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TF-IDF演算法及其程式設計實現

阿新 • • 發佈：2019-01-18
我們很容易發現，如果一個關鍵詞只在很少的網頁中出現，我們通過它就容易鎖定搜尋目標，它的權重也就應該大。反之如果一個詞在大量網頁中出現，我們看到它仍然不很清楚要找什麼內容，因此它應該小。概括地講，假定一個關鍵詞 ｗ 在 Ｄｗ 個網頁中出現過，那麼 Ｄｗ 越大，ｗ的權重越小，反之亦然。在資訊檢索中，使用最多的權重是“逆文字頻率指數” （Inverse document frequency 縮寫為ＩＤＦ），它的公式為ｌｏｇ（Ｄ／Ｄｗ）其中Ｄ是全部網頁數。比如，我們假定中文網頁數是Ｄ＝１０億，應刪除詞“的”在所有的網頁中都出現，即Ｄｗ＝１０億，那麼它的ＩＤＦ＝log(10億/10億）= log (1) = ０。假如專用詞“原子能”在兩百萬個網頁中出現，即Ｄｗ＝２００萬，則它的權重ＩＤＦ＝log(500) =6.2。又假定通用詞“應用”，出現在五億個網頁中，它的權重ＩＤＦ = log(2)則只有 0.7。也就只說，在網頁中找到一個“原子能”的比配相當於找到九個“應用”的匹配
。利用 IDF，上述相關性計算個公式就由詞頻的簡單求和變成了加權求和，即 TF1*IDF1 +　TF2*IDF2 ＋... + TFN*IDFN。在上面的例子中，該網頁和“原子能的應用”的相關性為 0.0161，其中“原子能”貢獻了 0.0126，而“應用”只貢獻了0.0035。這個比例和我們的直覺比較一致了。

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