Proximic:匹配指甲相关性的上下文方法

总部位于慕尼黑的公司Proximic是对搜索方法进行了5年研究的结果，该方法与其他着名搜索引擎使用的关键词和基于意义的方法不同。被称为“模式接近度”，核心算法应用跨字符集的模式匹配，并实时匹配网页的配置文件。结果类似于包含200多个字词的关键字搜索，从而为用户提供了更多相关文章，并为发布商提供了更好的广告定位。

来自Proximic网站:

Proximic基本上理解文本的组成，而不是文本本身。举一个例子来想象Proximic如何工作:你如何直观地描述一个人的脸？它有眼睛，鼻子和嘴巴的事实是正常的。但是特定的大小，形状，颜色和位置（细节）提供了描述或上下文。

整个模型不依赖于关键字，实质上为发布商提供了一个非常强大的平台，可以让用户可以使用他们的内容，也可以使用定位良好的广告。这与Proximic推动上下文内容网络（MarketWire）的良好关系，后者是一个跨网络内容的联合框架。

对于用户来说，可以使用FireFox插件轻触proximic引擎的强大功能，该插件在您浏览时不断列出相关内容。虽然该公司没有立即针对百度或其他大佬本身，但他们的广告模式似乎确实有很大的发布网络潜力，无法限制自己的关键字模型。

Proximic技术的基本方面是它不试图理解查询或搜索术语。这很好的事实是，智能国际象棋游戏程序不需要智能下棋，就像智能搜索引擎不需要理解查询一样，只要它能够很好地匹配数据模式。 Proximic也恰好拥有CTO，曾经是计算机国际象棋冠军。

从长远来看，他们的技术回报是否真正重要。