词权重计算及应用

本文详细介绍了词权重表示中的TF-IDF概念,包括词频、逆文档频率的计算,并探讨了TF-IDF在文档相关性、余弦定理应用、文档分类、推荐搜索和查询结果排名中的作用。

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本文讨论如何计算词(有时候称特征向量)权重和向量空间模型及其应用。本文的“文档”是指查询对象,它们可以使一条条单独的记录或者是一本书的各章,还可以是一个网页,或者xml文件等。

1 归一化

    在讨论词权重和向量空间模型前需要先了解下归一化的概念。归一化(normailization)方法有两种形式。第一种形式是把数变为(0,1)之间的小数,方便计算。第二种是把有量纲(量纲是指单位)表达式变为无量纲表达式,这样归一化后统一了单位,方便比较,而且归一化后比较的数值才有意义。

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