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本文总结：
1） 在文章34中主要介绍了向量空间模型
向量空间模型核心就是：
向量可以看做空间中的点，可以通过计算点的距离评判向量的相似度（相关性）
向量都是有箭头方向的，所以可以通过计算向量的家教余弦值来评判向量的相似度
2） 文章35主要介绍信息检索领域中向量空间的应用
通过布尔模型和向量空间模型都可以用于信息检索领域的“相关性”判断
3） 向量空间模型应用于信息检索
a）应用词袋模型建立词表，以便建立各文档对应的特征向量
b）填充文档的特涨向量各维度的值可以采用：1填充；词频填充；tf-idf填充；
c）对查询的各关键词，通过词袋模型建立查询条件对应的特征向量
d）各文档对应的特征向量与查询条件对应的特征向量的相似度，从而选出相关度最高的一些文档
4）倒排索引和向量空间模型相结合。倒排索引可以快速找到包含查询词的候选文档，这样就避免了不必要的向量计算