tf-idf doc

最新推荐文章于 2025-06-10 15:54:49 发布
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该项目通过tf-idf算法对用户的微博内容进行关键词提取，作为用户标签的基础。流程包括遍历文件计算tf和idf，汇总idf，再计算tf-idf并取topK。项目结构清晰，输入数据在data/id_post，输出为[id word tf-idf]。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tf-idf

针对用户的微博内容进行用户的关键词提取，作为每个用户打标签的数据基础。
tf-idf原理参见百度百科

项目实现流程

整个项目实现流程主要有三步：
1. 遍历data文件夹下的所有最后一次调用时间戳后的id_post（id和微博内容）新文件，计算tf和idf，单独存入本地data/tf和idf下（一个id_post文件对应一个tf和idf文件）
2. 汇总每个idf文件成为一个最终的idf dict{word：frequency}，这里idf计算公式为：文档总数/该词出现文档数，由于文档总数是固定值不会影响到最终的tf-idf排名topK，所以将文档总数设为1.那么在计算tf-idf时只需：tf/frequency。
3. 计算tf-idf，取出topK。

这里写图片描述

项目结构

结构如下tree图，src/tf_idf.py 为代码，data目录下存储本地文件，log/日志文件

|-- data
|   |-- id_post
|   |-- idf
|   |-- tf
|   |-- tf_idf
|   |-- timestamp_process
|   |-- timestamp_tf_idf
|   `-- word_dict
|-- log
|-- src
|   |-- nohup.out 
|   `-- tf_idf.py

数据格式以及调用方式

输入数据放在data/id_post下，格式：

9955218 #武汉城建#【武汉地铁5号线进行环评公示 明年8月开工】记者从中铁第四勘察设计院获悉，武汉轨道交通5号线已启动第二次环评，并计划于明年8月正式开工建设。该线全长33.57km，共设站25座，其中高架站6座，地下站19座。http://t.cn/RyVENo0
9955218 #今日土拍回顾#【保利底价拿卓刀泉地块 经开地块竞价】经历过2月延期、3月流拍的卓刀泉、白沙洲三宗打包地块将重新挂牌现场拍卖，三宗地块总价比之前便宜了1.5亿。除了三宗卓刀泉、白沙洲打包地块，本次还有包括经开区、江夏、黄陂、新洲等在内的十宗地块网上挂牌拍卖。http://t.cn/RyVEf8F
9955218 #楼市嘚吧嘚#【王石田朴珺订婚很嗨 武汉楼市这是嗨完空虚?】这真的很诡异！恩，说的是王石和田朴珺！原以为《挑战者联盟》这一播吧，范冰冰和李晨的花式虐狗大法又是妥妥地“艳压全网CP”。谁知一上网竟全是这两货买婚床的消息……详情猛戳：http://t.cn/RyVVC4M

最终输出为[id word tf-idf]：

972760 是 0.0021494370522
972760 游戏 0.00162060730126
972760 郑化锋 0.00153531218015

调用方式及参数为：

1. -t --topK tf-idf的topK，默认150
2. -p --processes 多进程处理的进程数，默认3
3. -w --weight bool型 是否输出权重，默认1
4. -s -step int型 0:从计算tf和idf到tf-idf整个流程；1:只process文件，计算tf和idf存入本地；2:读取已经处理好的tf和idf文件计算tf-idf，默认0

