TF-IDF算法简单解释

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本挖掘和信息检索算法，用于衡量一个词语对于一个文档集合的重要程度。它的核心思想是结合了词频(Term Frequency, TF)和逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)两个指标。

1. **词频(Term Frequency, TF)**: 表示一个词语在文档中出现的频率，通常计算为该词在文档中的次数除以文档的总词数。较高的词频表示该词在文档中更常见。

2. **逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)**: 衡量了一个词语普遍重要性的度量，是所有文档中包含这个词的文档数量的倒数，然后对结果取对数。如果一个词在很多文档中都出现，那么它的IDF值会较低，表示它不太独特；相反，如果一个词只出现在少数文档中，IDF值较高，说明这个词更重要。

TF-IDF的计算公式通常是：TF-IDF(word, document) = TF(word, document) * IDF(word)，其中TF(word, document)是词频，IDF(word)是逆文档频率。

TF-IDF算法在文档分类、关键词提取、搜索引擎排序等领域非常有用，因为它能够捕捉到词语的重要性，并且在处理大量数据时，对长文档和短文档都能提供相对公平的评价。