改进布尔查询的搜索相关性——大数据

改进布尔查询的搜索相关性——大数据

在大数据时代，搜索引擎扮演着重要的角色，帮助用户从海量的信息中快速找到所需的内容。然而，传统的布尔查询在搜索相关性方面存在一些局限性。为了提高搜索结果的准确性和相关性，我们可以借助大数据技术进行改进。

一种改进布尔查询的方法是利用文本相似性算法，如词嵌入（Word Embedding）和词袋模型（Bag-of-Words），来衡量查询词和文档之间的语义相似度。这种方法可以更好地理解查询意图，从而提高搜索结果的相关性。

下面是一个使用Python实现的示例代码，演示如何改进布尔查询的搜索相关性：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.feature_extraction