Векторная модель

Векторная модель — это модель представления документов, когда каждому из них соответствует вектор, выражающий общий смысл. Подобный подход применяется при организации поисковых систем.

Полезные статьи: Обновление основного алгоритма Google

Принцип работы

Каждый документ представляется в виде набора чисел, которые соответствуют количеству вхождений соответствующего термина.

При поиске информации векторная модель используется для оценки степени соответствия между запросом пользователя и документами в базе. Для этого запрос также представляется в виде вектора, где каждый элемент соответствует термину из словаря. Затем вычисляется косинус угла между вектором запроса и векторами всех документов в базе. Чем ближе полученное значение, тем более сходными считаются запрос и документ.

Преимущества векторной модели

Перечислим ключевые достоинства:

1. Простая реализация. Векторная модель данных проста в реализации и эффективна при работе с большими объемами информации.
2. Гибкость. Применяются алгоритмы для оценки степени соответствия между запросом пользователя и документами в базе.
3. Расширяемость. Позволяет легко добавлять новые термины в словарь и обновлять векторы при добавлении новых документов в базу.
4. Универсальность. Используется для поиска информации в различных областях, включая научные и технические дисциплины, медицину, бизнес и т.д.
5. Практичность. Считается эффективным подходом к поиску информации, который используется как в онлайн-сервисах, так и на локальных компьютерах.

Несмотря на многочисленные достоинства, возникает ряд недостатков:

• векторная модель не учитывает синонимы, неправильно оцениваются соответствия между запросом и документом;
• не принимается во внимание контекст запроса, что приводит к неполному или неверному результату;
• не рассматривается контекст;
• не всегда удается правильно выбрать важные слова для поиска;
• при работе с большими объемами текстовых данных, вычисление векторов требует значительных ресурсов.

Для повышения эффективности использования векторной модели, используются методики машинного обучения.