Google 将实体分类。如果 Michael Sheen 是人口中心，我们会看到截然不同的结果！Michael Sheen 是一个人，因此我们会看到经过适当排序的传记详细信息。 2. Google 将这些类别细分。Michael Sheen 是一名演员。他与其他演员有交往，并曾出演过电影和电视剧。 3.实体被“分配”的关联取决于这些子类。
（由于亲密关系）以及一系列
电影和电视节目有关联。Google 知道 加拿大电话格式 他的家人是谁，也知道他的家乡——但似乎并没有强调他也是一名舞台演员这一事实。与单口相声演员不同，演员不会与他们的表演或即将举行的活动的评论产生特殊关联。 我们可以从中推断出什么？ 显然，Google 正在结合使用传统的面向对象编程技术以及与 Panda 相同的机器学习算法。
以及严格的类别
子类和属性，决定了我们在普通搜 经过测试所有平台功能 索中看到的内容。 显然，一个实体可以拥有的关联类型是固定的。无论你多少次尝试将演员与慈善工作联系起来，它都不会起作用，因为“慈善工作”不是演员实体可以拥有的关联类型。 大卫·威廉姆斯 Serps 你可以在谷歌搜索“David Walliams”时看到这一点（在撰写本文时）。
慈善工作排名不高
其他专业从属关系也是如此。当然，搜索“David Walliams 慈 西班牙 电话号码 善机构”会出现关于他的慈善工作的文章，但这不是他的实体资料的一部分。尽管 David Walliams 因其为慈善事业所做的大量工作而闻名，因此这似乎是显而易见的联系。 与此同时，谷歌必须能够学习新的实体。这是常识。如果一个一夜成名的 YouTube 名人主宰了社交媒体，但谷歌有一套使用严格算法更新的固定实体，这样的事情就会被忽略。
通过理解这一点
我们可以让它为我们的品牌服务，稍后我会谈到。 共现 让我们先来定义一下共现背后的思想，因为这是有趣的部分。现在，我可以坐下来写出共现背后的理论，但正如兰德已经非常雄辩地描述的那样，我可能只会使用它。 现在按照这个定义，很多人可能会为谷歌的聪明才智而欢呼雀跃。看来共现确实是无链接品牌的核心。它展示了谷歌能够抓取网站的能力，不仅能解读内容，还能理解内容。
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