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검색 :: ContextGraph는 활성화 검색 엔진을 확산하기위한 Perl 모듈입니다. Search :: ContextGraph는 정품 인증 검색 엔진을 확산하기위한 Perl 모듈입니다. Synopsis Search :: ContextGraph; 내 $ cg = search :: contextgraph-> new (); # 먼저 일부 문서를 추가합니다. 셋째 '=> {'뱀 '=> 2,'constrictor '=> 1},); $ CG-> BULK_ADD (% docs); # 또는 루프에서 ... $ TITLE (KEYS % DOCS) {$ CG-> 추가 ($ 제목, $ docs {$ title}); } # 또는 파일에서 ... 내 $ cg = search :: contextgraph-> load_from_dir ( "./myfiles"); # 나중에 그래프 객체를 저장할 수 있습니다 $ CG-> 저장소 ( "Stored.cng"); # 그리고 나중에 그것을 검색하십시오 ... 내 $ cg = contextgraph-> 검색 ( "stored.cng"); # 검색 # @ranked_docs = $ cg-> simple_search ( '땅콩'); # 내 ($ docs, $ worders) = $ cg-> 검색 ( '뱀')을 위해 관련 용어와 문서를 모두 가져옵니다. # 쿼리가 내 ($ docs, $ worders) = $ cg-> find_similar ( '첫 번째 문서')로 문서를 사용할 수 있습니다. # 또는 ($ docs, $ worders) = $ cg-> mixed_search ({docs => )를 조합하여 쿼리 할 수 있습니다. # 내 $ k (sort {$ docs -> {$ b} $ docs -> {$ docs}} {$ docs}} {$ docs} {$ a docs} 키를 인쇄하십시오. 문서 -> {$ k}, "n"; } # relod it it it new = search :: contextgraph-> 검색 ( "파일 이름"); 확산 활성화는 정확한 키워드 일치가 없을 때에도 쿼리에 대한 정확한 결과를 반환하는 검색 엔진을 구축하는 깔끔한 기술입니다. 엔진은 문서 및 용어 노드의 거대한 네트워크 인 컨텍스트 그래프라는 데이터 구조를 구축하여 작동합니다. 모든 문서 노드는 해당 문서에서 발생하는 용어에 연결됩니다. 마찬가지로 모든 용어 노드는 해당 용어 노드가 모두 발생한 모든 문서 노드에 연결되어 있습니다. 쿼리 노드에서 시작하여 이웃 노드에 설정된 양의 에너지를 배포하여 그래프를 검색합니다. 그런 다음 스프레드 에너지가 주어진 임계 값 이하로 떨어질 때까지 각 단계에서 에너지를 줄이기 위해 재확인합니다. 각 노드는 축적 된 에너지를 추적하고 관련성의 척도로 사용됩니다. 이는 일반적으로 많은 단어가있는 문서가 검색 엔진과 유사하게 나타납니다. 마찬가지로 많은 문서에서 함께 발생하는 단어는 의미 론적으로 관련된 것으로 인식됩니다. 특히 더 크고 일관된 문서 컬렉션을 사용하면 검색 엔진은 동의어를 인식하고 문서간에 유용한 관계를 찾는 데 매우 효과적 일 수 있습니다. http://www.nitle.org/papers/contextual_network_graphs.pdf에서 알고리즘에 대한 전체 설명을 읽을 수 있습니다. 검색 엔진은 계산 종류와 잠재적 의미 인덱싱 (LSI)에 의해 제기 된 특허 문제. 여기에 사용 된 기술은 원래 Scott Preece의 1981 년 논문에서 설명되었습니다. 요구 사항 : · Perl.

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