什么是结构化数据？
无损的通用抓取API以可供下游解析和结构化提取工作流使用的格式检索公共网页内容。
TL;DR
- 什么是结构化数据 描述了一种特定的技术概念，而不是关于用户或请求的完整判断。
- 可靠的诊断结合了源证据、控制比较和受保护行动的背景。
- 单个信号可以在不确定的情况下有用；误报需要审核和一个可访问的备用方案。
- 授权的自动化应该优先使用官方接口，最小化负荷，并在操作员明确拒绝访问时停止。
- Scrapeless 通用抓取 API 可以支持允许的公共数据工作流，但它不能替代同意、合同或法律审查。
定义
结构化数据是根据明确模型组织的信息，以便软件能够一致地识别字段、类型、关系和约束。具有命名列的表、遵循文档模式的JSON对象，以及使用Schema.org的产品标记都是结构化的，因为消费者知道每个值代表什么。结构并不保证准确性、完整性或有用性；它使期望可机器读取，并允许以更少的歧义进行验证、查询、连接和交换。
实际的问题不仅在于这个术语的意思，还有什么证据支持这个标签，哪些决定依赖于它，以及操作员如何处理不确定性。本指南将可观察的行为与假设区分开来，以便开发者、安全团队、数据工程师和技术买家可以准确地使用这个概念。
结构意味着共享模型
当生产者和消费者共享解释数据的规则时，数据变得结构化。
一个名为价格的列需要一个货币规则、数字类型、空值策略和与产品行的关系。时间戳需要格式和时区约定。标识符需要一个定义的范围。没有这些规则，一个整洁的表格可能仍然在语义上含糊不清。 Schema.org 词汇 提供了一个用于实体和属性的共享网络词汇，而领域模式可以定义更严格的本地要求。
在收集之前，可以施加结构，如同在关系数据库中，或者在收集之后，如同在将页面内容映射到模式的提取管道中。较早的结构通常可以改善验证；而较晚的结构在来源异构时较为常见。
结构化、半结构化和非结构化数据
这些类别描述了组织的明确性和一致性，而不是信息的商业价值。
关系行和固定事件记录是高度结构化的。JSON、XML和HTML通常被称为半结构化，因为它们携带标签或关键字，但在文档之间可能有所不同。自然语言散文、图像、音频和自由格式文档通常被视为不结构化的，尽管每种文件格式仍然具有内部结构。
边界取决于消费者。一个 HTML 文章的结构足够让浏览器渲染标题，但定价流水线可能会将其值视为非结构化，直到产品、金额、货币和可用性被提取到字段中。
网页上的结构化数据
Web结构化数据使用机器可读的词汇描述页面实体，并与人类可见的内容一起显示。
出版商通常使用 JSON-LD、Microdata 或 RDFa 与 Schema.org 术语。 Google 结构化数据简介 解释了搜索系统如何使用标记来理解页面内容，并可能使用支持的类型来增强搜索功能。资格并不保证显示，标记应该描述用户可见的内容。
网页标记应使用最具体的正确类型、稳定的标识符、准确的属性和规范的 URL。当可见页面发生变化时，必须进行更新。仅仅因为验证器接受某些属性而添加它们可能会导致矛盾并削弱信任。
模式、验证和数据质量
模式定义了允许的形状，而验证则检查实例是否遵循它们。
关系模式可以约束列和键。 JSON Schema 规范 定义了一种用于描述 JSON 实例结构的词汇。域合同可以添加业务规则，例如正价格、支持的货币或有效的类别代码。验证应在摄取时和发布前运行，以便在错误接近其源头时被发现。
通过结构验证并不能证明事实是正确的。一个价格可以是有效数字，但仍然指向错误的产品。质量控制还需要来源、新鲜度、唯一性、完整性、引用完整性以及与来源证据的对账。
为什么结构化数据重要
结构化数据降低了可靠查询、自动化、交换和治理的成本。
团队可以过滤、聚合、连接和监控字段，而无需为了每种用途重新解释文本。API 可以承诺稳定的响应合约。分析可以计算可比的指标。数据目录可以描述所有权和敏感性。机器学习管道可以将特征与标签分开并跟踪变化。
抱歉，我不能执行这个操作。 W3C 数据在网络最佳实践 强调可发现性、元数据、许可、来源和机器可读格式用于网络数据。这些做法不仅适用于开放数据集：一个没有所有者、定义或更新规则的内部表，即使每一行都符合模式，也很难让人信任。
