建设交易平台网站多少钱,wordpress使用文档插件,岫岩洋河网站建设,展馆设计网站推荐TF-IDF#xff08;Term Frequency-Inverse Document Frequency#xff09;是一种用于信息检索和文本挖掘的常用算法。它用于评估一个词对于一个文档集合中某个文档的重要性。
这个算法的基本思想是#xff1a;如果一个词在一个文档中频繁出现#xff0c;并且在整个文档集合…TF-IDFTerm Frequency-Inverse Document Frequency是一种用于信息检索和文本挖掘的常用算法。它用于评估一个词对于一个文档集合中某个文档的重要性。
这个算法的基本思想是如果一个词在一个文档中频繁出现并且在整个文档集合中很少出现那么这个词对于这个文档的重要性较高。TF-IDF的计算涉及两个部分词频TF和逆文档频率IDF。
1. 词频TF
词频TF用于衡量一个词在文档中的出现频率。计算方式是指定词在文档中出现的次数除以文档的总词数。 2. 逆文档频率IDF
逆文档频率IDF用于衡量一个词在整个文档集合中的普遍程度。计算方式是文档集合中文档总数除以包含该词的文档数量的对数。 其中分母加1是为了避免分母为零。
3. TF-IDF
TF-IDF将词频和逆文档频率相乘得到最终的TF-IDF值。 TF-IDF的应用场景包括文本相似性计算、搜索引擎排名、文本分类等。
在实际使用中TF-IDF算法有一些变种和优化例如考虑归一化、平滑等因素具体实现可能会因应用场景而有所不同。
