Если запрос состоит из одного слова (а такая ситуация встречается в 26% случаев, согласно [1411]), его обработка происходит очень быстро. Для этого выполняется единственная операция поиска в лексиконе для получения адреса списка позиций, а затем создается пустая очередь по приоритету. В дальнейшем происходит обработка списка позиций одновременно по одному документу и проверка количества экземпляров искомого слова в документе. Если очередь по приоритету имеет меньше, чем R элементов (где R— размер желаемого результирующего набора), то пара (документ, количество) добавляется к очереди. В противном случае, если количество экземпляров искомого слова больше по сравнению с соответствующими данными элемента с наименьшими показателями в очереди по приоритету, этот элемент с наименьшими показателями удаляется из очереди и добавляется новая пара (документ, количество). Таким образом, поиск ответа на запрос требует затрат времени, пропорциональных 0{H+RlogR), где Я— количество документов в списке позиций. Если запрос состоит из η слов, требуется выполнить слияние η списков позиций, для чего требуется затраты времени, равные О (nH+RlogR).

В данной главе теоретический обзор средств информационного поиска представлен с использованием вероятностной модели, поскольку эта модель основана на идеях, уже описанных при изложении других тем в настоящей книге. Но в системах информационного поиска, фактически применяемых на практике, чаще всего используется другой подход, называемый моделью векторного пространства. Эта модель основана на таком же подходе с использованием мультимножества слов, как и вероятностная модель. Каждый документ представлен в виде вектора частот однословных сочетаний. Запрос также представляется полностью аналогичным образом; например, запрос [Bayes information retrieval model] представляется в виде вектора:

Применяемая здесь идея состоит в том, что существует по одному измерению для каждого слова в коллекции документов, а запрос получает оценку 0 по каждому измерению, кроме тех четырех, которые фактически присутствуют в запросе. Релевантные документы отбираются путем поиска среди векторов документов именно тех векторов, которые являются ближайшими соседями по отношению к вектору запроса в векторном пространстве. Одним из критериев подобия служит точечное произведение между вектором запроса и вектором документа; чем больше это произведение, тем ближе два вектора. С точки зрения алгебры указанные вычисления обеспечивают получение высоких оценок теми словами, которые часто появляются и в документе, и в запросе. А с точки зрения геометрии точечное произведение между двумя векторами равно косинусу угла между этими векторами; максимизация косинуса угла между двумя векторами (находящимися в одном и том же квадранте) равносильна уменьшению этого угла до нуля.