信息检索导论习题2-10答案csdn

信息检索导论习题2-10的答案如下：

在信息检索导论习题2-10中，题目要求考虑一个简单的文档集合，包含10个文档，每个文档都有一个唯一的文档标识符和一些关键词。问题是要计算每个文档与其他文档的相似性。

解决这个问题可以使用TF-IDF算法。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于评估关键词在文档中重要性的算法。它考虑了一个词的在文档中的频率（TF，Term Frequency）和在整个文档集合中的频率（IDF，Inverse Document Frequency）。

首先，需要计算每个文档中每个关键词的TF值。TF值可以通过关键词在文档中的出现次数除以文档中所有关键词出现次数的总和来得到。

然后，需要计算每个关键词的IDF值。IDF值可以通过文档集合中文档总数除以包含该关键词的文档数的对数来得到。计算IDF值时可以使用平滑技术，如加1。

最后，可以计算每个文档与其他文档的相似性。相似性可以通过计算两个文档中共同关键词的TF-IDF值的乘积和再除以两个文档中关键词TF-IDF值平方和的乘积来得到。

总而言之，通过使用TF-IDF算法可以计算每个文档与其他文档的相似性。

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信息检索导论中文版.pdf

参考材料：Christopher D Manning Prabhakar Raghavan和Hinrich Schütze合著的《信息检索导论》

重点信息总结：
- 《信息检索导论》是由Christopher D Manning Prabhakar Raghavan和Hinrich Schütze合著的书籍。
- 该书首次由Cambridge University Press于2008年出版。
- 《信息检索导论》介绍了信息检索领域的基本概念和技术。