Web 3.0 是 Web 2.0 的必语义搜然结果\Web 2.0 及其相关技术可能性使得几乎任何人都可以通过自己的网站、博客和社交媒体资料在线发布内容。这不可避免地导致并继续导致互联网充斥着信息和数据， 如下图所示的信息图令人印象深刻地展示的那样。
这使得根据上下文识别、分
评估、排序或组织数据和信息变 电报数据 得更加重要。这是应对数据洪流的唯一方法。而这里的Web 3.0，及其基本的语义结构，是Web 2.0的逻辑结果。我们目前正处于向 Web 3.0 的过渡阶段。您也可以称之为 Web 2.5。主要守门人谷歌和 Facebook 已经使用语义功能。
谷歌依赖于知识图谱和2013 年推出的蜂鸟更新，从而开创了语义搜索。知识图谱是语义搜索的核心，为搜索算法提供信息以提供搜索结果。这使得 Google能够根据含义和上下文清楚地识别搜索查询。
当谈到上下文时，必语义搜须区分与搜索查询相关的上下文、用户上下文和时间上下文。这两种形式的背景都是动态的，并且可以随着时间而改变。
搜索查询相关上下文
- 与其他概念、主题或实体的关系
- 相关搜索
- 搜索词序列
- 搜索查询背后的搜索意图
- 时间背景/及时性或所提供信 你应该谈论他们的需求 息的及时性有多重要
用户上下文
- 搜索执行的位置
- 用户的知识或研究水平
- 连接到 Google+ 上的其他人（仅在登录时）
所谓的知识图谱框只是冰语义搜山一角或者你所看到的一小部分信息的前端。此外，谷歌很可能会逐秒地收集该知识数据库中有关用户、实体、术语等的新关系信息，以便更好地了解谁与什么相关以及如何相关。
Facebook 及其语义
Facebook 的语义核心是社交图谱。 这为新 007 數據 闻推送算法提供了关系信息，以便在各个用户的推送中提供来自社交环境的最相关新闻。用户之间的互动强度起着重要作用。
亚马逊还将信息传递交给了一种复杂的算法，该算法使用关系结构来创建上下文。
所有这些系统都涉及实体或人、主题、术语、文档、用户相关信息等之间的关系的表示。例如，目的是将搜索查询或当前情况放入上下文中，并为信息、优惠、文档等分配相关性。只有那些根据上下文提供相关信息的人才能语义搜作为守门人保持有趣。
根据相关性对信息进行排序或评估时，必须始终根据用户或搜索查询的上下文进行。在讨论不同的上下文级别之前，先简单谈一下相关性。以下是维基百科的摘录：