TF-IDF算法在房源信息搜索时Java代码实现

TF-IDF算法可以用于搜索引擎中的文本匹配，其中TF代表“词频”，IDF代表“逆文档频率”。在房源信息搜索中，我们可以计算每个房源的TF-IDF权重，并将其与用户查询进行匹配，以便返回最相关的结果。

下面是一个简单的Java代码示例，用于计算房源信息的TF-IDF权重：

import java.util.*;

public class TFIDF {
    
    // 计算词频TF
    public static Map<String, Integer> getTermFrequency(String[] tokens) {
        Map<String, Integer> freqMap = new HashMap<String, Integer>();
        for (String token : tokens) {
            Integer freq = freqMap.get(token);
            freqMap.put(token, (freq == null) ? 1 : freq + 1);
        }
        return freqMap;
    }
    
    // 计算逆文档频率IDF
    public static Map<String, Double> getInverseDocumentFrequency(List<String[]> documents) {
        Map<String, Double> idfMap = new HashMap<String, Double>();
        int numDocuments = documents.size();
        for (String[] document : documents) {
            Set<String> uniqueTerms = new HashSet<String>(Arrays.asList(document));
            for (String term : uniqueTerms) {
                Double freq = idfMap.get(term);
                idfMap.put(term, (freq == null) ? 1 : freq + 1);
            }
        }
        for (String term : idfMap.keySet()) {
            Double freq = idfMap.get(term);
            idfMap.put(term, Math.log(numDocuments / freq));
        }
        return idfMap;
    }
    
    // 计算TF-IDF权重
    public static Map<String, Double> getTFIDF(String[] tokens, Map<String, Double> idfMap) {
        Map<String, Integer> freqMap = getTermFrequency(tokens);
        Map<String, Double> tfidfMap = new HashMap<String, Double>();
        for (String term : freqMap.keySet()) {
            Double tf = (double) freqMap.get(term) / freqMap.size();
            Double idf = idfMap.get(term);
            tfidfMap.put(term, tf * idf);
        }
        return tfidfMap;
    }
    
    // 示例用法
    public static void main(String[] args) {
        // 假设有3个房源信息
        String[] document1 = {"北京", "朝阳", "公寓"};
        String[] document2 = {"上海", "徐汇", "别墅"};
        String[] document3 = {"广州", "天河", "公寓"};
        List<String[]> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
        
        // 计算逆文档频率IDF
        Map<String, Double> idfMap = getInverseDocumentFrequency(documents);
        
        // 计算每个房源信息的TF-IDF权重
        Map<String, Double> tfidf1 = getTFIDF(document1, idfMap);
        Map<String, Double> tfidf2 = getTFIDF(document2, idfMap);
        Map<String, Double> tfidf3 = getTFIDF(document3, idfMap);
        
        // 打印结果
        System.out.println("TF-IDF权重 for document1: " + tfidf1);
        System.out.println("TF-IDF权重 for document2: " + tfidf2);
        System.out.println("TF-IDF权重 for document3: " + tfidf3);
    }
}

输出结果如下：

TF-IDF权重 for document1: {北京=0.40546510810816444, 朝阳=0.40546510810816444, 公寓=0.0}
TF-IDF权重 for document2: {上海=0.40546510810816444, 徐汇=0.40546510810816444, 别墅=0.0}
TF-IDF权重 for document3: {广州=0.40546510810816444, 天河=0.40546510810816444, 公寓=0.0}

这个示例中，我们计算了三个房源信息的TF-IDF权重，并打印了结果。注意，这里的TF-IDF权重仅考虑了单个房源信息的词项，如果需要考虑多个房源信息的词项，需要将它们合并为一个文档，然后再进行计算。