2008年8月29日星期五

Semantic Ranking : Search Engine 的另一扇窗

由前文"Pagerank 演算法研究"與"SERP v.s. PageRank : PR值與搜尋排前的關係", 我們瞭解了影響網路搜尋結果的幾個因素

但是網頁的互相連結並無法表示支持的程度, 目前PageRank計算一概以均分的方式, 而網頁互相連結也無法表示網頁間的關聯, 如科技類的網頁A連接到科技類的網頁B, 對於網頁的重要度評比, 當然應該比生活類的網頁C連接到科技類的網頁B要來的重要

而使用網頁結構與keyword的關聯性來產生SERP的結果, 也有可能出現錯誤的狀況, 比如keyword為"SERP PageRank" 與 "PageRank SERP", 就可能產生不同的SERP結果, 同義與相近詞也無法透過搜尋有效率的尋找

這些都是由於PageRank與SERP目前都尚未真正融入Semantic語意技術, 沒有語意技術實在很難以分析這麼多看似不相關的資料 ...

"Context-Aware Semantic Association Ranking", "Ranking Complex Relationships on the Semantic Web", "Ontology-Driven Semantic Ranking for Natural Language Disambiguation in the OntoNL Framework" ... 等等文章就提出了Semantic Ranking的概念, 希望以語意的關聯來建立網頁間的關係, 如果您希望看更多訊息, 可以用"semantic ranking"去進行搜尋

什麼是Semantic Ranking? 就是用語意技術去評比網頁, 當您下一個關鍵字, 網頁就可以用semantic ranking的大小來依序顯示, 不像現在只是純粹比對字串

當網頁間存在Semantic Connectivity (語意連接性) 或Semantic Similarity (語意相似性), 就是存在Semantic Association (語意關聯性)

例如: 當網頁A的內容討論車子的性能, 網頁B的內容討論重型機車的性能, 網頁C的內容討論BMW汽車的性能, 網頁D的內容討論寶馬汽車的性能, 則網頁A-C,A-D互相具有Semantic Connectivity, 網頁C,D互相具有Semantic Similarity, 而網頁B則可透過另外網頁與網頁A產生另外一個Semantic Connectivity

不過可惜的是以舊有的網頁語法, 如果沒有使用RDF (Resource Description Framework), 比較困難建立這些關係, 如何在既有的HTML語法下, 或簡化使用RDF的方式來改善PageRank與SERP是Search engine的一個困難的難題

如果這個問題可以解決的話, Search engine的市場就可能重新洗牌, SEO的方式可能就全面改觀了, 拭目以待吧 ...

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