用户画像标签数据开发之标签权重计算java写法

用户画像标签数据开发中，计算标签权重通常是为了反映某个标签对用户的重要程度或相关性。在Java中，可以采用多种方法来实现标签权重的计算，这里给出一种基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法的简单示例：

import java.util.*;

// 假设我们有一个TagData类表示每个标签及其频率
class TagData {
    String tag;
    int frequency;

    // 构造函数和getter/setter省略
}

// 计算TF-IDF
public double calculateWeight(TagData tag) {
    int documentCount = getTotalDocuments(); // 总文档数
    int tagFrequency = tag.frequency; // 标签在当前文档的频率

    double tf = (double) tagFrequency / documentCount; // TF(词频)
    double idf = Math.log(documentCount / getDocumentCountWithTag(tag.tag)); // IDF(逆文档频率)

    return tf * idf;
}

private int getTotalDocuments() { ... } // 获取总文档数的方法
private int getDocumentCountWithTag(String tag) { ... } // 获取包含特定标签的文档数的方法

// 示例：给定一组TagData实例，计算并打印所有标签的权重
List<TagData> tags = ...;
for (TagData tag : tags) {
    double weight = calculateWeight(tag);
    System.out.println("Tag: " + tag.tag + ", Weight: " + weight);
}