1樓：夜息
感覺樓主有點概念的混亂
入索引和分類是兩碼事
入索引就是是分詞後的入庫。根據ABCD,啊哦額一等一系列term進行存放。
分類是把一大堆東西A，去歸類的另外幾樣東西B上。其實本質就是就求A們和某個B的相關性。
然後這個相似性又分成布林模型和潛在語義模型。
布林模型很簡單，就是包含(相關)和不包含（不相關）的問題
例如你上面的說的東西。各種2元匹配
然後布林模型是有侷限性的，太依賴匹配，容易找出太多或者太少的結果。
然後接下來就是向量模型
把文件中的term對映到向量空間中，然後每個term會有自己的權重，通過余弦求相似性。
當然，上面這兩個種比較好理解，然後技術實現難度也不大，搜尋引擎也不可能用。
接下來說說搜尋引擎可能會用的（為啥是可能？因為我也不在搜尋引擎工作）
例如PLSA，LDA等基於統計學語義演算法，可以用於分類，過濾，檢索等方面，說實話我也搞不太清楚，大概是把文章對映到向量空間中，然後通過奇異值分解後降維進行計算。通俗點來講，就是例如通過上說的布林模型模型，可以知道"iphone"和"iphone4s"是同一類東西。但是通過基於統計學的語義演算法，能夠知道賈伯斯和iphone之間是有關係的，具體資料google上查一查吧
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