向量空间模型（Vector Space Model）是信息检索与自然语言处理中的基础技术，通过将文本转化为数值向量来实现语义分析。以下是核心内容概览👇
🧠 核心概念
文本向量化
将词语映射为维度，文档表示为向量（如：[词频, TF-IDF]）相似度计算
常用余弦相似度（Cosine Similarity）衡量文档间关联性：
$$ \text{Cosine}(A,B) = \frac{A \cdot B}{|A| |B|} $$优化策略
- 词干提取（Stemming）
- 停用词过滤（Stopword Removal）
- 词向量归一化（Normalization）
📚 应用场景
- 搜索引擎：匹配用户查询与文档的语义相似度
- 推荐系统：基于用户历史行为构建向量进行物品推荐
- 文本分类：通过向量特征训练分类模型
示例：使用向量空间模型实现基于TF-IDF的文档相似度检索
⚠️ 优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 简单易实现 | 忽略词语顺序与语义关联 |
| 支持高维特征 | 计算复杂度随文档量增加而升高 |
🔍 深入学习
如需了解如何实现向量空间模型的代码示例，可访问：
向量空间模型实践指南