tf（term frequency，縮寫為tf）：詞頻，某一詞條（item）出現的頻度。為歸一化要除以該篇文件的所有item。
t f=
item
出現的次
數該篇文
檔所有的
item
tf=\frac
tf=該篇文
檔所有的
item
item
出現的次
數idf（inverse document frequency，縮寫為idf）：逆文字頻率。需要有乙個語料庫corpus。公式如下
t f=
−log
(文件出
現ite
m的篇數
+1語料
庫中的文
檔數
)tf=-log(\frac)
tf=−lo
g(語料
庫中的文
檔數文件
出現it
em的篇
數+1
)故該item的tf-idf的值：
t f−
idf=
tf∗i
df
tf-idf=tf*idf
tf−idf
=tf∗
idf te
m1,.
..,i
temn
item_1,...,item_n
item1
,...
,ite
mn，那麼該引擎後端就會遍歷所有語料庫，計算每篇文章該ite
m1,.
..,i
temn
item_1,...,item_n
item1
,...
,ite
mn的tf−
id
ftf-idf
tf−idf
值相加得到tf−
idf1
,...
,tf−
idfn
tf-idf_1,...,tf-idf_n
tf−idf
1,.
..,t
f−idfn
js緩動演算法以及應用場景 vue
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TF IDF及其演算法
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...