本文主要是介绍使用tf*idf实现对文档集合的检索，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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读取三篇文档1.txt,2.txt,3.txt，里边的内容分别为“this is php”,“this is html html”，“this is java”
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分词，并统计词频tf
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计算文档频率df
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计算每篇文档的特征向量
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计算搜索词与文档的夹角余弦值
<?php$_txts = array('1.txt','2.txt','3.txt');$_len = count($_txts);for ($i = 0;$i < $_len;$i++){$_contents[] = file_get_contents($_txts[$i]); //读取内容}for ($i = 0;$i < $_len;$i++){//分词$_words[] = explode(' ',trim($_contents[$i]));foreach ($_words[$i] as $_key=>$_value){$_value = trim($_value);$_value = preg_replace('/[.|,|(|)|-|;]/','',$_value);$_words[$i][$_key]=strtolower($_value);}//统计文档所有词的长度,一般计算tf需要除以这个值，为了简便，本次试验省去这步//$_words_count[]=count($_words[$i]);//词频tf$_tf[] = array_count_values($_words[$i]);//去重$_words[$i]= array_unique($_words[$i]);} //合并$_words_com = array_merge($_words[0],$_words[1],$_words[2]);//文档频率$_df = array_count_values($_words_com);//特征向量for ($i = 0;$i < $_len;$i++){//初始化，与文档频率的维度相同$_vsm[$i] = $_df;//把每个维度的值设置为0foreach($_vsm[$i] as $_key=>$_value){$_vsm[$i][$_key] = 0;}for ($j=0;$j<count($_words[$i]);$j++){if (in_array($_words[$i][$j],$_words_com)){$_vsm[$i][($_words[$i][$j])] = ($_tf[$i][($_words[$i][$j])])*(log($_len/$_df[($_words[$i][$j])]));} }} for($i = 0;$i < count($_vsm); $i++){echo '第'.($i+1).'篇文档的特征向量: ('. implode(",",$_vsm[$i]).')<br/>';}//测试$_query = 'java';$_vsm_que = $_df;foreach($_vsm_que as $_key=>$_value){$_vsm_que[$_key] = 0;}if (in_array($_query,$_vsm_que)){$_vsm_que[$_query] = 1;}for ($i = 0; $i < count($_vsm); $i++){foreach($_vsm_que as $_key=>$_value){$_sim[$i] += ($_vsm[$i][$_key]) * ($_vsm_que[$_key]);$_w1 += pow($_vsm_que[$_key],2);$_w2 += pow($_vsm[$i][$_key],2);}//求夹角余弦值，相似度计算$_cos[$i] = $_sim[$i]/(sqrt($_w1)*sqrt($_w2));echo '<br/>';echo '第'.($i+1).'篇文档的相似度：'.$_cos[$i];}arsort($_cos);foreach($_cos as $_key=>$_value){echo '<br/><br/>';echo '最符合的结果为第'.($_key+1).'篇文档';break;} ?>
这篇关于使用tf*idf实现对文档集合的检索的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
