TF1 = 100/1000 = 0.1 TF2 = 200/1000 = 0.2 TF3 = 50/1000 = 0.05 IDF1 = log(10000/1000) = log(10) = 2.3 IDF2 = log(10000/100000) = log(1) = 0; IDF3 = log(10000/5000) = log(2) = 0.69 这样关键字k1,k2,k3与docuement1的相关性= 0.1*2.3 + 0.2*0 + 0.05*0.69 = 0.2...
这么算下来,每个单词搜索“SEO网站优化技术”页面权重和相对贡献值分别为: Tf-idf(SEO)=0。02*2。69897=2。69897 Tf-dif(网站优化)=0。025*3=0。075 Tf-idf(=0。04*1。69897=0。04技术) 因此,可以看到,尽管技术出现更频繁,但承认不是搜索引擎优化和网站优化,所以页面的贡献并不太大的重量。
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tf_idf_values = tf_idf_model.idf_ tf_idf_names = tf_idf_model.get_feature_names() 1. 2. 3. 4. 5. 接下来,我们每天用当天数据集中的所有新闻片段来应用这个模型。注意,这个模型不需要训练,因为它是一个确定的算法。通过这种方式,我们得到一组8个代表当天关键信息的词。同样,每个词都有一个tf-id...