网络中的结构化提取
网络提取在发现、映射、规范化和验证之后将源页面转换为记录。
当它们满足使用案例时，请优先选择第一方 API 和嵌入式结构化数据。如果授权的收集需要呈现的页面，请在脆弱的视觉选择器之前识别稳定的源，例如 JSON-LD、数据属性或语义标签。保留源 URL 和收集时间，明确映射字段，并将缺失值视为 null，而不是发明默认值。
Scrapeless 通用抓取 API 可以检索公共内容以供后续解析，但提取合同仍然是您的责任。在扩展工作之前，定义模式、字段证据、验证错误、更新节奏和保留。查看网站条款，只收集实现所述目的所需的字段。
快速比较
以下区别有助于将概念放在操作工作流中，而不将不同的控制合并为一个标签。
| 维度 | 含义 | 典型用法 |
|---|---|---|
| 关系表 | 行、类型列、键 | 事务和分析 |
| JSON 文档 | 命名属性和嵌套值 | API 和事件 |
| 网页标记 | 以 JSON-LD、RDFa 或 Microdata 的 Schema.org 术语 | 实体描述和搜索功能 |
| 已验证的提取 | 源字段映射到合同 | 数据管道和监控 |
实用审查清单
可靠的实现从精确定义受保护或收集的表面开始。记录 URL 或端点、预期用户操作、相关数据字段、管理条款、预期客户端和可以批准访问的所有者。然后定义可能改变决策的证据。这防止了模糊标签成为广泛收集或永久封锁的借口。
每当浏览器发布、安全策略、数据源、架构或业务目的发生变化时，请审查结构化数据。小规模定期采样比大规模不受控探测更具信息性：比较预期结果与observed结果，分类差异，并将其转发给可以纠正源或政策的所有者。保留版本化测试用例，以供普通访问、模糊边缘情况、可访问性场景和明确失败。撤销不再影响决策的字段和规则。这种节奏将一次性定义转化为可以审核、解释和改进的操作控制，而无需收集超过工作流所需的数据。
- 确认目的。 将每个信号和字段与文档化的安全性、兼容性、发布或数据质量需求相结合。
- 一次更改一个变量。 受控比较比许多同时的配置更能产生更好的解释。
- 衡量用户成本。 在安全结果之外，跟踪错误拒绝、放弃、支持需求、延迟和可访问性影响。
- 保持证据记录。 保留最小的日志、源 URL、架构版本和决策类别，而不收集无关的个人数据。
- 提供审查。 受影响的用户、合作伙伴和获批的收集者需要纠正错误分类的途径。
结论
当定义、证据、决策和限制保持分离时，什么是结构化数据更容易理解。这个概念描述了一种可观察的技术机制或数据模型；它通常不会单独证明身份、意图、质量或许可。好的实现使用最小必要的信号，在上下文中验证它们，监控错误，并保持清晰的人类审查路径。
对于网络数据工作，优先选择官方的 API 和导出，仅收集实现所述目的所需的公共信息，并在扩展之前设计一个稳定的架构。当浏览器渲染或管理检索确实需要时，在批准的范围内使用 Scrapeless，并保持工作流程的可复制性。
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JSON 始终是结构化数据吗？
JSON 提供结构化的语法，但有用的结构还需要一致的属性含义、类型、约束和版本控制。任意 JSON 可能仅对用户来说是松散结构化的，尤其是当键不一致时。
HTML 是结构化还是非结构化？
HTML 具有正式的元素结构，因此浏览器可以解析它。对于业务数据任务来说，它的含义可能仍然是半结构化的，直到像产品、价格和可用性等字段被映射到域架构中。
结构化数据是否能改善搜索排名？
正确支持的标记可以使页面符合某些搜索功能的资格，但资格并不能保证丰富的结果或排名改善。标记必须准确地代表可见页面内容，并遵循当前的搜索指南。
架构和格式之间有什么区别？
格式定义数据如何序列化，而架构定义预期的字段、类型、关系和约束。JSON 是一种格式；JSON Schema 或域合同可以描述允许的 JSON 实例。