向量空间模型（the Vector Space Model）已被人们普遍认为是一种非常有效的检索模型，它具有自然语言界面，表示直观，使用方便，可以借鉴用到信息过滤系统中。
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At present there are the Boolean model, the vector space model, the probabilistic model and distorted model of the above three classic models.
目前已有的检索模型有布尔模型、向量模型、概率模型以及以上三个经典模型的变形模型。
This paper uses the Vector Space Model to express the features of event description segment and calculate the importance of feature words in different classes.
使用向量空间模型来表示事件描述片段的特征，并分类计算特征词的重要度，最后对文本中的事件片段进行定位和分类。
In this paper, two novel algorithms are introduced, which employ the vector space model and random walk model to address the drawbacks above and make the results more semantical.
本文提出了两个新的图上关键字搜索算法，使用了现代信息检索技术中的向量空间模型和随机游走模型来解决以上缺陷，使得查询结果更具语义信息。
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