在当前信息处理技术快速发展的背景下，如何高效、准确地进行数据查询成为学术界和工业界共同关注的焦点。QSQI（Query Search Quality Index）作为一种衡量查询质量的指标，被广泛应用于搜索引擎、推荐系统以及数据库检索等领域。然而，传统的QSQI算法在面对复杂查询语句和大规模数据集时，存在响应速度慢、计算开销大等问题，难以满足现代应用场景的需求。

针对上述问题，本文提出了一种改进的QSQI查询算法，旨在提升查询效率与结果的相关性。该算法通过对原始QSQI模型的结构进行优化，引入了动态权重调整机制和基于语义的关键词匹配策略，从而有效提高了查询性能。

首先，在算法设计上，本文对传统QSQI中的评分函数进行了重新定义。原有的评分方式主要依赖于关键词的出现频率和位置，而新算法则结合了词向量模型（如Word2Vec或BERT）来捕捉词语之间的语义关联，使得查询结果更加贴近用户的实际需求。此外，通过引入动态权重机制，系统能够根据不同的查询类型自动调整各个特征的权重，从而实现更灵活的查询优化。

其次，在实现层面，本文采用了一种分布式计算框架，将查询任务分解为多个子任务并行处理。这种设计不仅降低了单次查询的计算复杂度，还显著提升了系统的整体吞吐量。同时，为了保证查询结果的一致性和准确性，算法中还加入了缓存机制，对常见查询进行预处理和存储，进一步减少了重复计算带来的资源浪费。

实验部分采用了公开的数据集进行验证，对比了改进后的QSQI算法与传统方法在多个评价指标上的表现。结果显示，新算法在查询响应时间、准确率以及用户满意度等方面均有明显提升，尤其是在处理长尾查询和多义词场景下表现出更强的适应能力。

综上所述，本文提出的改进型QSQI查询算法在保持原有功能的基础上，通过引入语义分析和分布式计算等关键技术手段，有效解决了传统方法在效率和精度方面的不足。未来的研究方向可以进一步探索该算法在不同领域（如医疗、金融等）的应用潜力，并结合深度学习技术进行更深层次的优化。