"找出相似文章"的一种算法: 利用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词. 每篇文章若干个关键词的相对词频. 生成两篇文章各自的词频向量. 计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似. 原文链接作者阮一峰: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html 另一应用自动摘要: http://www.ruanyi…

上一次,我用TF-IDF算法自动提取关键词. 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影. 句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看…

(注:本文转载自阮一峰老师的博文,原文地址:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html) 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题. 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法. 让我们从一个实例开始讲起.假定现在有一篇长文<中国的蜜蜂养殖>,我们准备用计算机提取它的关键词. 一个容易想到的思路,就是找到出现次数最多的词.如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现.于是,我们进行"词频&qu…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…

TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志     TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词     作者: 阮一峰     日期: 2013年3月15日     这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题.     有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?     这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等很多计算机前沿领域…

0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),…

https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79135909 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,…

主要知识点: boolean model IF/IDF vector space model     一.boolean model     在es做各种搜索进行打分排序时,会先用boolean model 进行初步的筛选,boolean model类似and这种逻辑操作符,先过滤出包含指定term的doc.must/must not/should(过滤.包含.不包含 .可能包含)这几种情况,这一步不会对各个doc进行打分,只分过滤,为下一步的IF/IDF算法筛选数据.     二.TF/IDF…