一种基于向量空间模型的信息检索算法研究

摘要

科学技术的快速发展使我们身边的信息呈指数级增长,出现了严重的信息过载的现象.信息检索是解决信息过载的重要方法,受到国内外研究人员的广泛关注.为了缓解信息过载现象,本研究提出了一种基于向量空间模型的信息检索算法.首先,获取用户输入的需求信息;然后,对其进行分词、去停用词等处理;再次,利用词权重形成向量来计算用户信息需求与待检索库中各文档的语义匹配程度;最后,按语义匹配度进行排序.本文的最后,利用互联网上的真实数据集对算法进行效果评测.实验结果表明,基于向量空间模型的信息检索算法能够满足检索用户的检索需求,有一定的实践意义.