검색 관련 짧은 기법 설명.

그냥 facet search 보다 얻어 걸린 내용인데요.
스크랩용으로 ^^;

http://nandaro.tistory.com/
요기 가보시면 아래 내용 포함해서 더 좋은 글들이 많이 있습니다.

(가) 향상된 검색(Search) 방법

     - 전문검색(Full-Text Search)이 아닌 토픽(Topic)에 의한 의미검색(Semantic Search) 실행
        : 온톨로지를 이용한 추론(reasoning) 적용
     - 검색된 토픽의 분류(Classification)에 의한 그룹(Group)화된 검색 결과 표현
        : 온톨로지(Ontology)의 인스턴스(Instance)들로 표현된 검색결과 또는 인스턴스(Ontology Instance)의 자원(Occurrence)들로 표현된 결과
     - 토픽 검색을 위한 추천어(Suggest Topic) 제공
        : 검색을 위한 추천 키워드(주제어 자동완성 기능) 또는 검색 결과에서 연관성을 이용하여 네비게이션이 가능한 검색어 관련 추천어 제공
     - 패싯 분류(Facet Classification) 및 검색(Facet Search) 실행
        : 서로 다른 성질의 데이터중 서로 공통인 부분만으로 분류 또는 검색

   (나) 네비게이션(Navigation) 방법

     - 단방향 계층적(Strict Hierarchy) 네비게이션을 회피(쌍방향 네비게이션)
     - 유용한 의미를 지닌 관련 콘텐츠로 링크(Link)
     - 그룹의 성격을 지닌 콘텐츠는 관련된 그룹으로 연결
     - 제작 과정을 간략화 : 수천개의 수작업 링크는 배제
     - 향상된 링크(연결) 관리 : 연결되지 않은(Broken) 링크 체크 및 배제

   (다) 콘텐츠 통합(Information Integration)

     - 단일화된 뷰(View)에 표현되는 이형질의 콘텐츠를 통합하는 지식 허브(Hub)로서 토픽맵을 제작(분산된 지식도 통합 가능)
     - 사용자 사례 중심의 콘텐츠 표현
       : 온톨로지의 인스턴스와 관련되는 콘텐츠를 사용자 관점에서 표현(어플리케이션 통합도 가능)
     - 토픽맵 기반의 시맨틱웹 사이트에서 표현되는 통합된 정보의 제목 또는 콘텐츠를 사용자 관점에서 적절히 선택