中文排序算法在搜索引擎中的应用

20/25中文排序算法在搜索引擎中的应用第一部分中文分词技术在排序算法中的应用 2第二部分基于拼音的中文索引构建 4第三部分笔画特征在中文排序中的作用 8第四部分基于词频和词典的中文相关度计算 10第五部分中文文本语义分析对排序的影响 13第六部分中文搜索结果的去重与融合 15第七部分中文排序算法的效率优化 17第八部分中文排序算法在搜索引擎中的前沿进展 20

第一部分中文分词技术在排序算法中的应用关键词关键要点主题名称：中文分词融合词典策略

1.引入外部领域词典，丰富分词策略，提高搜索相关性，满足用户专业需求。

2.采用概率模型或机器学习算法，根据文档内容动态调整词典权重，提升分词准确率。

3.结合用户搜索历史和反馈，逐步优化分词词典，提升搜索引擎的个性化体验。

主题名称：基于文本语义的分词技术

中文分词技术在排序算法中的应用

中文分词是自然语言处理中的一项关键技术，在搜索引擎的排序算法中发挥着至关重要的作用。中文分词技术通过将连续的中文文本切分成独立的词语单元，为后续的词频统计、相似度计算和文档检索等任务提供基础。

#中文分词技术的分类

中文分词技术主要分为基于规则的方法和基于统计的方法两大类。

-基于规则的方法：根据预定义的规则（如词典、语法规则等）进行分词。优点是准确率高，缺点是规则难以穷尽，无法处理新词或歧义词。

-基于统计的方法：利用统计信息（如词频、共现关系等）进行分词。优点是覆盖面广，适应性强，缺点是准确率相对较低。

#中文分词技术在排序算法中的应用

在搜索引擎的排序算法中，中文分词技术主要应用于以下几个方面：

1.文档检索

分词后的词语单元构成文档的索引，搜索引擎通过匹配用户查询中的词语与文档索引中的词语来进行相关文档的检索。分词的准确性直接影响检索结果的准确性和召回率。

2.词频统计

词频统计是搜索引擎排序算法中一个重要的特征。分词后的词语单元被统计词频，词频高的词语往往代表着文档的重要内容，有助于提高文档在搜索结果中的排名。

3.相似度计算

相似度计算用于衡量文档与查询之间的相关性。分词后的词语单元为文档提供了一个词向量的表示，通过计算文档词向量与查询词向量的相似度，可以判断文档的与查询的相关程度。

4.关键词提取

关键词提取是将文档中最重要的词语抽取出来，以表示文档的主要内容。分词后的词语单元为关键词提取提供基础，通过词频统计、词性分析等方法，可以提取出文档中的关键词。

#中文分词技术的发展趋势

中文分词技术仍在不断发展和优化，主要趋势包括：

-深度学习技术：利用深度学习模型训练分词器，提高分词的准确率和鲁棒性。

-新型语料库：构建更大规模的语料库，涵盖更多的新词、歧义词和口语词，增强分词的覆盖面。

-分布式处理：采用分布式技术处理海量的中文文本，提高分词的效率。

-多任务学习：探索分词与其他自然语言处理任务（如词性标注、命名实体识别等）之间的协同关系，提升分词的性能。

#评估指标

评估中文分词技术的指标主要有：

-准确率：分词结果与人工分词结果匹配的比例。

-召回率：分词结果中包含人工分词结果所有词语的比例。

-F1值：准确率和召回率的调和平均值。

-运行时间：分词处理文档所需的时间。

#结论

中文分词技术是搜索引擎排序算法中不可或缺的组成部分。分词的准确性、覆盖面和效率直接影响着排序算法的性能。随着深度学习技术和新型语料库的不断发展，中文分词技术将在未来进一步提升，为搜索引擎提供更加准确和高效的排序结果。第二部分基于拼音的中文索引构建关键词关键要点【基于拼音的中文索引构建】：

