梁董的吧台後

Frank兄在前文   亞馬遜搜尋引擎：A9迴響中有提到二個搜尋引擎，一個是Mooter, 另一個是kartoo，今日就逛了逛Mooter這個搜尋引擎。

網址：http://www.mooter.com/
一進去網頁，一如Google一樣的單一查詢介面，之前在上自動分類與索引時，課程裡該有介紹這個搜尋引擎，一見到介面，印象就上來了。.


如果輸入關鍵字, Mooter會進行分類的動作，它會把搜尋的結果分成更的的類目，並以圖型的方式呈現出來，這個類目是如何產生的呢? 它不是像以圖書館的分類法來產生的，而是以系統來Clustering來計算出數值，把所有的結果數值，相似的放在一起，再加以收斂，最後就會產生這些類目了。
假設我輸入Library這個關鍵字，它的結果會如下圖：


可以看到以 library下關鍵字的話，得出的結果是會有關Information , university, internet , search, book , map ,...這些，這些字就是剛剛說的以加權所算出這些結果會有相關的關鐋字，換言之，輸入Library，你得到的不只是有Library的相關網頁，你同時也可以了解到有哪些的領域會和Library有相關度，這就多了主題、觀念上的進一步認識。這方面就比Google要強了…
可以再觀察一下，它的線長都不同長度，這是代表它的相關度，愈近就代表相關度愈高．
如果再按一下next clusters的話，Mooter會再度的向下cluster，等於是再往下進行一個分類。
會如下圖


很明顯的 Mooter把這些結果再向下進行了一次分類，Library和books , resource, audio, site, catalog等有相關度，線最短就是最相關的，竟然是Site，而不是Book…嗯，蠻有趣的。
還可以在向下分類，會如下圖：


其實，可以看到，以目前的系統用加權的方式進行自動分類，還是有它不足的地方，只能當作一個參考，還是有它的侷限存在。

Mooter這種視覺化的搜尋引擎，其實是把加權的數值進行視覺的呈現，在自動分類與索引裡，其實不是一種新的科技，只能說Mooter是選擇了視覺化的呈現，搜尋引擎的加權數值的公式，每個搜尋引擎都不同，但大多是以字詞的頻率等為計算依據，如果願意的話，其結果可以看成三度空間的座標來看關係遠近，(大多的搜尋引擎是以向量來計算…就是三度空間來計算的)，還記得上課時，老師還有展示國外有人做出四度空間的模組(其實只是加上了時間為第四數值)。

那Google呢?它之所以轟動或可以立足，是因為它不是用向量來計算，而是以引用關係/連結關係的觀念出發來進行計算，改善了正確率，相較以往的向量計算，它能更快的得到更精準的結果。

不論如何 ，可以玩玩看Mooter這種視覺呈現的搜尋引擎，說不定會有另一種驚喜…