F-IDF(詞頻-逆文檔頻率)算法是一種統(tǒng)計(jì)方法，用以評(píng)估一字詞對(duì)于一個(gè)文件集或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)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(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時(shí)會(huì)隨著它在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比下降。該算法在數(shù)據(jù)挖掘、文本處理和信息檢索等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如從一篇文章中找到它的關(guān)鍵詞。
TFIDF的主要思想是：如果某個(gè)詞或短語(yǔ)在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現(xiàn)，則認(rèn)為此詞或者短語(yǔ)具有很好的類別區(qū)分能力，適合用來(lái)分類。TF-IDF實(shí)際上就是 
TF*IDF，其中 TF(Term Frequency)，表示詞條在文章Document 中出現(xiàn)的頻率;IDF(Inverse Document 
Frequency)。
其主要思想就是，如果包含某個(gè)詞 
Word的文檔越少，則這個(gè)詞的區(qū)分度就越大，也就是 IDF 越大。對(duì)于如何獲取一篇文章的關(guān)鍵詞，我們可以計(jì)算這邊文章出現(xiàn)的所有名詞的 
TF-IDF，TF-IDF越大，則說(shuō)明這個(gè)名詞對(duì)這篇文章的區(qū)分度就越高，取 TF-IDF 值較大的幾個(gè)詞，就可以當(dāng)做這篇文章的關(guān)鍵詞。
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基于PageRank算法衍生出來(lái)的外鏈時(shí)代，那時(shí)候多瀏覽器多窗口同時(shí)運(yùn)行，CtrlC加CtrlV無(wú)限循環(huán)，我們被親切地稱為CV工程師;而后黑馬博客群發(fā)、蟲蟲營(yíng)銷助手，又如劍客手中的劍攝取著搜索引擎這個(gè)大流量池;當(dāng)然還有大量的各式各樣友情鏈接交換手法以及鏈輪手法。
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