在当今信息爆炸的时代，搜索引擎成为了获取信息的重要工具。它们通过复杂的算法，帮助从海量数据中找到最相关的信息。本文将探讨搜索引擎背后的信息检索系统（Information Retrieval System），以及它是如何根据用户的搜索关键词返回结果的。
信息检索系统是一系列算法的集合，它们根据用户需求检索相关的数据或文档。这些系统不仅提供信息给用户，还根据用户行为追踪显示数据的实用性，即用户是否觉得搜索结果有用。本文将解释信息检索中使用的基本技术。虽然Yahoo和Google使用的算法比本文提到的要复杂得多，但仍能对搜索引擎后台的工作有一个大致的了解。
让通过一个活动和商业案例来更深入地理解信息检索系统算法。
尝试搜索以下查询并注意搜索引擎结果的差异：
会发现前三个搜索给出了相似的结果，而第四和第五个搜索结果则显示了不同的结果。这是因为前三个查询的要求非常相似，因此结果也相似。
假设有一个在线图书馆，拥有超过10,000本书，需要根据客户输入的查询来搜索书籍。此外，还需要创建一个信息检索系统，能够调用所有与客户查询相似的书籍。以下是一些书名：
客户输入的查询是：“适合分析新手的书籍。”
想象一下，如果是70年代的图书管理员，有客户来借书。鉴于已经处理了很长时间的这类查询，可以将查询的上下文与书架上的书籍相匹配。现在想象一下，如果这个过程由算法完成会是什么样子。
这是最明显的技术，用以找出文档中单词的相关性。一个词出现的频率越高，它在上下文中的相关性就越大。以下是这5本书中一组词的频率计数：
TF = 1 + log(TF) if TF > 0
0 if TF = 0
现在，为了找出文档在查询中的相关性，只需要将查询中的词的值相加。
IDF是另一个帮助找出单词相关性的参数。它基于这样一个原则：不频繁出现的词通常更有信息量。
IDF = log(N/DF)
其中N代表文档的数量，DF代表包含这个词的文档数量。
现在知道了单词的相关性（IDF）和单词在文档中出现的次数（TF），可以将两者相乘。然后，找出文档的主题，进而找出查询与文档的相似性。
本文是对信息检索系统中实际发生的事情的简化版本。实际上，将每个文档表示为n维平面上的一个向量，其中n是所有目标文档中相关单词构成的字典中的单词数量。然后，查询也被绘制在同一平面上。