Vector Space Model

定义 Definition

向量空间模型：信息检索与文本挖掘中的一种表示方法，把文档和查询表示为高维向量（维度常对应词项/特征），再用向量相似度（如余弦相似度）来衡量相关性与相近程度。也常用于文本分类、聚类与相似度计算等任务。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈvɛktər speɪs ˈmɑːdəl/

例句 Examples

Search engines often use a vector space model to rank documents.
搜索引擎常用向量空间模型来对文档进行排序。

By representing each article as a TF‑IDF vector, the vector space model makes it easy to compute similarity and cluster related texts.
通过把每篇文章表示为 TF‑IDF 向量，向量空间模型可以方便地计算相似度并对相关文本进行聚类。

词源 Etymology

该术语由两部分构成：vector space（“向量空间”，源自线性代数，用向量与维度描述数学空间）+ model（“模型”，表示一种抽象方法）。在信息检索领域中，它因将“文本→向量→相似度”的思路系统化而流行起来，尤其与 TF‑IDF 和 余弦相似度 等方法密切相关。

相关词 Related Words

• Cosine Similarity
• TF-IDF
• Bag-of-Words
• Term Frequency
• Document Similarity
• Information Retrieval
• Latent Semantic Analysis
• Embedding

文学与著作中的用例 Literary / Notable Works

• Introduction to Information Retrieval（Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze）——以向量空间模型作为核心检索模型之一进行讲解。
• Modern Information Retrieval（Ricardo Baeza‑Yates, Berthier Ribeiro‑Neto）——系统讨论向量空间模型、权重与相似度度量。
• Introduction to Modern Information Retrieval（Gerard Salton, Michael J. McGill）——早期信息检索经典著作，与向量空间模型的提出与发展密切相关。