Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

ItemList с QuantitativeValue для табличных списков

Я пытаюсь создать схему для использования с несколькими таблицами, в которых используется список продуктов (например, бутылок), упорядоченных по высоте, объему, ширине и т. д.

Я попробовал эти микроданные:

<div itemscope itemtype="http://schema.org/ItemList" id="id1">
    <ul>
        <li itemprop="itemListElement" itemscope itemtype="http://schema.org/ListItem">
            <meta itemprop="position" content="1" />
            <span itemprop="item" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">        
          <span itemprop="name" class="name">Coke Bottle</span>
            <span class="measure">
                 <span itemscope  itemtype="http://schema.org/QuantitativeValue">
                    <span itemprop="value">2359</span>
            <span itemprop="unitText">mm</span>
            <meta itemprop="unitCode" content="MMT" />
            </span> /

            <span itemscope itemtype="http://schema.org/QuantitativeValue">
                    <span itemprop="value">92.52</span>
            <span itemprop="unitText">in</span>
            <meta itemprop="unitCode" content="INH" />
            </span>
            </span>
            </span>
        </li>

    </ul>
</div>

Проблема в том, что мера не связана напрямую с продуктом.

Как я могу структурировать эти данные с помощью микроданных, чтобы поддерживать значения измерений с помощью QuantitativeValue и заставить ItemList работать для моих нужд?

Это просто таблицы, показывающие список наименований продуктов, упорядоченных по этим значениям по возрастанию или по убыванию, они не используются для навигации, а просто представляют информацию на основе агрегированных данных.

16.09.2018

Ответы:


1

В вашем посте я вижу следующие противоречия:

Проблема в том, что мера не связана напрямую с продуктом.

и

Это просто таблицы со списком наименований продуктов

Однако, если это продукт, вы можете использовать следующую допустимую разметку для своего списка:

<div itemscope itemtype="https://schema.org/ItemList" id="id1">
    <ul>
        <li itemprop="itemListElement" itemscope itemtype="https://schema.org/ListItem">
            <meta itemprop="position" content="1" />
            <span itemprop="item" itemscope itemtype="https://schema.org/Product">        
          <a itemprop="url" href=example.com/list.html#cokebottle><span itemprop="name" class="name">Coke Bottle</span></a>
            <span class="measure" itemprop="additionalProperty" itemscope itemtype="https://schema.org/PropertyValue">
                    <span itemprop="value">2359</span>
            <span itemprop="unitText">mm</span>
            <meta itemprop="unitCode" content="MMT" />
            <meta itemprop="propertyID" content="http://www.unece.org/fileadmin/DAM/cefact/recommendations/bkup_htm/add3lm.htm" /> /

            <span itemprop="value">92.52</span>
            <span itemprop="unitText">in</span>
            <meta itemprop="unitCode" content="INH" />
            <meta itemprop="propertyID" content="http://www.unece.org/fileadmin/DAM/cefact/recommendations/bkup_htm/add3hk.htm" />
            </span>
            </span>
        </li>

    </ul>
</div>

Здесь мы использовали руководство Google по одностраничному списку:

Единый список «все на одной странице» содержит всю информацию о списке, включая полный текст каждого элемента: например, галерею рецептов различных видов кексов, все они содержатся на одной странице.

Обратите внимание, что ссылки для этой разметки должны иметь один и тот же URL, но разные привязки, такие как #cokebottle в приведенном выше примере. Таким образом, это должен быть список всех частей (и ссылки на эти части), которые установлены на одной веб-странице.

Здесь мы также используем тип PropertyValue, встроенный в свойство additionalProperty< /сильный>. Это свойство является частью типа Product, поэтому вся разметка является семантическим отношением и описанием для конкретного продукта.

Также обратите внимание, что здесь мы использовали свойство propertyID с URL-адресом в качестве идентификатора значения этого свойства.

17.09.2018
  • В моем приложении изображение продукта может отображаться на странице сравнения, загруженной с помощью вызова AJAX с использованием хэша. Но сайт не продает продукт, и у меня нет страницы для конкретного продукта, это просто для сравнения спецификаций и размеров, могу ли я еще использовать код свой расшаренный, а то какой должен быть в ссылке URL с хэшем, который загрузил устройство на странице сравнения? 17.09.2018
  • Подробнее developers.google.com/search/docs/ajax- сканирование/документы/подробнее ++ support.google.com/webmasters/answer /174993 ++ searchenginejournal.com/ ++ thesempost.com/ ++ thesempost .com/google-googlebot-processes-javascript-links-site 17.09.2018

  • 2

    Вы не можете связать QuantitativeValue с Thing.

    Наилучшей практикой является использование наиболее конкретного доступного типа. В вашем случае это будет Product или один из его подтипов, если применимо (IndividualProduct, ProductModel или SomeProducts).

    Это позволяет использовать свойства depth, height, weight и width, все из которых могут принимать значение QuantitativeValue.

    16.09.2018
    Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..


    © 2024 nano-hash.ru, Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование