백악관을 치면 White House 홈페이지가 나오는 것과 같은 원리입니다. 링크의 가중치로 관계를 정하는 것이죠.
CK2007/01/03 15:42
그 "링크의 가중치" 가 뭘까요? @$&^@%^%(
Channy2007/01/03 16:05
어떤 웹 문서에 영어와 한글이 섞여 있다면 백악관과 White House가 같이 나올 가능성이 높습니다. 컴퓨터는 이런 패턴을 스스로 학습(Machine Learning)합니다. 이런 기계 학습 알고리듬은 자동 번역의 기초가 되는 것이죠. 백악관이 White House로 링크 되는 경우가 많겠죠. 즉, 김창원이라는 글이 들어간 곳에서 Web2Asia.com을 포함하는 경우가 많기 때문에 그런것입니다. "Web 2.0 Asia"라고 검색하면 역의 경우는 성립하지 않습니다. (계산 결과는 한 방향이라는 이야기 입니다.)
백악관을 치면 White House 홈페이지가 나오는 것과 같은 원리입니다. 링크의 가중치로 관계를 정하는 것이죠.
그 "링크의 가중치" 가 뭘까요? @$&^@%^%(
어떤 웹 문서에 영어와 한글이 섞여 있다면 백악관과 White House가 같이 나올 가능성이 높습니다. 컴퓨터는 이런 패턴을 스스로 학습(Machine Learning)합니다. 이런 기계 학습 알고리듬은 자동 번역의 기초가 되는 것이죠. 백악관이 White House로 링크 되는 경우가 많겠죠. 즉, 김창원이라는 글이 들어간 곳에서 Web2Asia.com을 포함하는 경우가 많기 때문에 그런것입니다. "Web 2.0 Asia"라고 검색하면 역의 경우는 성립하지 않습니다. (계산 결과는 한 방향이라는 이야기 입니다.)