基于TF-IDF的新闻标签提取 1. 新闻标签 新闻标签是一条新闻的关键字，可以由编辑上传，或者通过机器提取。新闻标签的提取主要用于推荐系统中，所以，提取的准确性影响推荐系统的有效性。同时，对于将标签展示出来的新闻网站，标签的准确性也会影响用户体验。 2. 新闻标签提取算法 新闻首先是一段文本，新闻 ...
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2017-06-07 18:52:23
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背景知识: （1）tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 tf–idf is the product of two statistics, term fre ...
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2017-06-04 17:07:33
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计算文本的权重向量，有个很有效的权重方案：TF-IDF权重策略。TF-IDF含义是词频逆文档频率，指的是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或短语具有很好的分类区分能力，适合用来分类。简单的说，TF-IDF(词频-逆文档频率)，它可以反映出语料库中某篇文档 ...
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2017-05-31 00:29:30
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版权声明：<—— 用心写好你的每一篇文章，转载请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 版权声明：<—— 用心写好你的每一篇文章，转载请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] 目录(?)[+] 本系列博 ...
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2017-05-22 11:07:15
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本文翻译自Elasticsearch官方指南的Proximity Matching一章。 邻近匹配(Proximity Matching) 使用了TF/IDF的标准全文搜索将文档，或者至少文档中的每个字段，视作"一大袋的单词"(Big bag of Words)。match查询能够告诉我们这个袋子中 ...
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2017-05-19 10:15:23
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 忽略TF/IDF 有时我们不需要TF/IDF。我们想知道的只是一个特定的单词是否出现在了字段中。比如我们正在搜索度假酒店，希望它拥有的卖点越多越好： WiFi 花园(Garden) 泳池(Pool) 而关 ...
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2017-05-19 00:49:58
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本章翻译自Elasticsearch官方指南的Controlling Relevance一章。 Lucene中的Practical Scoring Function 对于多词条查询(Multiterm Queries)，Lucene使用的是布尔模型(Boolean Model)，TF/IDF以及向量 ...
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2017-05-18 23:57:21
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一. 贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象 的特征向量中每个维度都是相互独立的。例如，黄色是苹果和梨共有的属性，但苹果 和梨是相互独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。现在我们 ...
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2017-05-05 18:25:59
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使用用户打标签次数*物品打标签次数做乘积的算法尽管简单。可是会造成热门物品推荐的情况。物品标签的权重是物品打过该标签的次数，用户标签的权重是用户使用过该标签的次数。从而导致个性化的推荐减少，而造成热门推荐。 运用TF-IDF的思想能够对算法进行改进。TF-IDF（term frequemcy-inv ...
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2017-05-04 21:58:11
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