1.拼音转换技术：采用汉语拼音或注音符号等拼音转换技术，将中文文本转换为拼音序列。

2.拼音索引结构：建立基于拼音的索引结构，通过拼音前缀匹配技术实现高效的中文单词检索。

3.排序和词频：对拼音索引中的单词进行排序和词频统计，以便于在搜索结果中准确排序和筛选相关中文内容。

【汉字笔划分解索引】：

基于拼音的中文索引构建

由于汉字的特性，中文搜索引擎需要独特的索引构造方法以处理中文文本。基于拼音的中文索引构建是一种有效的方法，它利用汉字的拼音表示来创建索引。

原理

中文拼音是汉字的字母音译系统。基于拼音的中文索引构建的基本原理是将中文文本转换成拼音形式，然后使用拼音作为索引项。当用户进行搜索时，搜索引擎会将查询词转换成拼音，并使用拼音作为查询条件来匹配索引。

方法

基于拼音的中文索引构建通常采用以下步骤：

1.中文文本分词：将中文文本分割成单个字词或短语，称为词元。

2.拼音转换：将每个词元转换成对应的拼音形式。

3.索引构建：使用拼音形式创建索引，其中索引项包括拼音、词元的频率和指向原始文本的位置。

优点

基于拼音的中文索引构建具有以下优点：

*高效匹配：拼音索引可以快速高效地匹配搜索查询，即使查询中包含错别字或同音字。

*模糊搜索：拼音索引支持模糊搜索，可以匹配与查询拼音相似的词元，从而提高搜索的召回率。

*通用性：拼音是汉字的标准音译系统，适用于所有汉字，包括繁体字和异体字。

缺点

基于拼音的中文索引构建也存在一些缺点：

*多音字处理：汉字有多音字现象，同一个汉字可能有多个拼音。这会增加索引复杂度，并可能导致搜索结果不准确。

*同音字歧义：不同的汉字可能具有相同的拼音。这会造成同音字歧义，导致搜索结果中出现不相关的词元。

*复杂度：拼音转换和索引构建过程相对复杂，需要较大的计算资源。

改进方法

为了解决基于拼音的中文索引构建的缺点，研究人员提出了各种改进方法，包括：

*多音字处理：采用词频、语义分析或机器学习技术来识别多音字的正确拼音。

*同音字歧义解决：通过考虑上下文、共现信息或外部资源来解决同音字歧义。

*索引优化：使用高效的索引结构（如二叉搜索树或哈希表）来优化索引查找速度。

应用

基于拼音的中文索引构建广泛应用于各种中文搜索引擎中，包括百度、谷歌中文和搜狗。它有效地支持了汉字文本的快速高效搜索。此外，它还用于中文拼写检查、中文分词和中文文档分类等自然语言处理任务中。

示例

假设我们有一个包含以下中文文本的文档：

```中文

中文搜索引擎是一个非常强大的工具。

```

基于拼音的中文索引构建过程如下：

1.分词：将文本分词为["中文","搜索","引擎","是一个","非常","强大","工具"]。

2.拼音转换：将词元转换成拼音形式：["zhongwen","sousuo","yinqing","shiyige","feichang","qiangda","gongju"]。

3.索引构建：创建索引，其中索引项包括拼音、词元的频率和指向原始文本的位置：

|拼音|词元|频率|位置|

|||||

|zhongwen|中文|1|[1]|

|sousuo|搜索|1|[2]|

|yinqing|引擎|1|[3]|

|shiyige|是一个|1|[4]|

|feichang|非常|1|[5]|

|qiangda|强大|1|[6]|

|gongju|工具|1|[7]|

当用户搜索查询"中文搜索引擎"时，搜索引擎会将查询词转换成拼音"zhongwensousuoyinqing"，并使用拼音作为查询条件匹配索引。索引项"zhongwen"、"sousuo"和"yinqing"将匹配该查询，从而返回包含该文档的搜索结果。第三部分笔画特征在中文排序中的作用关键词关键要点笔画频率

-笔画频率反映了汉字中不同笔画出现的频率，高频笔画在排序中具有优先级。

-笔画频率可用于优化索引结构，快速定位候选汉字，提高搜索效率。

-通过统计和分析海量文本数据，可以建立笔画频率词典，为中文排序算法提供数据支撑。

笔画顺序

-笔画顺序是书写汉字时笔画的先后顺序，反映了汉字的结构特征。

-笔画顺序可用于建立汉字拆解模型，将汉字分解为笔画序列，便于后续处理。

-基于笔画顺序的排序算法可以提高汉字排序的准确性，尤其是对异体字和生僻字的处理。笔画特征在中文排序中的作用

笔画是构成汉字的基本单位，包含点、横、竖、撇、捺等各种形状。在中文排序中，笔画特征发挥着至关重要的作用，具体体现在以下几个方面：

1.字形结构分析

汉字的笔画顺序和笔画组合反映着字形的结构特征。通过分析笔画特征，可以确定汉字的结构类型，如独体字、合体字、左右结构、上下结构等。这对于中文排序至关重要，因为不同结构类型的汉字需要采用不同的排序规则。

