向量空间模型（Vector Space Model, VSM）是信息检索领域中一种经典且实用的技术。它将文档和查询表示为高维空间中的向量，通过计算这些向量之间的相似度来评估文档与查询的相关性。🔍 在这个模型中，文档和查询中的每个词都被视为一个维度，而词频则决定了该维度上的坐标值。📚
通过这种方法，我们可以使用余弦相似度等方法来衡量文档与查询间的相似程度。🎯 这一技术不仅简单易懂，而且在实际应用中表现良好，尤其是在处理大规模数据集时。🌐
此外，向量空间模型还支持多种扩展和改进，如TF-IDF权重调整、词干还原等，使其更加适应复杂的信息检索需求。💡
总之，向量空间模型作为信息检索领域的基石，其重要性和实用性不容忽视。🌟 它为我们提供了一种直观且有效的手段，帮助我们在海量信息中快速定位所需内容。🎯