向量空间模型 (或者 词组向量模型) 作为向量的标识符（比如索引），是一个用来表示文本文件的代数模型。它应用于信息过滤、信息检索、索引以及关联规则。SMART是第一个使用这个模型的信息检索系统。
文档和查询都用向量来表示。
每一维都相当于是一个独立的词组。如果这个术语出现在了文档中，那它在向量中的值就非零。已经有很多不同的方法来计算这些值，这些值叫做（词组）权重。其中一种广为人知的算法就是tf_idf权重（见下面的例子）。 我们是根据应用来定义词组的。典型的词组就是一个单一的词、关键词、或者较长的短语。如果字被选为词组，那么向量的维数就是出现在词汇表中不同字的个数。
向量运算能通过查询来比较各文档。
通过文档相似度理论的假设，比较每个文档向量和原始查询向量（两个向量的类型是相同的）之间的角度偏差，使得在文档中搜索关键词的关联规则是能够计算的。 实际上，计算向量之间夹角的余弦比直接计算夹角本身要简单。
其中 
是文档向量（即右图中的d2）和查询向量（图中的q）的点乘。 
是向量d2 的模，
而 
是向量q的模. 向量的模通过下面的公式来计算：
由于这个模型所考虑的所有向量都是严格非负的，如果其余弦值为零，则表示查询向量和文档向量是正交的，即不符合（换句话说，就是该检索词在文档中没有找到）。如果要了解详细的信息可以查看余弦相似性。
范例: tf-idf 权重
Salton， Wong 和 Yang 提出的传统向量空间模型，一个词组在文件向量中权重就是局部参数和全局参数的乘积，这就是著名的tf-idf模型（词频_逆向文件频率）。文档的权重向量d就是 
，其中
是词组t在文档d中出现的频率（一个局部参数）
是逆向文件频率（一个全局参数）。
是文件集中的文件总数; 
是含有词组t的文件数。
是词组t在文档d中出现的频率（一个局部参数）
是逆向文件频率（一个全局参数）。
是文件集中的文件总数; 
是含有词组t的文件数。文件dj 和查询q之间的余弦相似度通过一下公式来计算：
在简单的词组计算模型中，词组的权重不包含全局参数，而是单纯的计算词组出现的次数： 
。
优点
相对于标准的布尔数学模型，向量空间模型具有如下优点：
- 基于线性代数的简单模型
- 词组的权重不是二元的
- 允许计算文档和查询之间的连续相似程度
- 允许其根据可能的相关性来进行文件排序
- 允许局部匹配
局限
向量空间模型有如下局限：
- 不适用于较长的文件，因为它的相似值不理想（过小的内积和过高的维数）。
- 检索词组必须与文件中出现的词组精确匹配，不完整词组（子字串会导致“假阳性”匹配）。
- 语义敏感度不佳；具有相同的语境但使用不同的词组的文件不能被关联起来，导致“假阴性匹配”。
- 词组在文档中出现的顺序在向量中间中无法表示。
- 假定词组在统计上是独立的。
- 权重是直观上获得的而不够正式。
然而，这些局限中的多数能够通过多种多样的方法集成来解决，包括数学上的技术，比如奇异值分解和词汇数据库（比如wordnet）
基于模型的以及扩展的向量空间模型
基于模型的和基于扩展的向量空间模型包括：
- 广义的向量空间模型
- （增强的）基于主题的向量空间模型
- 潜在的语义分析
- 潜在的语义索引
- DSIR模型
- 词组辨识
- Rocchio分类
向量空间模型(VSM)