2.部首提取

汉字中的部首是具有特定含义的构字部件，通常位于汉字的左侧或上部。通过提取笔画特征，可以识别出汉字中的部首。部首在中文排序中具有重要意义，因为它是确定汉字偏旁部首排序的基础。

3.笔画笔顺识别

汉字的笔画笔顺是书写汉字的特定顺序。通过分析笔画特征，可以识别出汉字的笔画笔顺。笔画笔顺在中文排序中至关重要，因为它是确定汉字笔画顺序排序的基础。

4.笔画数量统计

汉字的笔画数量是汉字笔画特征的重要属性。通过统计笔画数量，可以对汉字进行数量级别的排序。笔画数量统计在中文排序中广泛应用于汉字的笔画数排序和笔画数对译排序。

5.笔画长度计算

汉字的笔画长度是汉字笔画特征的另一个重要属性。通过计算笔画长度，可以对汉字进行长度级别的排序。笔画长度计算在中文排序中广泛应用于汉字的笔画长短排序和笔画长短对译排序。

6.笔画形状识别

汉字的笔画形状是汉字笔画特征的重要属性。通过识别笔画形状，可以对汉字进行形状级别的排序。笔画形状识别在中文排序中广泛应用于汉字的笔画形状排序和笔画形状对译排序。

7.笔画方向分析

汉字的笔画方向是汉字笔画特征的重要属性。通过分析笔画方向，可以对汉字进行方向级别的排序。笔画方向分析在中文排序中广泛应用于汉字的笔画方向排序和笔画方向对译排序。

综上所述，笔画特征在中文排序中具有重要的作用。通过分析笔画特征，可以确定汉字的字形结构、提取部首、识别笔画笔顺、统计笔画数量、计算笔画长度、识别笔画形状、分析笔画方向，从而为中文排序提供坚实的基础。第四部分基于词频和词典的中文相关度计算关键词关键要点【基于词频和词典的中文相关度计算】

1.词频统计：统计查询字符串中每个词语的出现频率，并根据频率赋予权重，权重高的词语具有更高的相关性。

2.词典构建：建立包含中文分词库和停用词表的词典，以支持查询字串的切分和预处理。

3.相关度计算：根据词频权重和词典匹配信息，计算查询字符串与文档或网页之间的相关度，相关度高的结果优先展示在搜索结果页面中。

【中文分词技术】

基于词频和词典的中文相关度计算

中文搜索引擎与英文搜索引擎相比，在相关度计算方面面临着独特的挑战，主要源于中文语言的表意性、词语组合多样、语义模糊等特征。为了解决这些问题，中文搜索引擎采用了基于词频和词典的相关度计算方法。

词频

词频是指某个词语在文档中出现的次数。在中文相关度计算中，词频反映了该词语在文档中的重要性。一般来说，词频越高的词语，其在文档中越重要，对相关度的贡献越大。然而，由于中文语言的表意性，同一个词语可能有多种词性，因此需要对词频进行细化处理。

