# 검색 랭킹 가중치 설정
# 관계 추론 엔진의 검색 랭킹 공식에 사용되는 가중치 값들
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# 랭킹 공식(요약): S = α·relevance + β·recency + γ·importance + δ·usage + ζ·relation_weight
#   + ζ_fb·(feedback_norm − 0.5) + θ·process_attribute_fit − ε·duplication_penalty
# (relevance 슬롯에 절차 부스트 등이 합산되는 경우는 구현·스펙 FR-008 참고)

[ranking_weights]
# relevance: 벡터 유사도 기반 관련성 점수
alpha = 0.45

# recency: 최근성 점수 (시간 경과에 따른 감쇠)
beta = 0.20

# importance: 중요도 점수 (importance_score 기반)
gamma = 0.20

# usage: 사용 빈도 점수 (access_count 기반)
delta = 0.10

# relation_weight: 관계 가중치 (관계 그래프 기반)
zeta = 0.15

# duplication_penalty: 중복 패널티 (중복 기억에 대한 감점)
epsilon = 0.10

# theta: 프로세스 속성 적합도(process_attribute_fit) 가중치 (Issue #91, ranking-profiles/default.toml과 동일)
theta = 0.10

# zeta_fb: 피드백 신호(helpful/not_helpful 집계, 시그모이드 정규화 후) 가중치
zeta_fb = 0.05

[relation_weights]
# 관계 가중치 계산 시 정규화를 위한 최대 관계 수
# 이 값보다 많은 관계가 있어도 이 값으로 나누어 정규화
max_relations = 5
