java根据数据库查询出来的关键字如何用tf-idf来统计每个关键词的权重

要根据数据库查询结果使用tf-idf来统计每个关键词的权重，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 收集数据库查询结果中的所有关键词。
2. 计算每个关键词在查询结果中的词频（Term Frequency，TF），即该关键词在查询结果中出现的次数。
3. 计算每个关键词在整个数据库中的逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF），即该关键词在数据库中不同文档中出现的次数的倒数。
4. 将每个关键词的TF与IDF相乘，得到该关键词的TF-IDF权重。

下面是一个示例代码片段，演示了如何使用Java实现上述步骤：

import java.util.*;

public class TFIDF {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设数据库查询结果存储在一个字符串列表中
        List<String> queryResults = Arrays.asList("keyword1", "keyword2", "keyword1", "keyword3");

        // Step 1: 收集所有关键词
        Set<String> allKeywords = new HashSet<>(queryResults);

        // Step 2: 计算每个关键词的词频（TF）
        Map<String, Integer> termFrequency = new HashMap<>();
        for (String keyword : queryResults) {
            termFrequency.put(keyword, termFrequency.getOrDefault(keyword, 0) + 1);
        }

        // Step 3: 计算每个关键词的逆文档频率（IDF）
        Map<String, Double> inverseDocumentFrequency = new HashMap<>();
        for (String keyword : allKeywords) {
            int documentFrequency = 0;
            for (String result : queryResults) {
                if (result.contains(keyword)) {
                    documentFrequency++;
                }
            }
            double idf = Math.log((double) queryResults.size() / (documentFrequency + 1));
            inverseDocumentFrequency.put(keyword, idf);
        }

        // Step 4: 计算每个关键词的TF-IDF权重
        Map<String, Double> tfidfWeights = new HashMap<>();
        for (String keyword : queryResults) {
            double tfidf = termFrequency.get(keyword) * inverseDocumentFrequency.get(keyword);
            tfidfWeights.put(keyword, tfidf);
        }

        // 输出每个关键词的TF-IDF权重
        for (Map.Entry<String, Double> entry : tfidfWeights.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        }
    }
}

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整和优化。