TF-IDF算法在搜索模块Java实现

TF-IDF算法在搜索模块Java实现需要经过以下步骤：

1. 预处理：对文本进行分词、去停用词、去标点等操作，得到单词列表。

2. 计算TF值：TF（Term Frequency，词频）指的是某个词在文档中出现的次数，计算公式为：TF = 某个词在文档中出现的次数 / 文档中总词数。

3. 计算IDF值：IDF（Inverse Document Frequency，逆文档频率）指的是包含某个词的文档数目的倒数，计算公式为：IDF = log(语料库中的文档总数 / 包含该词的文档数 + 1)。

4. 计算TF-IDF值：TF-IDF = TF * IDF。

5. 对文档进行排序：将计算得到的TF-IDF值按照从大到小的顺序进行排序，返回相应的文档列表。

下面是一个简单的Java实现：

public class TFIDFSearch {
    private Map<String, Integer> wordCountMap;
    private Map<String, Double> tfMap;
    private Map<String, Double> idfMap;
    private Map<String, Double> tfidfMap;
    private Map<String, Double> docScoreMap;

    public TFIDFSearch() {
        wordCountMap = new HashMap<>();
        tfMap = new HashMap<>();
        idfMap = new HashMap<>();
        tfidfMap = new HashMap<>();
        docScoreMap = new HashMap<>();
    }

    // 预处理
    public List<String> preprocess(String text) {
        // 分词
        List<String> wordList = new ArrayList<>();
        String[] words = text.split("\\s+");
        for (String word : words) {
            word = word.replaceAll("[^a-zA-Z]", "").toLowerCase();
            // 去停用词
            if (!StopWords.isStopWord(word)) {
                wordList.add(word);
            }
        }
        return wordList;
    }

    // 计算TF值
    public void calculateTF(List<String> wordList) {
        int wordCount = wordList.size();
        for (String word : wordList) {
            if (wordCountMap.containsKey(word)) {
                wordCountMap.put(word, wordCountMap.get(word) + 1);
            } else {
                wordCountMap.put(word, 1);
            }
            tfMap.put(word, (double) wordCountMap.get(word) / wordCount);
        }
    }

    // 计算IDF值
    public void calculateIDF(List<Document> documents) {
        int docCount = documents.size();
        for (Document document : documents) {
            List<String> wordList = preprocess(document.getText());
            Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordList);
            for (String word : wordSet) {
                if (idfMap.containsKey(word)) {
                    idfMap.put(word, idfMap.get(word) + 1);
                } else {
                    idfMap.put(word, 1.0);
                }
            }
        }
        for (String word : idfMap.keySet()) {
            idfMap.put(word, Math.log((docCount + 1) / idfMap.get(word)));
        }
    }

    // 计算TF-IDF值
    public void calculateTFIDF() {
        for (String word : tfMap.keySet()) {
            tfidfMap.put(word, tfMap.get(word) * idfMap.get(word));
        }
    }

    // 对文档进行排序
    public List<Document> search(List<Document> documents, String query) {
        List<String> queryList = preprocess(query);
        calculateTF(queryList);
        calculateTFIDF();

        for (Document document : documents) {
            List<String> wordList = preprocess(document.getText());
            double score = 0;
            for (String word : queryList) {
                if (wordList.contains(word)) {
                    score += tfidfMap.get(word);
                }
            }
            docScoreMap.put(document.getId(), score);
        }

        List<Document> result = new ArrayList<>();
        for (String docId : docScoreMap.keySet()) {
            result.add(new Document(docId, "", "", docScoreMap.get(docId)));
        }
        result.sort(Collections.reverseOrder());
        return result;
    }
}

其中，`Document`类表示一个文档，包含id、title、text和score（用于排序）属性。`StopWords`类用于判断一个单词是否为停用词。在使用时，需要先调用`calculateIDF`方法计算IDF值，然后调用`search`方法进行搜索。