Алгоритм релевантности/совпадения дерева значений

Это большая банка червей, так что простите меня, если это ручная волнистая и общая. В эту структуру данных можно встроить всевозможные отношения. В настоящее время у вас есть таксономия отношений. Вы также упомянули еще одну категорию «программного обеспечения Microsoft», которая пересекает вашу таксономию. Затем вы можете вступить в отношения «имеет-а» и так далее, и тому подобное.

В более общем смысле вы говорите об онтологии. Несмотря на то, что было проведено множество исследований о том, как их следует структурировать и выполнять поиск, я не знаю ни одного крупного проекта, в котором была бы создана богатая онтология программным путем, и даже если вы поручите экспертам построить онтологию вручную, это не всегда ясно. как взвешивать вещи для «релевантного двигателя». Я не на переднем крае этого материала, но большинство методов поиска информации, которые работают лучше всего, - это статистические методы, которые работают с простыми структурами, а не с богато структурированными моделями данных.

Я думаю, ты на правильном пути. Мой совет - делайте это как можно проще. Я бы структурировал иерархию как общий граф и основывал релевантность на расстоянии графа, при необходимости присваивая вес каждому ребру. Двунаправленность здесь тоже хороша, так что вы можете наказывать за обобщение/спецификацию по мере необходимости. Здесь нет настоящей кулинарной книги, вам придется поэкспериментировать.