词典

词典是存储词语及其相关信息的集合。在中文相关度计算中，词典通常包括以下信息：

*词语的基本信息（如词性、词频等）

*词语的同义词和近义词

*词语的语义分类

*词语的权重

相关度计算

基于词频和词典的中文相关度计算，主要包括以下步骤：

1.词语提取

对文档进行分词，提取文档中的词语。

2.去除停用词

去除常见的无意义词语，如“的”、“了”、“是”等。

3.词频统计

统计每个词语在文档中的词频。

4.词频加权

根据词典中的权重对词频进行加权。词语的权重通常基于其在语言中的重要性、歧义性和语义相关性等因素确定。

5.词语扩展

根据词典中的同义词和近义词扩展词语列表。

6.语义相似度计算

计算文档中的词语与查询词语之间的语义相似度。语义相似度计算方法有多种，如基于词向量、语义网络和本体论等。

7.相关度计算

综合考虑词频、词频加权、词语扩展和语义相似度，计算文档与查询之间的相关度。相关度计算公式通常基于权重求和或向量相似度计算。

应用

基于词频和词典的中文相关度计算方法广泛应用于各种中文搜索引擎中，如百度、搜狗、神马等。该方法能够有效解决中文语言的挑战，提高搜索结果的准确性和相关性。

优点

*考虑词语的频率和重要性，能够准确反映文档的主题。

*利用词典扩展词语，提高查询词语的召回率。

*引入语义相似度计算，增强相关度的语义准确性。

缺点

*对中文分词和词语扩展的依赖，容易受到分词错误和扩展不全的影响。

*权重设置的主观性，可能影响相关度的准确性。

改进方向

未来，基于词频和词典的中文相关度计算方法可以从以下几个方面进行改进：

*优化分词和词语扩展算法，提高词语提取的准确性和完整性。

*探索新的词语权重设置方法，提升相关度的语义相关性。

*整合机器学习和深度学习技术，增强相关度的个性化和鲁棒性。第五部分中文文本语义分析对排序的影响中文文本语义分析对排序的影响

在搜索引擎中，中文文本语义分析对于排序算法有着至关重要的影响。它能够帮助搜索引擎更好地理解中文文本内容的含义，从而提供更准确、更相关的搜索结果。

中文文本语义分析的技术

中文文本语义分析涉及多种技术，例如：

*分词：将中文文本分割成有意义的词语或短语。

*词性标注：确定每个词语或短语的词性，例如名词、动词、形容词等。

*依存关系分析：识别句子中词语之间的语法关系。

*词义消歧：确定词语在特定语境中的特定含义。

语义分析对排序的影响

中文文本语义分析可以从以下几个方面影响搜索引擎的排序算法：

1.关键词提取：通过语义分析，搜索引擎可以更准确地从中文文本中提取出关键词，有助于理解用户搜索意图并提供相关结果。

2.文档相关性：语义分析可以帮助搜索引擎评估文档与查询之间的相关性。它可以识别文本中与查询相关的主题、实体和概念，并据此对文档评分。

3.文档排序：语义分析还可以用于对文档进行排序，将与查询最相关的文档排在前面。它可以考虑文档内容与查询之间的相似性、语义关联以及文档权威性等因素。

4.搜索结果多样性：语义分析有助于搜索引擎提供多样化的搜索结果。通过识别文档之间的语义差异，搜索引擎可以避免重复或相似内容的出现，从而满足不同用户的需求。

5.个性化搜索：语义分析可以用于个性化搜索结果。通过分析用户的搜索历史和行为，搜索引擎可以了解用户的兴趣和偏好，并提供更符合其语义需求的结果。

中文文本语义分析的挑战

中文文本语义分析也面临着一些挑战，例如：

*中文语言的复杂性：中文语言具有丰富的同音异义词、多义词和歧义结构，这给语义分析带来了困难。

*信息提取：从中文文本中提取有意义的信息是一项复杂的任务，需要考虑语境和语义关联。

*大数据处理：搜索引擎需要处理海量的中文文本数据，这给语义分析带来了计算和存储方面的挑战。

研究进展

近几年，中文文本语义分析取得了显著进展。研究人员提出了各种算法和技术，提高了语义分析的准确性和效率。这些进步推动了搜索引擎排序算法的不断优化，从而为用户提供了更加准确和相关的搜索结果。

结论

中文文本语义分析是搜索引擎排序算法中不可或缺的一部分。通过深入理解中文文本的含义，搜索引擎能够提供更加准确、相关和多样化的搜索结果。随着语义分析技术的不断发展，搜索引擎排序算法将继续改进，更好地满足用户的搜索需求。第六部分中文搜索结果的去重与融合中文搜索结果的去重与融合

引言

中文搜索结果的去重和融合是搜索引擎面临的重要挑战，因为中文文本存在着大量的同义词、近义词和歧义词，导致搜索结果中会出现大量重复或相似的内容。有效地解决该问题对于提高搜索结果的相关性和用户体验至关重要。

