GooSeeker

最近读了Leigh Dodds的一篇文章Streams, Pools and Reservoirs，可谓长见识，Leigh Dodds认为语义搜索引擎（semantic search engine）和具有语义分析能力的搜索引擎(semantically enabled search engine)是两码事，得出这个结论的根据是对Web内容组织和检索的历史的回顾，类比曾经发生的Web的几个历史阶段，Leigh Dodds展望了基于linked data cloud的语义搜索引擎的特征，下面整理一下该文的要点及其思考<

今天读了一篇文章Now You Can Change What Google Says About You，学到了一个新词social graph search，大概可以翻译成社交网络搜索吧。

刚看到一则新浪新闻，百度阿拉丁平台上线了。从这个名提出来就开始关注，根据原来的宣传，该平台主要是用来索引Web上的暗信息，“阿拉丁”真是吊足了人的胃口，但是上了它的网站以后，左看右看，也没有什么特别的挖掘暗内容的手段。

读了一则新闻Easyjet takes legal action against screen scraping，是因为非授权的信息提取（screen scraping）引起的纠纷，这两年已经看到多起了，而且都是在航运领域，但是，一直没有想明白，为什么会这么集中到这个领域？

MetaSeeker不仅仅是一个Web信息提取工具/信息抓取工具，它还是一个驻留在Web上的服务，采用一种协同方式由用户维护网页的信息结构。去年产品第一版发布后，一个用户在10月份问我：作为一个信息提取工具为什么要做成Web驻留的方式。

对人生的期许过于理想化不是一件好事，几年前为语义网络技术所吸引，深奥的理论研究已经做不了了，只想搞点实用的小东西。

在Web信息提取领域工作多年，经历了垂直搜索、社交网络、mashup、MEME、推荐引擎等多个浪潮，每个浪潮都需要大量的信息提取/页面抓取工具，经过多年的定制开发工作，发现这个领域简直是长青藤，要创办上述网站，需要消耗很大费用用于提取数据。

最近连续看到国外媒体报道推荐引擎盈利的消息，很受鼓舞。关于推荐引擎，早在2006年发表的文章美国手机业界看好“移动检索”，有这样一句话：

要想将检索结果的数量减少到用户真正需要的7项，必须使用性能强大的推荐引擎等至今还没有的技术。此类技术若能实现，或许还会影响到电脑检索技术

MetaSeeker V3.1.0已经发布了，相对于V2版本，改动相当大，耗费的资金和时间远远超出预期，随着越来越多用户下载使用，规划下一版本的时候到了。

刚读了一篇博文Did Google Just Expose Semantic Data in Search Results?，博文的作者敏锐地发现在Google搜索结果中出现了主-谓-宾格式的搜索结果展现（参见原文的截图），是典型的语义网络技术特征，引起了很多技术领导者的猜想，最焦点的问题是：这种结构化数据是由Google采用某种语义分析技术从非结构化数据中分析出