TF-IDF算法

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于文本挖掘和信息检索的加权统计方法，帮助衡量一个词语（术语）在一个文档集或一个语料库中的重要性。TF-IDF广泛应用于搜索引擎、文本分类和推荐系统中。

TF-IDF的概念与计算

TF-IDF由两个主要部分组成：

1. 词频 (Term Frequency, TF)：

   • 衡量一个词语在单个文档中的出现频率。
   • 可以用不同的方法计算，但最常见的计算方式是：
     [
     \text{TF}(t, d) = \frac{\text{词语}_t\text{在文档}_d\text{中出现的次数}}{\text{文档}_d\text{中所有词语出现的总次数}}
     ]

2. 逆文档频率 (Inverse Document Frequency, IDF)：

   • 衡量一个词语在整个文档集中的重要性。
   • 通过减少那些在很多文档中都出现的词语的权重（如“the”、“is”），突出那些在少数文档中出现的词语。
   • 计算公式是：
     [
     \text{IDF}(t, D) = \log{\left(\frac{N}{\text{包含词语}_t\text{的文档数量}}\right)}
     ]
     其中，( N ) 是文档集的总文档数。

3. TF-IDF：

   • 将TF和IDF结合起来，计算公式为&#