无监督学习通过允许系统识别数据中的模式和结构而不需要标记的训练数据来应用于信息检索 (IR)。在IR中，这可以帮助组织，聚类和分类大型数据集，而无需预定义的标签或手动标记。
例如，在文档检索系统中，诸如聚类或主题建模之类的无监督学习技术可以将具有相似内容的文档分组在一起，从而帮助系统基于内容相似性而不是特定标签来推荐相关文档。当存在大量非结构化数据时，这尤其有用。
无监督学习还可以改善查询扩展，其中系统自动识别相关术语或短语以改善相关文档的检索。通过分析数据本身的模式，无监督学习可以发现隐藏的结构和关系，从而实现更高效和有效的信息检索。