本文介绍: 和的常用算法。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(Term 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。
3. TF-IDF
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