈的关键词中排名靠前，但并没有以这些关键词作为锚文本的强大链接配置，甚至排名页面（在他的例子中是主页）也没有针对其排名的关键词进行优化。
原因可能在于共同引用和共同出现。
使用Haris Basic在《搜索引擎杂志》上关于这个主题的文章所创建的 图形表示 ，我们可以这样解释同引：
我们可以看到
链接图中两个没有关系的实体（站点 B 和 C）的关联是由一个链接到两者的站点生成的。
某种程度上，这是链接图和实体识别的融合组合，并且随着站点 A 作为枢纽和权威的价值增强，实体关联将具有更强的力量。
相反，共现可以用另一种方式来解释：
发表回复