向量模型造句

• 构建向量模型解决有关数学问题
• 在向量模型中，内聚相关度的量化是通过计算术语在文档中的出现频率来实现的。
• 向量模型认识到布尔模型中的二元权重的局限性，从而提出了一个适合部分匹配的框架。
• 向量模型的优点在于根据秩（rank）返回的结果集要比布尔模型返回的结果集在感觉上更加符合检索用户的需要。
• 这样该向量模型根据查询的相关度来标记文档的秩，而在布尔模型中文档相对于查询串，只有相关和不相关两种状态。
• 最后,论文研究了空间数据服务发现问题,基于信息检索理论,提出了基于集合模型和向量模型的服务发现方法,提高了服务发现的查全率和查准率。
• 在系统的设计实现过程中，我们根据上文提到的不同检索模型，结合我们的实际情况，提出了一种结合布尔逻辑模型和空间向量模型的新的检索系统，即扩展的加权向量空间检索模型。
• 它在查询串和文档之间分配给索引术语非二元的权重，这些术语权重反映了数据库中的每篇文档与用户递交的查询串的相关度，并将查询返回的结果文档集按照相关度的降序排列，所以向量模型得到的文档是部分地匹配查询串。