搜索引擎 tf-idf

TF-IDF是一种用于搜索引擎的算法，它的主要思想是根据词语在文档中的频率和在整个文集中的频率来计算词语的重要性。TF（词频）表示词语在文档中出现的频率，而IDF（逆文档频率）表示包含该词语的文档数与总文档数的比值的对数的倒数。TF-IDF的计算公式为TF * IDF。

在搜索引擎中，TF-IDF被用来评估一个词语在某个文档中的重要性。如果一个词语在某个文档中的频率很高，但在其他文档中很少出现，那么它很可能是该文档的关键词。因此，搜索引擎会根据词语的TF-IDF值来对搜索结果进行排序，以便将与查询相关性最高的文档排在前面。

总结来说，TF-IDF是一种用于搜索引擎的算法，通过计算词语在文档中的频率和在整个文集中的频率来评估词语的重要性，从而对搜索结果进行排序。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [搜索引擎：文本分类——TF/IDF算法](https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/48811033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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