该BeliefNetworks服务是关于发现在数据被锁定，如无格式文本文件，HTML文件，Word文档，PDF文件，RSS提供来自数据库的XML。正是这种简单的想法，与自动化，为您提供了下一代智能网络应用奠定了基础耦合。 概念的发现是根本性的BeliefNetworks服务。如果您熟悉搜索文本发现，然后考虑“我有点小茶壶”。这反过来，是依据“查找不搜索™。”关键词，在这方面，没有任何意义。 然而，这只是表面文章。一旦DataChasm挖掘了对概念或概念映射的概念文件，该文件成为一个资源丰富的搜索功能启用了由BeliefNetworks供电的应用。截至目前为止，概念映射文件的搜索方案的潜在端点，即文件被发现。然而，BeliefNetworks使适用的概念映射的文件也是一个搜索的出发点是有趣的。例如，一个概念映射文档可以在声明的“目标寻找我的所有文件，象这样的文件是”。而且，只要你认为文件没有要字面的文件，它们实际上可以非结构化的信息代表了您的域中的任何东西，那么可能开始繁殖。 寻找不SearchingTM 想象一下，你想找到相关的一段“历史的军用飞机使用”文件中的所有文件了一个明确的搜索设备。首先，你读文件密切，提取的概念你认为代表了文件精神，然后启动一个以搜索关键字搜索的概念。我们已经看到了与搜索关键字的发现和发现的更高层次的概念意义的细微差别的例子。你能期待什么呢？您可能会发现很多关于骆驼的文件，对于启动。 随着BeliefNetworks'的应用程序，这最后一步实际上可能是简单的“推”按钮。该按钮将提取，否则你将被强迫做手工的概念，然后对其他文件的搜索行动，代表类似的概念。随着BeliefNetworks'的申请，如果你已经开始了军事飞机的历史文件，您可能会得到结果，从世界经典战飞机，飞机致命飞机不等。宾果。 你知道什么为依据的建议。 这是一个发现的情况。让我们来想想的建议方案。假设你正在建立一个应用，其前提是，你可以提供匹配的宠物主人宠物服务提供商（美容师，步行者，马厩，供应商等）的价值1的用户群。这两个宠物主人和服务供应商可以在系统中登记，但他们两个的管理是由您的应用程序分开独立的小组。 有两组亲和力，如果发现可能会导致您的服务，良好的BUZZ服务用户满意度更大，更多的客户，并最终为你更高的利润。举例来说，很明显，你不建议稳定到一个养狗的人看，但一个人的一个罗斯科周末狗窝看可能有一些特别喜欢的，可以以最小的努力相匹配的狗舍的权利需要罗斯科的所有者。 在这种情况下，“文件”的概念扫描的宠物主人型材，他们可自由进入登记时描述自己和他们的宠物（有适当的信心不会出售或透露详情）。简介会吃，为创建，到概念映射器。同时，宠物服务提供者填写一些表格描述他们最终可以作为XML文件提供服务。正如你所看到的，有很多方法为每个主要演员人数，你的申请。 现在，想象一个宠物服务发现服务BeliefNetworks供电。所有宠物主人概念性的信息映射成一个筒仓的人选，而同样的另一个概念信息筒仓是所有宠物服务供应商兴建。最后，我们回到罗斯科的所有者谁推就BeliefNetworks'驱动程序按钮开始在寻找宠物服务的建议，从发射井依据其所有者的文件中收集的信息的概念。 它也可以工作的另一种方式。假设您提供匿名的直接营销，事情会通知货物和服务的宠物主人，但不会暴露他们的个人资料的服务提供商。这种方法不会被视为一个讨厌的电话，但可以对他们的客户网页链接到的信息服务提供商，如果他们能够在自己感兴趣的点击。相反，宠物服务供应商，购买了一批推向市场兴趣，推动一个按钮，您的服务发现最有可能在其产品和服务感兴趣的宠物主人，要求BeliefNetworks配合宠物服务提供商的配置文件在概念上最相关剖面宠物主人。 在DataChasmTM服务版本BeliefNetworks'DataChasm™Web服务1.0提供了对两个大型数据仓库的概念REST风格的纲领性发现-万维网和Twitter。没有更多的努力，需要对比拨打电话程序员的其他部分。这两个数据仓库是最有用的有趣的搜索应用和mashup。作为一个例子，MashMeUp Web应用程序说明了概念，Twitter和建议，发现网站的功能。 在DataChasm网络服务还提供了手段，建立自己的筒仓的概念性信息，密切合作，调整到自己的应用程序的业务需求。一旦建成，这些粮仓成为推荐功能，即到现在为止，你只希望你可以有基础。 但是，为了使用API得当，一些概念上的信息应提交（双关语意）。 概念，概念，概念 我们开始使用的概念，现在我们又回到了他们。概念是关键的DataChasm服务的成功运用。我们喜欢认为，作为信息缩略图概念（实际上，我们认为他们更高级的认知学习过程，但这是另外一个讨论）。推动简单的关键字搜索的习惯，而采取行动的宣传短片，还不如一份文件，表达和代表您有兴趣的概念开始发现成功。您会发现许多API接受一个普通的“文字”参数。这可能是指尽可能少或尽可能多文，你要代表你的概念，也可以指的是完全合格的URL指向的文件或网站（认为文章的发表，从其他的XML API的输出）它封装的概念。例如，您可能会取得更好的结果指向就痛性痉挛的不是简单的文本搜索朋克乐队“的痛性痉挛”的文章。 建议 一项建议是之间的出发点（文本或URL）和信息与您希望建立一个亲和的出发点，以一发现“针”，为相关性排序海斯塔克关系。什么BeliefNetworks认为是最相关的可能性返回第一，如果你愿意，你可以进入堆栈连续查询更深。例如，当您要求从Twitter的建议，您将返回正在进行的对话视为最相关的概念出发点。我们喜欢称之为“tweaning”，换句话说，使啁啾意义。 “重量”一词是我们的相关程度的建议对您的选择出发点的使用。您会看到不同的权重产生的建议，您可以建立解决这个逻辑，如排序，切断等自定义的API 我们的自定义的API允许您构建自己的企业对数据应用。您可以定义业务需求，种子并保持与他们的资源，信息孤岛，然后查询他们的建议，像你一样，可以与我们的Twitter和网络的API。这是一个强大的工具，让您发现之间的对自己的业务数据仓库的最高相关概念的关系。 一个语料库，许多语料库在“语料库”是指由BeliefNetworks'API来是您的信息孤岛。您创建一个令举行的概念是一致的相关资源的结果。例如，如果你是亚马逊，一个令可能拥有书籍，而另一个可能拥有审稿。一个资源列表通常是在创建时提供。语料库资源的管理和随后的资源来来去去更新。每24小时，DataChasm的检索除了任何新的资源，并删除所有标记为删除从您的语料库。语料库一旦创建，您就可以开始查询提出建议。