一种实现智能检索服务的高效数据向量化计算方法

本发明涉及智能检索服务领域，具体地说，涉及一种实现智能检索服务的高效数据向量化计算方法。其包括以下步骤：S1、收集文本和图像的非结构化数据；S2、通过词袋模型将文本转换为结构化的特征向量表示，通过卷积神经网络CNN将图像转换为结构化的特征向量表示；S3、将提取的特征向量存储在向量数据库Faiss中，并通过KD树为数据库中的向量建立索引结构；S4、通过自然语言算法解析用户查询，通过平均池化方法将解析完成后的词向量组合成句子向量，并通过余弦相似度计算查询向量和存储向量的相似度实现智能检索。本发明设计通过词袋模型关注词汇的出现频率，基于词频，直观易懂，可以通过查看词频来解释模型的预测结果。