java如何实现tf-idf

要在Java中实现TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），可以按照以下步骤进行：

1. 计算每个文档中每个词的词频（TF）：对于每个文档，将文档中每个词出现的次数除以文档中总词数。可以使用HashMap来存储每个词的计数。

Map<String, Integer> wordCount = new HashMap<String, Integer>();
int totalWords = 0;

// 遍历文档，统计词频
for (String word : document) {
    wordCount.put(word, wordCount.getOrDefault(word, 0) + 1);
    totalWords++;
}

// 计算每个词的词频
Map<String, Double> tfMap = new HashMap<String, Double>();
for (Map.Entry<String, Integer> entry : wordCount.entrySet()) {
    String word = entry.getKey();
    int count = entry.getValue();
    double tf = (double) count / totalWords;
    tfMap.put(word, tf);
}

2. 计算逆文档频率（IDF）：对于每个词，计算在所有文档中出现该词的文档数的倒数的对数。可以使用HashSet来存储每个词的文档数。

Set<String> documentSet = new HashSet<String>();
Map<String, Integer> documentCount = new HashMap<String, Integer>();

// 遍历所有文档，统计包含每个词的文档数
for (List<String> doc : allDocuments) {
    documentSet.clear();
    documentSet.addAll(doc);
    for (String word : documentSet) {
        documentCount.put(word, documentCount.getOrDefault(word, 0) + 1);
    }
}

// 计算每个词的逆文档频率
Map<String, Double> idfMap = new HashMap<String, Double>();
int totalDocuments = allDocuments.size();
for (Map.Entry<String, Integer> entry : documentCount.entrySet()) {
    String word = entry.getKey();
    int count = entry.getValue();
    double idf = Math.log((double) totalDocuments / (count + 1));
    idfMap.put(word, idf);
}

3. 计算TF-IDF：将TF和IDF相乘即可得到TF-IDF值。

Map<String, Double> tfidfMap = new HashMap<String, Double>();

// 计算每个词的TF-IDF值
for (Map.Entry<String, Double> entry : tfMap.entrySet()) {
    String word = entry.getKey();
    double tf = entry.getValue();
    double idf = idfMap.getOrDefault(word, 0.0);
    double tfidf = tf * idf;
    tfidfMap.put(word, tfidf);
}

以上是一个简单的实现示例，你可以根据具体需求进行适当的修改和优化。