TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法 简介

本文主要是介绍TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法 简介，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！

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。

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。

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