Tf-idf,即Term Frequency-Inverse Document Frequency(词频-逆文档频率),是一种用于信息检索与文本挖掘中的统计算法,旨在衡量一个词对于一个文档集或语料库中的一份文档的重要性。
Tf(词频)指的是在一个文档中某个词出现的频率,是一个词的出现次数除以该文档中所有词的总数。如果一个词在某个文档中频繁出现,那么它对于该文档的重要性就越高。
Idf(逆文档频率)指的是一个词在整个文档集或语料库中的普遍重要性,是文档总数除以包含该词的文档数的对数倒数。如果一个词在整个文档集中出现的文档数越少,那么它对于区分文档的能力就越强,其重要性也越高。
Tf-idf的计算方法是将词频乘以逆文档频率,以得到一个词在一个文档中的重要性分数。这个分数可以用于信息检索领域的关键词提取、文档相似度计算等任务。
在云计算领域,Tf-idf可以应用于SO(Stack Overflow)帖子的相关性排序和标签推荐。对于给定的问题帖子,可以计算其标题和正文中各个词的Tf-idf值,然后根据这些值对帖子进行排序,以确定与问题最相关的回答帖子。此外,可以根据问题帖子的Tf-idf值推荐相关的标签,以便更好地组织和分类帖子,提高帖子的可检索性。
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