调用例子

python ./tf_idf.py -s 0 -t 100 -p 3 -w 1
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06-10 111
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08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/46acb4885600 基于 Python 机器学习的简易天气预报系统实现（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
resalloc-selinux-5.9-1.el8.tar.gz
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reptyr-0.7.0-1.el8.tar.gz
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机械工程微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究：毕业设计复现代码与系统实现微型车间生产线的设计（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文档提供了关于“微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究”的毕业设计复现代码，涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用，详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如，利用SolidWorks API设计机械结构，通过PLC控制系统模拟生产流程，使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测，以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群：具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员，尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标：①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现；②提供完整的代码框架，便于修改和扩展以适应不同的应用场景；③作为教学或科研项目的参考资料，用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议：此资源不仅包含详细的代码实现，还涉及多个学科领域的知识，如机械设计、电气控制、数据分析等。因此，在学习过程中，建议读者结合实际操作，逐步理解每个模块的功能和原理，并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时，可以参考提供的文献资料，深入研究相关理论和技术背景。
java学生体质健康信息管理系统源代码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
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08-17
本次的学生体质健康信息管理网站，按照用户的角色可以分为教师与学生，后台设置管理员角色来对学生的信息进行管理。，设计如下： 1、后台管理系统 后台管理系统主要是为该系统的管理员提供信息管理服务的系统，具体包括的功能模块如下： （1）管理员信息管理 （2）教师信息管理 （3）学生信息管理 （4）健康信息统计（图形化进行健康，亚健康等学生的信息数量统计） 2、教师角色的功能模块设计 教师角色所需要的功能模块主要包括了如下的一些内容： （1）个人资料修改 （2）学生体质健康管理：录入相关数据，包括但不限于身高、体重、肺活量、视力等生理指标以及运动能力、身体成分、骨密度等健康指标，并且设置健康，亚健康状态 （3）学生健康建议：根据体质信息，进行学生健康的建议 （4）健康预警：对健康出问题的学生，进行健康预警 （5）饮食和锻炼情况管理，查看 3、学生角色 学生角色可以通过该信息网站看到个人的基本信息，能够看到教师给与学生的健康建议等，功能模块设计如下： （1）个人资料修改 （2）我的健康建议查看 （3）我的健康预警 （4）饮食和锻炼情况管理，记录平时的饮食和锻炼情况 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
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### c-TF-IDF Algorithm Implementation and Explanation #### Overview of c-TF-IDF In the context of information retrieval and text processing, c-TF-IDF extends traditional TF-IDF by incorporating cluster-specific term weights. This approach enhances the ability to identify important terms that are characteristic not only within individual documents but also across clusters of similar documents[^1]. #### Mathematical Foundation The core concept involves calculating two components: - **Cluster Term Frequency (CTF):** Measures how frequently a term appears in all documents belonging to a specific cluster. - **Inverse Cluster Frequency (ICF):** Reflects the rarity of a term across different clusters. Combining these metrics allows for identifying distinctive features unique to each cluster while down-weighting common words found throughout multiple clusters[^2]. #### Python Code Example Below is an example demonstrating how one might implement this method using `sklearn`: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np def compute_ctfidf(documents_per_cluster): vectorizer = TfidfVectorizer().fit_transform([' '.join(docs) for docs in documents_per_cluster]) tfidf_matrix = vectorizer.toarray() # Compute average TF-IDF score per word over all clusters avg_tfidf_scores = np.mean(tfidf_matrix, axis=0) # Calculate CTF-IDF scores based on relative difference from mean ctfdif_scores = [] for i in range(len(documents_per_cluster)): doc_vector = tfidf_matrix[i] normalized_diff = abs(doc_vector - avg_tfidf_scores) ctfdif_scores.append(normalized_diff / max(normalized_diff)) return ctfdif_scores ``` This code snippet first computes standard TF-IDF values for every document grouped under their respective clusters. Then it calculates differences between individual document vectors and overall averages before normalizing them into final c-TF-IDF scores. #### Application Scenarios Such techniques find applications in areas like clustering evaluation, topic modeling, summarization tasks where distinguishing characteristics among groups play crucial roles[^3]. --related questions-- 1. What other methods exist besides c-TF-IDF for enhancing cluster-based text analysis? 2. Can you provide real-world examples illustrating successful uses of c-TF-IDF algorithms? 3. Are there any limitations associated with applying c-TF-IDF approaches compared to conventional ones? 4. How does adjusting parameters impact performance when implementing c-TF-IDF models?
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