朴素想法

用户输入一个查询query，query由若干词（term）组成，文档也由若干词（term）组成。那么怎么评判查询和文档的相关性的高低。

很朴素简单的想法就是文档中包含的term与查询query中包含的term，两者越多相同的则说明越相关。比如query为”animal cat”，文档一内容为”cat dog bird animal”，文档二内容为”cat dog bird tiger”，则认为query与文档二的相关性比文档一的高。

词权重

现在缺少词权重，比如一个文档中cat出现次数为2，而dog次数为1，那么cat的权重应该高一些。比如cat在10个文档出现和在1个文档出现也有不同的权重。

一般来说，可以由两方面来影响某文档某term的权重：
1. 该文档词频（term frequency）：该文档出现该term的次数，tf越大说明越重要。
2. 文档词频（document frequency）：包含该term的文档数，df越大说明越不重要，说明它更大众。

于是某个term的权重可定为：

wt=tf∗log(totalDocdf)

VSM

向量空间模型（VSM）是一个计算俩文本相似性的经典算法。

1. 将文档和query中term的并集看成是n维空间，每个term是一维。
2. 将文档中term的权重看成一个n维向量，不存在的term看成权重为0。
3. 同样将query看成是n维空间，每个term是一维。
4. 同样将query的term的权重看成一个n维向量，不存在的term看成权重为0。

文档权重向量和query权重向量之间的夹角越小则认为相关性越大。于是，

sim(q,d)=q⋅d∥q∥×∥d∥=∑ni=1wi,qwi,d∑ni=1w2i,q√∑ni=1w2i,d√

干扰项

• 表单符号，一般标点符号没有价值，去掉。
• 停词，停词没有特别的意义，一般不能成为搜索的关键词，比如”the”,”that”,”this”等。

去掉这些干扰项可以让VSM降维，提升计算效率和准确度。

文档权重

对于某些文档可能相对重要点，有些文档没这么重要，这时需要额外的权重来表示。于是相关性得分，

score(q,d)=∑ni=1wi,qwi,d∑ni=1w2i,q√∑ni=1w2i,d√×boost

比如文档一的权重设为1.1，文档二的权重设为1.0，则通过这个权重系数可以向整体分数表达出来。

标准化

前面计算词权重时存在一个问题，文档出现某term次数越多则说明它的权重越大，那么是不是可以说一个包含了1000个term的文档出现了2次cat，就比一个包含了10个term的文档出现了1次cat权重大？于是需要引入标准化来解决这个问题，

wt=tf∗log(totalDocdf)∗1totalTerm√

通过标准化后减少了文档长度的影响。

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