最后结果图:
即:
www.phodal.com/
太白南路168号 陕西省-计算机工程师-西安文理学院
网页摘录会显示在这里。我们无法显示您网页的文字,因为文字必须符合用户输入的查询才会显示。
即:
www.phodal.com/
250
条评论-消费水平:$$
网页摘录会显示在这里。我们无法显示您网页的文字,因为文字必须符合用户输入的查询才会显示。
开始之前:
关于微数据:数值数据库的数据结构可以使单元形式,也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟,后者则是对统计表格的机读模拟。以单元形式存储的有民意测验和物质属性等数据,每条数据库记录的内容是一个民意测验的回答,或是一种化学物质的属性,这种数据被称为“微数据”。
开始
测试工具网址:http://www.google.com/webmasters/tools/richsnippets?
我们以第一个为例,做简要论述:
参照参数网址:http://www.data-vocabulary.org/Person/
Property
Description
name (fn ) |
Name. |
nickname
|
Nickname. |
photo
|
An image link. |
title
|
The person’s title (for example, Financial Manager). |
role
|
The person’s role (for example, Accountant). |
url
|
Link to a web page, such as the person’s home page. |
affiliation (org ) |
The name of an organization with which the person is associated (for example, an employer). Iffn andorg have
the exact same value, Google will interpret the information as referring to a business or organization, not a person. |
friend
|
Identifies a social relationship between the person described and another person. |
contact
|
Identifies a social relationship between the person described and another person. |
acquaintance
|
Identifies a social relationship between the person described and another person. |
address (adr ) |
The location of the person. Can have the subpropertiesstreet-address ,locality ,region ,postal-code ,
andcountry-name . |
<div itemscope itemtype="http://data-vocabulary.org/Person">
我的名字是:<span itemprop="name">Phodal</span><br />
昵称:<span itemprop="nickname">Phodal</span><span itemprop="author" class="fn"> gmszone</span> <br />
住在<span itemprop="address" itemscope
itemtype="http://data-vocabulary.org/Address">
<span itemprop="locality">太白南路168号</span>
<span itemprop="region">陕西省</span> <br />
</span><br />
主页是:<a href="http://www.phodal.com" itemprop="url">Phodal's Homepage</a><br />
<span itemprop="address">墨颀</span>
我是 <span itemprop="title">计算机工程师</span>
<span itemprop="">学生</span><br />
目前在<span itemprop="affiliation">西安文理学院</span>上学。
</div>
在网址上预览就可以得到第一个结果。
地址的参数如下:
Property
Description
street-address
|
The street address. |
locality
|
The locality (e.g., a city). |
region
|
The region (e.g., a state). |
postal-code
|
The postal code. |
country-name
|
The name of the country. |
同理我们就可以得到二图
<div itemscope itemtype="http://schema.org/Restaurant">
<span itemprop="name">GreatFood</span>
<div itemprop="aggregateRating" itemscope itemtype="http://schema.org/AggregateRating">
<span itemprop="ratingValue">4</span> stars -
based on <span itemprop="reviewCount">250</span> reviews
</div>
Price Range: <span itemprop="priceRange">$$</span>
Takes Reservations: Yes
</div>
就这样了。。。
enjoy it.
分享到:
相关推荐
google数据中心微模块初探,十分有用
谷歌微模块:启动于 2005 年 不再采用大体量、大颗粒度的室外型集装箱数据中心,而改用室内型更小颗粒度、 更为灵活的微模块数据中心。 以三联整机柜为最小的建设颗粒度,两个 三联柜对应一个顶置制冷单元。 这些微...
将一个数据集上训练好的卷积神经网络模型快速迁 tensorflow迁移学习。运用google训练好的Inception-v3模型。将一个数据集上训练好的卷积神经网络模型快速迁 tensorflow迁移学习。运用google训练好的Inception-v3...
数据集:谷歌街景数据集Google街景图像 42G 谷歌街景数据集,该数据集包含 62,058张高质量的Google街景图像,对于每个街景视图地标,其360°球形视图均分为4个侧视图和1个向上视图;可用于目标检测、多视图等多个...
目前包括Google、Facebook、微软、IBM、BAT等在内的数据中心企业,都在积极引入各种绿色节能技术以降低PUE。水冷、自然冷却、冷热封闭通道、高温运行等方式都运用于数据中心建设,新能源技术也在逐步引入数据中心中...
按照设置的间距批量采集GoogleRaeth地图窗口范围内的高程点数据,生成指定格式的高程数据文件,为制作地形等高线图、 建立地面数字高程模型等服务。 比如,用户可使用该软件将自动采集到的高程数据生成南方CASS格式...
Google数据存储技术分析Google数据存储技术分析
全国地图数据,包含商户数据、楼宇数据、社区数据、村庄数据、街道数据、测速数据、道路数据等,又称为poi数据,提供百度地图数据、谷歌地图数据、高德地图数据、mapabc地图数据等,全部为官方数据,同步更新!
国外企业:IBM、微软、谷歌等互联网企业已率先采用微模块数据中心。 微模块数据中心全文共6页,当前为第1页。国内企业:运营商及百度、阿里巴巴和腾讯等互联网企业客户在新建数据中心中,纷纷采用微模块数据中心...
9月在杭州举行的数据库学术会议VLDB 2014上,Google的工程副总Shivakumar Venkataraman与正在Google访问的UCSB教授、IEEE与ACM Fellow Divyakant Agrawal将做主题演讲,介绍Google的实时分析数据仓库Mesa。...
Google全球数据中心与谷歌中国(google.cn)机房架构
全国google earth山峰数据
全国省市区县最全最新数据表(数据来源谷歌)
Google在全球应用的GTFS数据标准下的数据样本,可清楚看到Google对公交数据的设计特点。 全部数据均为.txt文件,查看方便。
三种方法对web-Google.txt进行pagerank计算,1.python以稀疏矩阵方法实现单机计算谷歌网页数据计算pageRank值2.调用networkx库3.调用networkx库,其中pagerank自己实现。
高德谷歌坐标的poi数据,POI是“Point of Interest”的缩写,可以翻译成“兴趣点”,也有些叫做“Point of Information”,即“信息点”。电子地图上一般用气泡图标来表示POI,像电子地图上的景点、政府机构、公司、...
分析流量是了解访客最佳的方式,而 GoogleAnalytics数据分析可称得上是最好的免费网站分析工具,它能够分析WordPress任何一页的博客日志,所以,就有高手制作了WordPress的谷歌分析插件,使用这款插件,免去了添加...
svt有112M,这里分成两部分上传。 这是第1部分。
阿里谷歌数据结构面试精讲及数据结构参考书,里面数据结构的题目有分析过程,祝大家找到心仪的岗位