邱岳的产品手记
邱岳
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邱岳的产品手记
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33 | 产品案例分析:Arts & Culture 的架构之美

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梵高的作品
实体之间的关系
实体属性
实体相关说明
标签体系
以博物馆为线索组织内容
分类维度:艺术家、艺术品材质、艺术运动、历史事件
使用知识图谱、标签、搜索技术构建内容体系
交互细节
艺术家
知识图谱支撑
热门主题
典藏
浏览作品
首页feeds流
Google的搜索能力、识别能力、知识图谱的构建能力
云端的博物馆
Arts & Culture 的架构之美
参考文章

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

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    Arts & Culture 是一个云端的博物馆,链接了世界各地的实体博物馆,我们可以通过这个 App 观赏这些博物馆中的藏品。
    Google 通过自己强大的搜索能力、识别能力,还有知识图谱的构建能力,把这些博物馆艺术品非常工整地串在一起,也提供了与参观传统博物馆完全不同的体验。
    这个 App 中有很多细节点都给了我不少启发,我挑出其中的几个跟你分享。
    首页是 feeds 流,把 App 中各种形式的内容,快速地打到一个逻辑平面上。
    我们先进入浏览作品。在这里,我们能看到的是 Google 如何用知识图谱、用标签,以及整个搜索技术,把这样的内容体系撑起结构来。
    这里有各种各样的分类维度,比如,我们可以从艺术家的维度来看艺术品,或从艺术品材质的角度、艺术运动、历史事件等等。
    再往下,我们可以看到典藏,就是世界各地的博物馆。这个地方是以博物馆为线索来组织所有的内容。最下面是热门主题。这里就是我们熟悉的标签体系,各个维度是有交叉的。
    这几部分还蛮有意思的,上面是比较规整的标签类型,比如说艺术家,中间当然是最规整的,就是博物馆。下面是平铺出来的一堆标签摆在这里,各维度交叉,但同时它又是有意义的。
    它背后的东西是同一套,我们可以理解为是平面、散乱的一堆信息,Google 将它们各个维度的属性抽出来,形成逻辑结构。
    我们点击任何一个标签,进到的这个页面,都是做过抽取和标记的页面,我们可以理解成一个点击就是一次搜索。只不过不是我们平常的那种关键字搜索,而是基于知识图谱的条件搜索。
    在这里,我们也可以看到它背后的知识图谱支撑。比如我们能看到实体有相关的说明,还有实体属性,最重要的还是围绕这个实体的各种关系,当然,在 W3 的标准里,属性也是一种实体到值的关系,我们在这里说的关系主要还是实体之间的关系。
    如果知识图谱中的实体是点,那我们相当于可以在这个页面看到所有从这个点出发的边。比如我们可以看到 Arts & Culture,根据这个主题搜出来的其他的艺术品,那我们可以用这个线索去看这些艺术品。
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    • 解释
    • 总结

    Google Arts & Culture 是一个集合了世界各地实体博物馆藏品的云端博物馆应用。通过强大的搜索、识别和知识图谱构建能力,Google 将这些艺术品整合在一起,为用户提供了与传统博物馆参观完全不同的体验。该应用的架构设计体现了其独特之处,如首页的 feeds 流、艺术品浏览页面的分类维度、典藏以及热门主题等。此外,应用中的知识图谱支撑和交互细节也展现了其技术特点。例如,通过时间轴展示艺术品的年代感和色调筛选展示了 Google 强大的图像识别能力。此外,应用中的交互形式也十分活泼,如卡片翻动和背景缩放效果,以及 VR 观看、360度视频等观赏方式。总体而言,Google Arts & Culture 应用的架构设计和技术特点展现了其在知识图谱、图像识别和交互设计方面的卓越能力。

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    全部留言(5)

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    • 听天由己
      运用人工智能技术进行识别与分类,这些内容建立在足够多的数据上,更能发挥 AI 技术的优势。 Google 的信息识别能力令人叹服,最近还进一步降低了学习门槛,未来的人可能真的要学会和机器打交道了。
      2018-02-03
      1
      8
    • Dylan
      老师文章里有提到说要把标签在用一种用户可以接受的方式表达出来,比如做成一个筛选进度条,其实都是为了去方便用户使用。我觉得这是一个非常值得我去学习的思路。 此外,谷歌的ai技术非常牛,他最近出了一个自己画图,然后人工智能去猜图像的小程序,其背后用到的图像识别技术非常牛,你看这背后有多大的一个数据量才能够在前台有这样的好的提示
      2018-07-19
      4
    • 方薇
      非常好
      2022-10-19归属地:上海
    • 方薇
      非常好
      2022-10-19归属地:上海
    • 刘洋3
      超级棒的课程
      2022-02-22
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