去重

*哈希算法：哈希算法是一种常用的去重技术，通过将文档内容转换为一个固定长度的哈希值，并使用哈希表存储哈希值来标识重复文档。

*分词和词频统计：通过分词将文档内容分割成更小的单位，并计算每个词的频率。重复文档通常具有相似的词频分布，可以通过比较词频分布来识别它们。

*文档指纹：文档指纹是一种通过选择文档中具有代表性的特征词或短语来创建文档标识的方法。重复文档的指纹往往相似，可以用于去重。

融合

去重之后，需要对相似或重复的文档进行融合，以获得更加全面和相关的结果。

*文本相似度计算：使用文本相似度算法（如余弦相似度、Jaccard相似度）来衡量文档之间的相似度。相似度高的文档可以进行融合。

*文档聚类：将相似文档聚类在一起，并选取每个聚类的代表文档作为聚类结果。

*文档摘要：将相似文档的文本内容合并，生成一个综合的摘要，以反映所有相关内容。

中文搜索引擎中去重与融合的具体应用

百度：

*去重：采用了分词技术、哈希算法和文档指纹技术相结合的方法。

*融合：使用文本相似度计算和文档聚类算法，将相似文档聚类并选择代表文档。

搜狗：

*去重：使用哈希算法和分词技术。

*融合：采用了基于图的文档聚类算法，将文档表示为图中的节点，并根据文档之间的相似度建立边。

神马：

*去重：使用了词频统计和哈希算法。

*融合：采用了基于文档内容和用户行为的融合算法，将相似文档聚类并根据用户行为调整融合结果。

评价指标

中文搜索结果的去重与融合算法的有效性可以通过以下指标来评价：

*去重率：重复文档被成功去重后的比例。

*融合率：相关文档被成功融合后的比例。

*搜索结果相关性：融合后的搜索结果与用户查询的相关程度。

发展趋势

中文搜索结果的去重与融合算法正在不断发展，以应对中文文本处理的复杂性。以下是一些发展趋势：

*深度学习：利用深度学习算法增强文本相似度计算和文档聚类的能力。

*知识图谱：利用知识图谱来丰富文档内容，增强去重和融合算法的准确性。

*个性化融合：根据用户的历史搜索记录和行为偏好，调整融合结果的顺序和内容。第七部分中文排序算法的效率优化关键词关键要点中文排序算法的效率优化

分词优化

1.采用基于词典的分词技术，提高分词准确率和效率。

2.根据词性信息优化分词结果，提高分词质量和算法相关性。

3.结合搜索查询分析技术，动态调整分词规则，提升排序准确度。

索引优化

中文排序算法的效率优化

I.算法选取

*基于词典排序算法：利用预先构建的词典，通过词典查找实现字符比较，速度较快，但词典构建和维护成本较高。

*基于码元排序算法：将中文字符转换为码元序列，并根据码元序列比较实现排序，避免了词典查找，提高了效率。

*混合排序算法：结合词典排序和码元排序，在词典查找失败时采用码元排序，平衡了效率和准确性。

II.数据结构优化

*前缀树（Trie树）：一种树形数据结构，每个节点代表一个字符，路径代表字符串前缀，用于存储词典或码元序列，提高查找效率。

*哈希表：一种基于哈希函数的数据结构，通过哈希函数将元素映射到数组中，实现快速查询，用于存储中文字符对应的码元。

*B-树：一种自平衡排序树，数据有序存储在叶子节点中，通过多路查找和平衡机制提高查询效率，适用于大规模中文数据排序。

III.算法并行化

*多线程并行：将排序任务分解为多个子任务，由多个线程并发执行，提高了整体效率。

*GPU并行：利用GPU的并行计算能力，同时处理大量中文字符的比较和排序，大幅提升算法性能。

IV.算法优化算法

*二分查找优化：在词典查找或码元比较中，采用二分查找算法，快速定位目标字符，降低查找复杂度。

*插入排序优化：在小规模数据（如单个网页文本）排序中，使用插入排序算法，具有较低的平均时间复杂度。

*快速排序优化：在中到大规模数据排序中，采用快速排序算法，利用partition操作将数据快速划分为子序列，提高排序效率。

V.缓存技术

*字符缓存：缓存常用中文字符及其对应的码元或词典项，减少重复查询，提高整体效率。

*结果缓存：缓存已排序的中文文本，当相同文本需要再次排序时，直接从缓存中获取结果，避免重复排序，降低时延。

VI.其他优化措施

*字符编码优化：采用高效的中文字符编码方式，如UTF-8，减少字符存储空间，提高处理效率。

*数据切分：将中文文本切分成较小的文本块，逐块进行排序，降低单次排序数据规模，提高算法效率。

*排序策略调整：根据搜索引擎的应用场景，调整排序策略，如优先排序关键词或高频词语，提高搜索结果的相关性。

通过以上优化措施，可以有效提升中文排序算法的效率，满足搜索引擎大规模文本处理和快速排序的需求，为用户提供高效、准确的搜索体验。第八部分中文排序算法在搜索引擎中的前沿进展中文排序算法在搜索引擎中的前沿进展

