1.3.1.3TF-IDF计算 使用sklearn库中的TfidfVectorizer来计算TF-IDF。 fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer #将预处理后的电影信息转换为字符串 movie_info=[.join(movie)formovieinprocessed_movies] #创建TF-IDF向量化器 vectorizer=TfidfVectorizer() ...
TF-IDF特征提取和矩阵构建 TF-IDF指的是:词频(TF)和逆文档频率(IDF),简单理解,TF指的是一个词语在文章中出现的频率,频率越高,说明这个词语对于文章越重要,反之,越不重要。IDF值的是一个词语在整个文档集中的出现的频率。TF-IDF的值就是TF乘以IDF。 所包含的公式符号说明: M表示文档集包含的文档数,包含关键...
1.3.1.1示例:使用TF-IDF构建歌曲特征向量 假设我们有以下歌曲数据集: 歌曲ID 歌曲名称 艺术家 流派 歌词 1 SongA ArtistX Pop “Loveinthecity,underthemoonlight” 2 SongB ArtistY Rock “Ridethewind,feelthefreedom” 3 SongC ArtistX Pop “Danceintherain,smilethroughthepain” ...
根据上面的第一步,我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。常用的方法就是利用出现在一篇文章中词来代表这篇文章,而每个词对应的权重往往使用信息检索中的tf-idf来计算。比如对于本文来说,词“CB”、“推荐”和“喜好”的权重会比较大,而“烤肉”这个词的权重会比较低。利用这种方法,一篇抽象的文章就可以使...
TF-IDF = 词频(TF) * 逆文档频率(IDF) 核心代码见下。 deftfidf():count_vec=CountVectorizer(stop_words=stpwrdlst)#创建词袋数据结构cv_fit=count_vec.fit_transform(docs)transformer=TfidfTransformer()tfidf=transformer.fit_transform(cv_fit)word=count_vec.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词语...
另一方面,采用TFIDF的前提是各文档中都包含的单词在任何单一的文档中都不能太重要。比如在一个与2020年总统选举有关的语料库中,显然,“总统”这个词几乎会出现在这个主题下的所有文章里,而在分析其中任何一个文档时,“总统”这个词又没那么重要。 为简洁起见,以下仅演示TFIDF主题模型,仅适用于BOW的LDA算法除外。
1、给出物品表示 - 基于向量空间模型的方法,具体采用了基于 TF-IDF 的文本表示法; 2、学习用户偏好 - 把用户所有喜欢的物品对应的向量的平均值作为此用户的 profile; 3、生成推荐列表 - 把候选物品里与此用户最相关(余弦相似度最大)的 N 个物品推荐给此用户。
所以,为了表示第j篇文章,现在关键的就是如何计算dj各分量的值了。全部i个词在文章j中对应的权重可以通过TF-IDF(一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术)计算获得。 通过以上的方法,我们得到了每个item特征的表示(每篇文章中,全部词的权重向量模型)。
常用的方法就是利用出现在一篇文章中词来代表这篇文章,而每个词对应的权重往往使用信息检索中的tf-idf来计算。比如对于本文来说,词“CB”、“推荐”和“喜好”的权重会比较大,而“烤肉”这个词的权重会比较低。利用这种方法,一篇抽象的文章就可以使用具体的一个向量来表示了。第二步就是根据用户过去喜欢什么文章...
# 计算TF-IDF特征空间中文档之间的余弦相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(X)```### 3. 推荐生成 基于计算出的相似度，为每个用户生成推荐。```python # 假设用户喜欢第一篇文档，我们为用户推荐与之最相似的其他文档 user_preferred_document_index = 0 similarity_scores = similarity_matrix[user_...