基于向量空间模型的图书馆资源检索优化

摘要

本研究基于向量空间模型提出了一种优化的图书馆资源检索系统，旨在提升检索效率与准确性。首先，通过构建信息检索系统，深入研究词频-逆文档频率（term frequency-inverse document frequency, TF-IDF）向量表示方法，以提高文本的区分度；其次，引入学习排序模型，对相似度计算进行优化；为验证方法的有效性，使用Whoosh开源框架进行系统实现，并通过精度、召回率和F₁值等指标对模型性能进行评估。最后，记录多次实验的系统响应时间，验证所提方法在实际应用场景中的效果。结果表明，优化后的系统在精度、召回率以及系统响应速度上均取得了良好的效果。

关键词

检索系统 / 向量空间 / 词频-逆文档频率 / 学习排序模型 / 正则化