1. Über AdvaS
2. Installationsanleitung
3. Nutzung von AdvaS
4. Klasse AdvancedSearch
5. Klasse Advas
6. Klasse AdvasIo
7. Klasse Descriptors
8. Klasse Entry
9. Klasse Ngram
10. Klasse Phonetics
11. Klasse Stemmer
12. AdvaS-Funktionsliste
 -  12.1 category_get_root_node
 -  12.2 category_is_root_node
 -  12.3 category_is_leaf_node
 -  12.4 category_make_tree
 -  12.5 category_make_node
 -  12.6 category_split_string
 -  12.7 comp_descriptors
 -  12.8 comp_ngrams
 -  12.9 get_file_contents
 -  12.10 get_ngrams
 -  12.11 idf
 -  12.12 is_comment
 -  12.13 is_language
 -  12.14 is_language_by_keywords
 -  12.15 is_synonym_of
 -  12.16 kmp_search
 -  12.17 kNN
 -  12.18 metaphone
 -  12.19 ngram_stemmer
 -  12.20 nysiis
 -  12.21 phonetic_code
 -  12.22 rank
 -  12.23 remove_items
 -  12.24 soundex
 -  12.25 split_line
 -  12.26 successor_variety_stemmer
 -  12.27 synonym_of
 -  12.28 tf
 -  12.29 tf_stop
13. Resourcen für das Information Retrieval
14. Dokumentation
 
 kNN
 
kNN (vector_1, vector_2)

Hinzugefügt in advas.0.1.0

Verwendet den k-Nearest Neighbour Algorithmus, um die Gleichheit zweier Vektoren - einer für ein Dokument, der andere für einen gegebenen Request - zu bestimmen.

In: vector_1 Dokumentvektor (ein Dictionary mit den Paaren list[item] = value)
  vector_2 Requestvektor (ein Dictionary mit den Paaren list[item] = value)
Out:   Floatwert, welcher die Gleichheit der beiden Vektoren angibt. Je höher der Wert, umso größer der Grad der Übereinstimmung.