基于向量空间模型的图书馆资源检索优化  

作　　者：施平[1] 

机构地区：[1]武昌工学院,湖北武汉430065

出　　处：《信息记录材料》2025年第2期218-220,共3页Information Recording Materials

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F_1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 

分 类 号：TP316[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]