搜索引擎的检索模型有经典模型和代数模型。北京网站优化公司
布尔模型是最简单的信息检索模型，是基于集合理论和布尔代数的一种简单的搜索模型。用户利用布尔逻辑关系构造查询式并提交，搜索引擎根据事先建立的倒排列文件确定查询结果。向量模型用检索项的向量空间来表示用户的查询要求和数据库文档信息。查询结果是根据向量空间的相似性而排列的。向量空间模型可方便地产生有效的查询结果，能提供相关文档的文摘，并对查询结果进行分类，为用户提供准确的信息。
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概率模型是用概率论的概念解决信息检索问题。其基本思路是，给定一共用户的查询串，相对于该串存在一共包含所有相关文档的集合。把这样的集合看作是一共理想的结果文档集，在给出理想结果集后，能很容易得到结果文档。这样可以把查询处理看作是对理想结果文档集属性的处理。
常用的代数模型有广义向量空间模型和神经网络模型。广义向量空间模型以索引词向量是线性独立而不是两两相交的为基础，提出了索引词间的相互依赖性，该依赖性有索引词同时出现的模式导出。神经网络模型由3层组成。第一层表示查询词语，第二层表示文档词语，第三层表示文档本身。它的模型过程是，查询词语向文档词语发出信号，然后文档词语节点再将信号发给文档节点，同时文档节点依次直接向文档词语节点返回新的信号，文档词语节点再次向文档节点发出新的信号并重复这一过程，信号再每一次反复中衰减，传递激活过程最终会停下来。
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