检索模型分为两种，一种是boolean model 一种是ranked retrieval
一 boolean查找：
1 binary decision：is document relevant or not?
文档只有相关和不相关两种，并没有排行
2 presence of term is necessary and sufficient for match
我们只需要记录每个文档有那些词汇就ok了
3 我们查询时的操作可以有 and和or都是集合操作
二 ranked algorithm：
1 frequency of document terms
文档中单词出现的频率，比如 文档1 出现love出现了10次，文档2 出现love出现了5次，
那么当搜索词为love时，文档1应该排在文档2之前
2 not all search terms necessarily present in document
这点主要是和boolean来分别。比如你要搜索love girl 那么在boolean search中文档必须既出现love和girl才会被我们检索到。而这一点ranked search不同，即使文档只有love没有girl也会被搜索到，只是排名会略低而已。
3 Incarnations：
1）vector space model
2）probabilistic model
3）web search engines
basis：
bag of words ＝ like a set but also records a count for each element
boolean model：
搜索：
1 具体的搜索关键词
2 boolean operators(and or not but xor) note: xor = exlusive or
文档：
overall document collection forms maximal document set
优缺点：
文档：需要很高的专业知识去分类
用户：1 用户不会写boolean queries
2 用户想要有相关性的排名----这也是为什么boolean model不适合web search的原因
vector space model：
文档：
1 文档被表述为 bag of words
2 文档是 high－dimensional vector space
1 每个词汇都是一个方向
2 词汇的频率或者频率的变量是向量的值
查询：
queries 也被表示为类似的向量(for terms that exist in index)
具体方法：
1 选择那些与查询有最高相关性的文档
2 document－query 相似度是排名的准则
3 搜索返回的文档数量变得没有boolean model那么重要，用户从上往下查看直到满意为止
Score system：
1 distance
问题 freqency overweighted 比如 冠词 a不是很重要，但是出现得很多也会使文件排名降低
2 cos
vector－space model采用得就是这种方法
通过这篇文章我们解决了boolean model和怎么测算向量之间得相似度问题。
下一篇文章将会重点讲述怎么具体得去操纵term。