Mindnet ist keine reine Dokumentablage, sondern ein **semantischer Graph**. Dieses Dokument beschreibt, wie aus statischen Textdateien ein vernetztes Wissensobjekt wird.
## 1. Die Knoten (Nodes)
Der Graph besteht aus zwei Ebenen von Knoten.
### 1.1 Die Note (Das Fachobjekt)
Eine Note repräsentiert ein atomares Konzept (z.B. "Projekt Alpha").
Seit v2.7 beeinflusst der `status` einer Note direkt deren Gewichtung im Retrieval (Lifecycle Scoring).
* **Stable:** Notizen mit `status: stable` erhalten einen positiven Modifier (Standard: 1.0), da sie geprüftes Wissen repräsentieren.
* **Draft:** Notizen mit `status: draft` werden durch einen Malus (Standard: 0.5 - 0.8) herabgestuft, um "Rauschen" durch unfertige Gedanken zu reduzieren.
* **System/Template:** Diese Status-Typen führen zu einem vollständigen Ausschluss aus dem Index.
Kanten machen aus isolierten Informationen Wissen. Mindnet nutzt gerichtete Kanten mit semantischer Bedeutung, die durch die **Edge Registry** validiert werden.
Nicht alle Kanten sind gleich viel wert. Mindnet unterscheidet mehrere Qualitätsstufen (**Provenance**), um bei der Berechnung des Edge-Bonus Prioritäten zu setzen.
* *Bedeutung:* Diese Kanten werden ausschließlich durch interne Prozesse erzeugt und sind durch die **Provenance Firewall** geschützt. Sie können weder durch Nutzer noch durch KI manipuliert werden.
### 2.3 Provenance Firewall (WP-15c)
Die **Edge Registry** (v0.8.0) implementiert eine strikte Trennung zwischen System-Kanten und Inhalts-Kanten:
* **Geschützte System-Kanten:** `next`, `prev`, `belongs_to` dürfen nur mit `provenance="structure"` gesetzt werden.
* **Blockierung:** Alle anderen Provenienzen (`explicit`, `semantic_ai`, `inherited`, `global_pool`, `rule`) werden bei System-Kanten blockiert und auf `related_to` zurückgesetzt.
* **Zweck:** Sichert die Graph-Integrität und verhindert Manipulationen an der internen Struktur.
* **Quelle `experience` → Ziel `value`**: Wird zu `based_on` (Erfahrungen fußen auf Werten).
* **Quelle `principle` → Ziel `source`**: Wird zu `derived_from` (Prinzipien stammen aus Quellen).
---
## 4. Semantisch bezogene Booster & Scoring-Logik
Das Scoring in Mindnet v2.7 folgt einer hybriden Logik, bei der semantische Ähnlichkeit durch kontextuelle Faktoren modifiziert wird.
### 4.1 Semantische Modifikatoren (Type & Status)
Bevor der Graph-Bonus berechnet wird, durchläuft die semantische Ähnlichkeit (Cosine Similarity) zwei Filter:
1.**Type-Weight ($W_{type}$):** Bestimmt die "Wichtigkeit" einer Notizklasse. Ein Wert von 1.0 (z. B. für `decision`) lässt die volle semantische Stärke durch. Ein Wert von 0.4 (z. B. für `glossary`) dämpft den Treffer massiv ab, es sei denn, die Frage passt exakt auf den Text.
2.**Status-Modifier:** Agiert als Qualitätsfilter. `draft` markierte Inhalte werden herabgestuft, damit `stable` Inhalte bei gleicher semantischer Passung immer oben stehen.
### 4.2 Graph-Boosting (Additive Boni)
Der Graph-Bonus wird auf den modifizierten semantischen Score addiert. Dies ermöglicht es Inhalten, im Ranking nach oben zu steigen, wenn sie stark mit anderen relevanten Treffern vernetzt sind.
| Parameter-Gruppe | Wertebereich | Logik |
| :--- | :--- | :--- |
| **Notiz-Gewichte** | 0.1 - 1.0 | Multiplikativ. Dient als Relevanz-Filter für Informationstypen. |
**Vorteil:** Verhindert "Phantom-Knoten", die durch das Einbeziehen des Anchors in die `target_id` entstanden wären. Ermöglicht präzise Verlinkung innerhalb derselben Note.
Die Edge-ID enthält nun einen `variant`-Parameter (die Section), sodass mehrere Kanten zwischen denselben Knoten existieren können, wenn sie auf verschiedene Sections zeigen:
Die Deduplizierung basiert auf dem `src->tgt:kind@sec` Key, um sicherzustellen, dass identische Links (gleiche Quelle, Ziel, Typ und Section) nicht mehrfach erstellt werden.
