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F-IDF(詞頻-逆文檔頻率)算法是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于評(píng)估一個(gè)詞對(duì)文檔集或語(yǔ)料庫(kù)中一個(gè)文檔的重要性。單詞的重要性與它在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)成正比，但與它在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比。該算法已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、文本處理和信息檢索，如從一篇文章中找到其關(guān)鍵詞。
TFIDF的主要思想是，如果一個(gè)詞或短語(yǔ)在一篇文章中頻繁出現(xiàn)，而在其他文章中很少出現(xiàn)，則認(rèn)為該詞或短語(yǔ)具有很好的類別區(qū)分能力，適合分類。TF-IDF實(shí)際上是
TF*IDF，其中TF(術(shù)語(yǔ)頻率)表示文章文檔中出現(xiàn)條目的頻率；反向文檔
頻率).
主要思想是如果包含一個(gè)單詞，
Word中的文檔越少，單詞的區(qū)分度越大，即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)算這篇文章中出現(xiàn)的所有名詞
TF-IDF，TF-IDF越大，這個(gè)名詞對(duì)這篇文章的區(qū)分度越高。一些TF-IDF值較大的詞可以作為本文的關(guān)鍵詞。
PageRank通過(guò)網(wǎng)絡(luò)龐大的超鏈接關(guān)系決定頁(yè)面的排名。Google將從頁(yè)面a到頁(yè)面b的鏈接解釋為頁(yè)面a投票給頁(yè)面b，
Google根據(jù)投票來(lái)源(甚至是來(lái)源的來(lái)源，也就是鏈接到A頁(yè)面的頁(yè)面)和投票目標(biāo)的評(píng)分來(lái)決定新的評(píng)分。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一個(gè)高級(jí)頁(yè)面可以升級(jí)其他低級(jí)頁(yè)面。
基于PageRank算法衍生出來(lái)的外鏈時(shí)代，當(dāng)時(shí)多瀏覽器多窗口同時(shí)運(yùn)行，CtrlC和CtrlV無(wú)限循環(huán)。我們被親切地稱為CV工程師；然后黑馬博客群，昆蟲(chóng)營(yíng)銷助理，和劍客手里的劍，吞下了大流量池的搜索引擎；當(dāng)然也有大量的各種友情鏈接交換技術(shù)和鏈輪技術(shù)。
