TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。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件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它...
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2015-08-04 22:37:17
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一、TF-IDF、余弦相似度、向量空间模型（1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；（2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）；（3）生成两篇文章各自的词频向量；（4）计算两个向量的余弦相似...
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2015-07-29 19:08:52
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TF-IDF：Term Frequency-Inverse Document Frequency（词频-逆文档频度）：主要用来估计一个词在一个文档中的重要程度。符号说明：文档集：D={d1,d2,d3,..,dn}nw,d：词w在文档d中出现的次数{wd}：文档d中的所有词的集合nw：包含词w的文档...
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2015-07-28 22:56:07
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基于社交网络的情绪化分析IIIBy 白熊花田(http://blog.csdn.net/whiterbear) 转载需注明出处，谢谢。前面进行了微博数据的抓取，简单的处理，这一篇进行学校微博的相似度分析。微博相似度分析这里试图计算任意两个学校之间的微博用词的相似度。思路：首先对学校微博进行分词，遍历获取每个学校的高频用词词典，组建用词基向量，使用该基向量构建每个学校的用词向量，最后使用TF-IDF算...
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2015-06-28 17:36:26
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信息检索概述信息检索是当前应用十分广泛的一种技术，论文检索、搜索引擎都属于信息检索的范畴。通常，人们把信息检索问题抽象为：在文档集合D上，对于由关键词w[1] … w[k]组成的查询串q，返回一个按查询q和文档d匹配度relevance(q, d)排序的相关文档列表D’。对于这一问题，先后出现了布尔...
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2015-06-24 07:05:45
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BM25算法的全称是 Okapi BM25，是一种二元独立模型的扩展，也可以用来做搜索的相关度排序。Sphinx的默认相关性算法就是用的BM25。Lucene4.0之后也可以选择使用BM25算法(默认是TF-IDF)。如果你使用的solr，只需要修改schema.xml，加入下面这行就可以BM25也...
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2015-06-15 18:15:05
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Lucene在进行关键词查询的时候，默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性，用这个数据排序TF:词频,IDF：逆向文档频率，TF-IDF是一种统计方法，或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂，但是它其实只包含了两个简单规则某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多，越相关整个文档集合中包含某...
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2015-06-15 18:03:03
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1. TF-IDF的误区
TF-IDF可以有效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。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中单纯使用TF-IDF来判断一个特征是否有区分度是不够的。
1）它没有考虑特征词在类间的分布。也就是说该选择的特征应该在某类出现多，而其它类出现少，即考察各类的文档频率的差异。如果一个特征词，在各个类间分布比较均匀...
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2015-06-04 19:27:23
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下： “乔布斯离我们而去了。” “苹果...
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2015-06-02 12:54:29
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概念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。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。逆向文件频率 (inverse ...
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2015-05-21 17:01:55
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