📚TF-IDF及其算法🧐
发布时间：2025-03-23 13:15:46来源：网易编辑：魏良启
TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用统计方法，简单来说就是衡量一个词对文档的重要性！✨它由两部分组成：Term Frequency (TF) 和 Inverse Document Frequency (IDF)。
TF（词频）是指某个词在文档中出现的频率，用来反映这个词的重要性。公式为：
`TF(t) = （该词在文档中出现次数） / （文档总词数）` 📝
而IDF（逆文档频率）则是为了减少高频通用词的影响，比如“的”、“是”等。公式为：
`IDF(t) = log(文档总数 / 包含该词的文档数)` 📊
两者相乘得到TF-IDF值，数值越大表示这个词越重要！💡结合这两个指标，可以更精准地定位关键词，应用于搜索引擎、推荐系统等领域。🌟
快来试试用TF-IDF优化你的内容吧！🚀
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