请详细介绍搜索引擎在不同发展阶段所采用的相关性排序模型，并分析它们在处理查询和返回结果时的具体作用和存在的局限性。

想要深入了解搜索引擎的工作原理和相关性排序模型，你必须阅读这份资料：《深度解析：搜索引擎演进与相关性排序的关键节点》。在这份资料中，你将找到对搜索引擎相关性排序模型发展各个阶段的全面解析，从布尔逻辑模型到向量模型，再到超链分析以及付费优先阶段的转变，每个模型都有其独特的作用和局限性。

参考资源链接：[深度解析：搜索引擎演进与相关性排序的关键节点](https://wenku.csdn.net/doc/4dteikkmqv?spm=1055.2569.3001.10343)

在早期的布尔逻辑模型阶段，搜索引擎依赖于关键词匹配，使用布尔运算符来确定网页的相关性。这种方式简单直接，但由于缺乏上下文理解，它无法有效处理模糊查询和语义上的细微差别，这在实际应用中限制了它的准确性和灵活性。

向量模型阶段引入了TF-IDF等数学方法，将文本转换为向量，通过计算向量之间的相似度来评估相关性。这种方法对近义词和同义词的处理有所改善，但仍然受限于词汇表的大小，且对于大规模数据集的处理效率较低。

超链分析阶段则是搜索引擎技术的一个重大飞跃，尤其是Google的PageRank算法，它通过分析网页间的链接结构来评估网页的重要性，大大提升了搜索结果的相关性和权威性。不过，超链分析容易受到链接农场等人为操纵链接策略的影响。

最后，在付费优先阶段，搜索引擎开始考虑商业因素，将广告和推广内容与自然搜索结果混合展示，这种做法增加了收入来源，但也带来了对搜索公正性的挑战。

如果你想进一步探索搜索引擎技术的深层原理和挑战，这份资料将是你的宝贵资源。它不仅为你解答了当前的问题，还能帮助你对搜索引擎技术的未来发展保持前瞻性的理解。

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