概念
tf-idf（term frequency–inverse document frequency）是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。tf-idf是一種統計方法，用以評估一字詞對於乙個檔案集或乙個語料庫中的其中乙份檔案的重要程度。字詞的重要性隨著它在檔案中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。tf-idf加權的各種形式常被搜尋引擎應用，作為檔案與使用者查詢之間相關程度的度量或評級。除了tf-idf以外，網際網路上的搜尋引擎還會使用基於鏈結分析的評級方法，以確定檔案在搜尋結果中出現的順序。
原理
在乙份給定的檔案裡，詞頻 (term frequency, tf)指的是某乙個給定的詞語在該檔案中出現的次數。這個數字通常會被歸一化（分子一般小於分母 區別於idf），以防止它偏向長的檔案。（同乙個詞語在長檔案裡可能會比短檔案有更高的詞頻，而不管該詞語重要與否。）
逆向檔案頻率 (inverse document frequency, idf)是乙個詞語普遍重要性的度量。某一特定詞語的idf，可以由總檔案數目除以包含該詞語之檔案的數目，再將得到的商取對數得到。
某一特定檔案內的高詞語頻率，以及該詞語在整個檔案集合中的低檔案頻率，可以產生出高權重的tf-idf。因此，tf-idf傾向於過濾掉常見的詞語，保留重要的詞語。
tfidf的主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率tf高，並且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。tfidf實際上是：tf * idf，tf詞頻(term frequency)，idf反文件頻率(inverse document frequency)。tf表示詞條在文件d中出現的頻率（另一說：tf詞頻(term frequency)指的是某乙個給定的詞語在該檔案中出現的次數）。idf的主要思想是：如果包含詞條t的文件越少，也就是n越小，idf越大，則說明詞條t具有很好的類別區分能力。如果某一類文件c中包含詞條t的文件數為m，而其它類包含t的文件總數為k，顯然所有包含t的文件數n=m+k，當m大的時候，n也大，按照idf公式得到的idf的值會小，就說明該詞條t類別區分能力不強。（另一說：idf反文件頻率(inverse document frequency)是指果包含詞條的文件越少，idf越大，則說明詞條具有很好的類別區分能力。）但是實際上，如果乙個詞條在乙個類的文件中頻繁出現，則說明該詞條能夠很好代表這個類的文字的特徵，這樣的詞條應該給它們賦予較高的權重，並選來作為該類文字的特徵詞以區別與其它類文件。這就是idf的不足之處.
在乙份給定的檔案裡，詞頻（term frequency，tf）指的是某乙個給定的詞語在該檔案中出現的頻率。這個數字是對詞數(term count)的歸一化，以防止它偏向長的檔案。（同乙個詞語在長檔案裡可能會比短檔案有更高的詞數，而不管該詞語重要與否。）對於在某一特定檔案裡的詞語
以上式子中
逆向檔案頻率（inverse document frequency，idf）是乙個詞語普遍重要性的度量。某一特定詞語的idf，可以由總檔案數目除以包含該詞語之檔案的數目，再將得到的商取對數得到：
然後某一特定檔案內的高詞語頻率，以及該詞語在整個檔案集合中的低檔案頻率，可以產生出高權重的tf-idf。因此，tf-idf傾向於過濾掉常見的詞語，保留重要的詞語。
示例
一：有很多不同的數學公式可以用來計算tf-idf。這邊的例子以上述的數學公式來計算。詞頻 (tf) 是一詞語出現的次數除以該檔案的總詞語數。假如一篇檔案的總詞語數是100個，而詞語「母牛」出現了3次，那麼「母牛」一詞在該檔案中的詞頻就是3/100=0.03。乙個計算檔案頻率 (df) 的方法是測定有多少份檔案出現過「母牛」一詞，然後除以檔案集裡包含的檔案總數。所以，如果「母牛」一詞在1,000份檔案出現過，而檔案總數是10,000,000份的話，其逆向檔案頻率就是 log(10,000,000 / 1,000)=4。最後的tf-idf的分數為0.03 * 4=0.12。
二：根據關鍵字k1,k2,k3進行搜尋結果的相關性就變成tf1*idf1 + tf2*idf2 + tf3*idf3。比如document1的term總量為1000，k1,k2,k3在document1出現的次數是100，200，50。包含了 k1, k2, k3的docuement總量分別是 1000， 10000，5000。document set的總量為10000。 tf1 = 100/1000 = 0.1 tf2 = 200/1000 = 0.2 tf3 = 50/1000 = 0.05 idf1 = log(10000/1000) = log(10) = 2.3 idf2 = log(10000/100000) = log(1) = 0; idf3 = log(10000/5000) = log(2) = 0.69 這樣關鍵字k1,k2,k3與docuement1的相關性= 0.1*2.3 + 0.2*0 + 0.05*0.69 = 0.2645 其中k1比k3的比重在document1要大，k2的比重是0.
讀者可能已經發現了又乙個漏洞。在上面的例子中，詞「的」站了總詞頻的 80% 以上，而它對確定網頁的主題幾乎沒有用。我們稱這種詞叫「應刪除詞」（stopwords)，也就是說在度量相關性是不應考慮它們的頻率。在漢語中，應刪除詞還有「是」、「和」、「中」、「地」、「得」等等幾十個。忽略這些應刪除詞後，上述網頁的相似度就變成了0.007，其中「原子能」貢獻了 0.002，「應用」貢獻了 0.005。細心的讀者可能還會發現另乙個小的漏洞。在漢語中，「應用」是個很通用的詞，而「原子能」是個很專業的詞，後者在相關性排名中比前者重要。因此我們需要給漢語中的每乙個詞給乙個權重，這個權重的設定必須滿足下面兩個條件：
1. 乙個詞**主題能力越強，權重就越大，反之，權重就越小。我們在網頁中看到「原子能」這個詞，或多或少地能了解網頁的主題。我們看到「應用」一次，對主題基本上還是一無所知。因此，「原子能「的權重就應該比應用大。
2. 應刪除詞的權重應該是零。
TF IDF及其演算法
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