TF-IDF算法简介 TF-IDF概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文 ...
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2018-03-09 20:30:35
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主要知识点： boolean model IF/IDF vector space model 一、boolean model 在es做各种搜索进行打分排序时，会先用boolean model 进行初步的筛选，boolean model类似and这种逻辑操作符，先过滤出包含指定term的doc。mus... ...
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2018-03-08 13:52:33
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主要知识点： TF/IDF算法介绍 查看es计算_source的过程及各词条的分数 查看一个document是如何被匹配到的 一、算法介绍 relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。Elasticsearch使用的是 term f... ...
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2018-02-26 13:22:35
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前人摘树，后人乘凉。 源码在github有CMakeLists，代码下下来可以直接编译。 泡泡机器人有个很详细的分析，结合浅谈回环检测中的词袋模型，配合高翔的回环检测应用，基本上就可以串起来了。 tf-idf的概念，表达方式不唯一，这里的定义是这样： tf表示词频，这个单词在图像中出现的次数/图像单 ...
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2018-02-15 10:29:47
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1.首先。我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描写叙述符。 2.再用k-means算法对图像库中的特征点进行训练，生成类心。 3.生成每幅图像的BOF。详细方法为：推断图像的每一个特征点与哪个类心近期。近期则放入该类心，最后将生成一列频数表。即初步的无权BOF。 4.通过tf-idf对频数 ...
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2018-02-02 18:29:36
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搜索引擎算法研究专题五：TF-IDF详解 2017年12月19日 ? 搜索技术 ? 共 1396字 ? 字号 小 中 大 ? 评论关闭 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计 ...
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2018-01-22 14:04:45
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学习Hadoop 实现TF-IDF 算法，使用的是CDH5.13.1 VM版本，Hadoop用的是2.6.0的jar包，Maven中增加如下即可 代码如下: 整体实现算是比较简单，第一个MR计算idf，map是统计每个文档出现过的词，都记成1次，然后reducer统计所有的，这样就得到了每一个词的i ...
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2018-01-15 00:18:23
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本篇博文是数据挖掘部分的首篇，思路主要是先聊聊相似度的理论部分，下一篇是代码实战。 我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相 ...
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2018-01-14 16:42:35
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 基本概念 语料（Corp ...
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2018-01-08 13:30:09
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上面的查询匹配就会进行分词，比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。 { "query_string":{ "default_field": ...