摘要

随着中文互联网内容的爆炸式增长，中文排序算法已成为搜索引擎优化技术的关键领域。本文综述了中文排序算法在搜索引擎中的前沿进展，重点探讨了基于语义的匹配模型、个性化搜索技术以及知识图谱的应用。

基于语义的匹配模型

传统中文排序算法主要基于词语匹配，忽略了语义之间的关联性。基于语义的匹配模型通过引入词向量、图神经网络等技术，能够深度理解文本语义，从而提升搜索结果的准确性和相关性。

*词向量技术将中文词语映射到高维向量空间，其中相近语义的词语具有相近的向量表示。利用词向量进行语义匹配，可以弥补同义词、近义词等语义变体的影响。

*图神经网络将文本数据抽象为知识图谱，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。通过图神经网络算法，可以学习文本中实体和关系的语义表示，从而提高搜索结果的语义相关性。

个性化搜索技术

随着互联网用户需求的多样化，个性化搜索技术应运而生。个性化搜索算法根据用户历史搜索记录、地理位置、兴趣偏好等信息，为不同用户呈现定制化的搜索结果。

*用户画像构建：通过分析用户搜索行为、浏览历史等数据，构建详细的用户画像，刻画用户兴趣、知识水平和信息需求等方面的特征。

*相关性计算：基于用户画像，对搜索结果进行动态调整。与用户画像中兴趣点相关的结果会获得更高的权重，从而提升搜索结果的个性化程度。

*推荐系统集成：将个性化搜索技术与推荐系统相结合，通过协同过滤、内容推荐等算法，为用户推荐可能感兴趣的搜索结果和相关内容。

知识图谱的应用

知识图谱是一种结构化的知识集合，包含海量实体、属性和关系信息。搜索引擎通过集成知识图谱，可以丰富搜索结果的内容，提升搜索质量。

*知识图谱补全：利用自然语言处理技术，挖掘文本和网页中的实体、关系信息，丰富和完善知识图谱。

*语义搜索：将搜索查询与知识图谱中的实体和关系进行匹配，实现语义级别的搜索，返回更精准和全面的搜索结果。

*实体识别：从搜索文本中识别实体，并将其关联到知识图谱中的相应实体，从而提供实体信息的扩展和关联内容，增强搜索结果的价值。

展望

中文排序算法在搜索引擎中的研究仍在不断深入。未来，基于深度学习的多模态模型、大规模中文预训练模型以及知识表示和推理技术的融合有望进一步提升中文搜索结果的准确性、相关性和个性化程度。

参考文献

*[1]董振东,张腾,顾林.基于词嵌入的中文搜索引擎相关性排序算法[J].计算机科学与探索,2021,15(12):2825-2834.

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*[3]王鑫,张伟,刘光耀,等.个性化搜索技术综述[J].计算机科学,2021,48(8):123-134.

*[4]刘鑫,翟俊伟,胡文超,等.基于知识图谱的中文搜索引擎相关性排序算法研究[J].软件学报,2022,33(4):871-883.关键词关键要点【中文文本语义分析对排序的影响】

关键词关键要点中文搜索结果的去重与融合

主题名称：分词与纠错

关键要点：

1.对中文文本进行分词，将句子拆分为单个的词语，以提高检索的效率。

2.采用纠错算法对分词结果进行纠正，避免因分词错误导致检索结果不准确。

3.利用同义词词库扩展搜索范围，提高检索的召回率。

主题名称：文档相似度计算

关键要点：

1.采用词向量或文本嵌入技术，将中文文档表示为高维向量。

2.利用余弦相似度、Jaccard相似度等算法计算文档之间的相似度。

3.基于相似度阈值，判断文档是否重复或相关。

主题名称：聚类与分类

关键要点：

1.将相似的文档聚类到一起