信息检索的三种常用模型包括布尔模型、向量空间模型和概率模型，它们分别通过逻辑运算、数学向量相似度和概率相关性来匹配文档与查询。 其中，布尔模型简单高效但刚性较强，向量空间模型支持部分匹配和结果排序，而概率模型则擅长处理不确定性需求，三者共同构成现代搜索引擎的技术基石。
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布尔模型：基于集合论，用户通过AND/OR/NOT等逻辑运算符组合关键词进行精确匹配。例如，搜索“人工智能 AND 医疗”仅返回同时包含两者的文档。优点是规则清晰、查询速度快，但缺乏相关性排序，可能导致结果过多或过少。
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向量空间模型：将文档和查询转化为高维空间中的向量，通过计算余弦相似度衡量相关性。例如，文档中“机器学习”和“深度学习”的权重越高，与查询“AI技术”的匹配度越强。优势在于支持模糊匹配和结果排序，但假设词项独立，忽略语义关联。
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概率模型：基于贝叶斯定理，计算文档与查询相关的概率。例如，根据历史点击数据优化“新能源汽车”的搜索结果。适合处理模糊查询，但依赖准确的参数估计和大量训练数据。
提示：实际应用中，搜索引擎常混合多种模型并引入语义分析（如BERT）以提升效果。选择模型时需权衡精确性、灵活性和计算成本。
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