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 drei Qualitätsstufen (**Provenance**), um bei der Berechnung des Edge-Bonus Prioritäten zu setzen.
* **Quelle `experience` → Ziel `value`**: Wird zu `based_on` (Erfahrungen fußen auf Werten).
* **Quelle `principle` → Ziel `source`**: Wird zu `derived_from` (Prinzipien stammen aus Quellen).
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## 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. |
Seit v2.9.1 unterstützt Mindnet **Deep-Links** zu spezifischen Abschnitten innerhalb einer Note.
### 6.1 Link-Parsing
Links wie `[[Note#Section]]` werden in zwei Komponenten aufgeteilt:
* **`target_id`:** Enthält nur den Note-Namen (z.B. "Mein Leitbild")
* **`target_section`:** Enthält den Abschnitts-Namen (z.B. "P3 – Disziplin")
**Vorteil:** Verhindert "Phantom-Knoten", die durch das Einbeziehen des Anchors in die `target_id` entstanden wären.
### 6.2 Multigraph-Support
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.
