文章轉自網絡，作者疑似瀋陽納森網絡
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用於信息檢索與數據挖掘的常用加權技術。TF意思是詞頻(Term Frequency)，IDF意思是逆文本頻率指數(Inverse Document Frequency)。
TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。除了TF-IDF以外，因特網上的搜索引擎還會使用基於鏈接分析的評級方法，以確定文件在搜尋結果中出現的順序。
TFIDF的主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，並且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。TFIDF實際上是：TF * IDF，TF詞頻(Term Frequency)，IDF逆向文件頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示詞條在文檔d中出現的頻率。IDF的主要思想是：如果包含詞條t的文檔越少，也就是n越小，IDF越大，則說明詞條t具有很好的類別區分能力。如果某一類文檔C中包含詞條t的文檔數為m，而其它類包含t的文檔總數為k，顯然所有包含t的文檔數n=m+k，當m大的時候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值會小，就說明該詞條t類別區分能力不強。但是實際上，如果一個詞條在一個類的文檔中頻繁出現，則說明該詞條能夠很好代表這個類的文本的特徵，這樣的詞條應該給它們賦予較高的權重，並選來作為該類文本的特徵詞以區別與其它類文檔。這就是IDF的不足之處. 在一份給定的文件裡，詞頻（term frequency，TF）指的是某一個給定的詞語在該文件中出現的頻率。這個數字是對詞數(term count)的歸一化，以防止它偏向長的文件。
當前，真正在搜索引擎等實際應用中廣泛使用的是 tf-idf 模型。tf-idf 模型的主要思想是：如果詞w在一篇文檔d中出現的頻率高，並且在其他文檔中很少出現，則認為詞w具有很好的區分能力，適合用來把文章d和其他文章區分開來。 |
