tf-idf算法和应用场景

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于文本挖掘的算法，用于评估一篇文档中某个词语对于整个文集的重要程度。

TF-IDF算法的基本假设是，一个词语在一篇文档中出现次数越多，同时在其他文档中出现次数越少，则该词语越具有代表性和重要性。TF-IDF算法通过统计每个词语在文档中出现的频率和在整个文集中出现的频率，计算出每个词语的TF-IDF值，从而评估其重要程度。

TF-IDF算法主要应用于文本分类、信息检索、搜索引擎、自然语言处理等领域。例如，在搜索引擎中，TF-IDF算法可以帮助搜索引擎排名结果，使得与查询词语相关性较高的文档排名更靠前；在文本分类中，TF-IDF算法可以用于特征提取，从而建立文本分类模型。