传统的向量空间模型采用的是 A: BOW（Bag of Words，词袋模型）。以下是对各选项的专业分析：

### A: BOW（Bag of Words）
- **描述**：BOW即词袋模型，是一种最简单的文本表示方法。它将文本表示为一组词的集合，不考虑词序和语法，只关注出现的词及其频次。
- **特点**：适用于文本分类和信息检索等任务，但忽略了词序和上下文关系。
- **应用**：传统的信息检索系统和简单的文本分类任务。

### B: GLOVE
- **描述**：GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种词嵌入方法，使用全局词共现统计信息进行训练，生成稠密且固定维度的词向量。
- **特点**：考虑了词的上下文，提高了向量的表示能力，常用于更复杂的自然语言处理任务。
- **应用**：用于需要语义信息和上下文的任务。

### C: CBOW（Continuous Bag of Words）
- **描述**：CBOW是一种神经网络模型，通过上下文来预测中心词。它是Word2Vec模型的一部分。
- **特点**：能够捕捉上下文信息，相比BOW有更好的语义表示能力。
- **应用**：用于训练词嵌入，提供词的语义向量表示。

### D: SKIP-GRAM
- **描述**：Skip-Gram是Word2Vec的另一种模型，与CBOW相反，它使用中心词来预测上下文。
- **特点**：对稀有词的预测效果更好，能够更细粒度地捕捉词的语义关系。
- **应用**：用于自然语言处理中的词嵌入生成。

### 结论
在该问题中，传统的向量空间模型指的是最基础且经典的模型，因此选择 A: BOW（Bag of Words）是正确的。BOW是早期文本表示的典型方法，不涉及上下文和序列信息。