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既然是二，就是順著上一篇文章《TF-IDF：傳統(tǒng)IR的相關(guān)排序技術(shù)》寫下來(lái)的。所以，有興趣的同學(xué)請(qǐng)先看完第一篇文章再來(lái)繼續(xù)。

好，我們繼續(xù)開始二。

關(guān)于詞頻，只要你的分詞工具夠牛逼，就很好理解和實(shí)現(xiàn)。關(guān)于反文檔頻率，各位親們，看到時(shí)會(huì)不會(huì)初時(shí)感覺很牛叉，然后細(xì)想會(huì)很有疑惑?

逆文檔頻率(idf)=log(文檔總數(shù)/包含關(guān)鍵詞的文檔數(shù)量)

對(duì)，疑惑就在怎么獲得“文檔總數(shù)”與“包含關(guān)鍵詞的文檔數(shù)量”上。

在搜索引擎上，可以有一個(gè)不錯(cuò)的替代方式，下面聽我細(xì)細(xì)道來(lái)。

每篇文章每個(gè)網(wǎng)頁(yè)幾乎都含有“的”這個(gè)字，嗯，你想到了吧。在搜索引擎中搜這個(gè)字，出來(lái)的結(jié)果數(shù)量可以理解為所有的文檔數(shù)量，然后再搜你的目標(biāo)詞即為包含這個(gè)詞的文檔數(shù)量，這一數(shù)據(jù)也就得到了解決，下面是我弄的一個(gè)例子：

好了，有了這些數(shù)據(jù)，我們接下來(lái)看看能夠做些什么出來(lái)。

將網(wǎng)站中每個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分詞，去掉語(yǔ)氣助詞停頓詞之后按照tf-idf值從大到小進(jìn)行排序。

網(wǎng)頁(yè)A={a1，b1，c1，d1，e1……z1}

網(wǎng)頁(yè)B={a1，b2，c1，d5，e2……z6}

網(wǎng)頁(yè)C={a2，b1，c2，d1，e2……z2}

……

顯然從{a1，b1，c1，d1，e1……z1}中就可以了解到網(wǎng)頁(yè)A所表達(dá)的意思，B、C亦然。

如果通過一個(gè)方法將A、B、C中的詞進(jìn)行比對(duì)，那豈不是就可以算出來(lái)……，你想對(duì)了，頁(yè)面之間的相似程度。

這個(gè)方法，就是余弦值。具體操作，如下：

我們首先從A、B、C中選出前N個(gè)可以表達(dá)頁(yè)面主題的詞，組成一個(gè)集合。

{a1，c1，d1，e1，b2，d5，e2，a2，b1，c2}

然后計(jì)算A、B、C頁(yè)面針對(duì)這個(gè)集合中每個(gè)詞的詞頻(如有必要，請(qǐng)使用相對(duì)詞頻)，組成對(duì)應(yīng)的向量。

A=[2,1,3,5,0,0,0,0,1,0]

B=[……]

C=[……]

請(qǐng)記住這個(gè)高中時(shí)就學(xué)到的公式。

OK，經(jīng)過此公式的計(jì)算，不但是頁(yè)面之間的相似度，同樣一個(gè)頁(yè)面最相關(guān)的推薦文章也即可由此產(chǎn)生。

有興趣的同學(xué)們，請(qǐng)?jiān)囼?yàn)一下吧。

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