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本篇内容主要讲解“TF-IDF 算法的原理是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“TF-IDF 算法的原理是什么”吧!
概念
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）
是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。
TF-IDF 是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。
字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
TF-IDF 加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了 TF-IDF 以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。
原理
词频 (term frequency, TF)
指的是某一个给定的词语在一份给定的文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化（分子一般小于分母 区别于 IDF），以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。）
逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的 IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。
某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的 TF-IDF。因此，TF-IDF 倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。
逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）
一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的 IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：
其中：|D|：语料库中的文件总数
：包含词语 的文件数目（即 如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一般情况下使用
然后
某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的 TF-IDF。因此，TF-IDF 倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。
TFIDF 的主要思想是
如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF 实际上是：TF * IDF，TF 词频 (Term Frequency)，IDF 反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF 表示词条在文档 d 中出现的频率（另一说：TF 词频(Term Frequency) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数）。IDF 的主要思想是：如果包含词条 t 的文档越少，也就是 n 越小，IDF 越大，则说明词条 t 具有很好的类别区分能力。如果某一类文档 C 中包含词条 t 的文档数为 m，而其它类包含 t 的文档总数为 k，显然所有包含 t 的文档数 n =m+k，当 m 大的时候，n 也大，按照 IDF 公式得到的 IDF 的值会小，就说明该词条 t 类别区分能力不强。（另一说：IDF 反文档频率 (Inverse Document Frequency) 是指果包含词条的文档越少，IDF 越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。）但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是 IDF 的不足之处.
在一份给定的文件里，词频（termfrequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数 (termcount) 的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）对于在某一特定文件里的词语来说，它的重要性可表示为：
以上式子中 是该词在文件 中的出现次数，而分母则是在文件 中所有字词的出现次数之和。
到此，相信大家对“TF-IDF 算法的原理是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
