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对于简单的匹配分析，只需要在数据库中使用0和1，而不必考虑关键字出现的频率，因此矩阵中，aij=1表示第i个单词出现在第j个书名中，反之，aij=0表示第i个单词没有出现在第j个书名中。
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假设搜索引擎足够的优秀，它可以识别同一个中文字的不同形式（如名词、形容词和副词等），如B1、B2、B3和B4四本书名中，对应的数据库矩阵可以表示如表7-1所示。
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表7-1 书籍陈列数据库的阵列表示
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如果搜索的关键词为“智能算法和MATLAB”，则数据库矩阵和搜索向量分别为：
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则相应的得，
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其中y中第一个元素0就是搜索关键字在第一个书名中的数量，y中第二个元素2就是搜索关键字在第二个书名中的数量，y中第三个元素1就是搜索关键字在第三个书名中的数量，y中第四个元素0就是搜索关键字在第四个书名中的数量，如果搜索设置为匹配所有搜索单词，那么搜索引擎返回B2：MATLAB智能算法应用分析——余胜威，接下来相应的网页上逐个显示B3：MATLAB之车辆工程应用实战——余胜威、B1：我和数学有约——余胜威和B4：数学建模案例分析——余胜威。
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相应的MATLAB程序如下：
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clc,clear,close all %清屏和清除变量 warning off %消除警告 A=[1,0,0,1; %矩阵A 0,1,1,0; 0,1,0,0; 0,0,1,0; 0,0,0,1; 0,0,0,1; 1,1,1,1]; x = [0,1,1,0,0,0,0]’; y=A’*x %矩阵乘法
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运行程序如下：
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y = 0 2 1 0
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004244]
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7.6.2 相对频率搜索
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非营利数据库的搜索通常会包含所有关键字的文档，并将这些文档按照相对频率进行排列。
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此时，数据库矩阵的元素能够反应出关键字在文档中出现的频率。例如，假设数据库所有的关键字的字典中第6个关键字为“案例”，第7个为“余胜威”，字典中的单词采用字母排序排列，如果“案例”和“余胜威”在文档中各出现6次和10次，而整个数据库中第4个文档中包含关键词的次数为100次，则“案例”的相对频率为0.06，“余胜威”出现的相对频率为0.1，并且它们对应的数据库矩阵A有对应元素a64=0.06和a74=0.06。
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未来搜索这两个关键词，我们取向量x，使得x6=x7=1，且对于不等于6和7的下标i，在此取。然后计算。
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y中对应于文档4的元素为，这说明文档4中出现关键词的总数为16次，占关键词出现总数100的0.16。如果y4为向量y中最大分量，则说明数据库中的文档j包含关键词的相对频率最大，那么搜索引擎（如百度和Google等）返回的结果中该文档4出现在其他文档最前面，表示该文档与用户查询的最匹配。
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004245]
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7.6.3 潜语义索引搜索
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