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信息分类能给网站设计带来巨大好处

发布时间:2020-07-24 11:09:11 阅读: 来源:金属盒厂家

信息分类学是网站开发人员的好火伴,它可以帮助我们达成在设计网站时需要斟酌的两个非常重要却又容易忽视的目的:用户满意度和投资回报程度。如果在设计时对信息分类斟酌较少乃至不予斟酌,那末就算效力再高的搜索引擎也难以美满实现这两个目的。

虽然近年来搜索引擎技术愈来愈先进,但在互联网上的信息搜索不论成功与否依然存在问题。使用过搜索引擎的人都有过这样的体验,有时候你甚么结果也搜索不到,而有时候你会得到上百万条搜索结果。实际上,第二种结果更加难以处理,要想从百万条搜索结果中找到你真正需要的信息,简直是大海捞针。而目前互联网的蓬勃发展正在不断加重这类信息冗余的问题。就算是在信息量较少的企业内部网中,如果网站在开发前没有经过认真计划,一样会出现上述问题。

在互联网出现之前,公众获得信息或知识的一个主要途径就是图书馆。借助专业的信息检索,图书管理员知道如何通过布尔逻辑、加号、减号和其他符号完成复杂的查询工作。这类复杂的查询依赖于对信息架构的正确分类和明确标记。但是当互联网兴起时,人们认为解决信息查询问题的方法就是将大量信息一股脑的抛到这个信息高速路上,而没有斟酌该如何组织这些信息。

这类局面造就了搜索引擎,这个在全部互联网上辛苦搜集信息的工具。不幸的是,我们中的大多数人都没有受过图书管理方面的培训,没法准确告知搜索引擎我们所需信息的关键词。而互联网在经过几年的迅速发展后,在我们眼前的互联网已成为了一个一望无际的电子信息海洋。它带给我们的好处就是超级丰富的信息量。但是由于没有良好的内容结构,我们没法在这些信息内容中快速找到所需信息,乃至根本就找不到所需信息,更糟的是或许我们找到的只是一堆不需要的东西,而我们却还在这堆垃圾中挑来拣去的寻觅根本没有的东西。

缺少结构性带来的问题

无结构性的互联网内容带来的问题没法用量化的标准来说明,由于借助搜索引擎,搜索者很少知道为何会搜到这个结果或这个信息来源何处。因此,我们将网络内容缺少结构性带来的各种问题总结以下:

不成功的搜索所浪费的时间。

由于搜索者没法找到所需信息,因此信息搜集存储的投资回报很低,比如数据仓库和内容管理。

由于不完全或不精确的信息造成的决策失误。

不成功的搜索给搜索者带来的不良体验会破坏公司形象、公司与客户/合伙人间的关系,和内部人员的关系。

分类学给网站开发带来的好处

生命科学家用分类学将所有的生物进行有组织的分类。图书管理学家和信息科学家们也将这类技术和方法用于信息搜索和数据检索。借助于这类技术和方法,我们可以开发一种网络分类框架,将先前没法快速访问的容转换为具有结构性的Web内容以便于访问。

分类学牵扯到网站开发的很多方面,比如网站设计、内容管理和网站内容的搜索进程。下面让我们具体来看看分类学是如何给这些方面带来好处的。

分类学给网站设计带来的好处

分类学具有两个方面:结构分类和视图分类。网站设计所触及的更多的是视图分类,它通过将信息按主题分组到达将网站内容逻辑化的目的。在利用外观分类实行网站设计时,我们可以利用直观的组织和标识来建立一个有效的网站导航系统。当网站内容被公道的组织并有了清晰明了的标识后,网站访问者就可以轻松的导航和定位所需内容,这类体验可以有效提高访客的回头率。

分类学给网站内容管理带来的好处

图书馆根据美国国会图书馆分类系统(Library of Congress Classification System)或杜威图书分类系统(Dewey Decimal System)对书籍和杂志进行组织。每一项都用一系列标准属性来标记,比如图书编目号码、主标题、标题和作者等等。然后,这些书籍和杂志可以放心肠入库,以后可用人工或计算机化的卡片编目来方便地检索。

一样,企业也可用结构分类来组织其信息资源如文档、网页等等。结构分类提供了一个层次化的分类系统,它基于一个已定义好的范围和背景。在内容管理进程中,可采用结构分类的标准术语来统一分类及标记信息资源。在内容管理工作流中,内容管理员通过提供一个层次化的种别列表以推行分类结构。

终究的结果就是,企业或公司范围内的所有信息都存储到一个内容管理系统中,而且每项信息都与一个或多个种别相干联。以后就可通过一个视图分类或搜索引擎,在网上更有效地检索这些分类信息资源,这和传统的图书馆检索并没有多大的区分。内容管理系统终究的目标就是使企业的内容到达最大的可用性。因此将结构分类集成到内容管理进程中,就能改进内容管理系统的可用性。

分类学给网站搜索带来的好处

不管视图分类还是结构分类,在网站搜索进程的不同阶段都会被触及。搜索履行之前,搜索引擎首先要遍历一个目标范围的内容,并为其建立索引。有的搜索引擎如Autonomy,可利用结构分类的方法通过对一个示范性的文档集进行分析来学习每一个种别的特点。这类学习能力有助于对搜索结果的相关性进行精细的调理。

在搜索履行期间,结构分类可以通过网站的多级分层结构作为视图分类显示出来,就像Yahoo的目录列表那样。站点访问者可阅读每一个种别的Web内容列表,或向下深入到某个更具体的种别,再在该类别的范围中履行一次搜索。例如,他们可进入Computers Inter → Software → Natural Language Processing种别后再履行搜索。

搜索履行后,搜索结果可根据一个或多个由系统定义的结构分类进行组织。例如,Convera's RetrievalWare可采取多种方式对搜索结果进行分类,比如按国家、语言或主题等。这类分类能力显著减缓了信息汪洋的问题。你不再需要在返回的大量结果中逐一寻觅所需的内容,只需按国家、语言或主题等等进行挑选。例如,在Yahoo上搜索content management system会返回3790000个结果(2003年4月20日的搜索结果)。如果按主题对它们进行分类,比如按最好操作、工具等等,就能快速找到最好结果。

在Web搜索进程中全面集成分类学,可提供更有效的搜索体验。这将显著减少因搜索失败或查找错误信息所浪费的时间,从而可确保一个有效的决策进程。

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