无监督学习通过使系统能够在不依赖标记示例的情况下发现数据中的模式、关系或结构，从而在信息检索 (IR) 中发挥重要作用。 这在 IR 中特别有用，因为手动标记大型数据集（例如，文档、用户查询）通常是不切实际的。 相反，无监督技术有助于组织、聚类或降低数据的复杂性，从而更容易有效地检索相关信息。 例如，聚类相似文档或识别语料库中的潜在主题可以提高搜索准确性或推荐系统。
一个常见的应用是文档聚类，其中无监督算法（如 K 均值或分层聚类）根据相似性对文档进行分组。 在搜索引擎中，这可以帮助将结果组织成主题类别，允许用户在深入研究之前浏览更广泛的主题。 例如，对“机器学习”的查询可能会返回“监督学习”、“神经网络”和“强化学习”的聚类，即使这些术语没有被明确搜索。 同样，主题建模技术（如潜在狄利克雷分配 (LDA)）会自动识别文本语料库中的主题。 通过将文档映射到主题，IR 系统可以根据查询的推断上下文建议相关内容或优化搜索结果，而不是仅仅依赖关键字匹配。
另一个关键用例是降维或嵌入生成。 诸如主成分分析 (PCA) 或自动编码器之类的技术将高维数据（例如，文本嵌入）压缩为低维表示。 这简化了相似度比较等任务，这对于检索相关文档至关重要。 例如，新闻聚合器可以使用嵌入来查找与用户阅读历史语义相关的文章，即使它们没有共享完全相同的关键字。 无监督方法还支持查询扩展，其中自动将相关术语（例如，同义词）添加到搜索查询以提高召回率。 在大型语料库上训练的 Word2Vec 或 GloVe 嵌入可以识别语义上相似的词语，以扩大查询的范围而无需手动输入。
最后，无监督学习有助于 IR 系统中的异常检测和用户行为分析。 通过聚类用户会话或搜索模式，系统可以识别异常活动（例如，垃圾邮件机器人）或发现用户与内容交互方式的趋势。 例如，聚类搜索日志可能会揭示常见的拼写错误或未充分开发的主题，从而指导改进自动完成建议或内容索引。 这些技术允许 IR 系统动态地适应用户需求，而无需明确的反馈，使其可扩展且具有成本效益，适用于大规模应用程序。