实验： score的计算方法： 以id=6的行做例： 总记录数为：8 所有匹配到database的行数为：3 该行一共有database个数为6 IDF = log10（8/3） TF = 6 score= TF*IDF*IDF ...
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2017-04-28 14:05:18
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转自http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/17/2595249.html 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 ...
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2017-04-28 10:32:16
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文章来自于我的个人博客：python 分词计算文档TF-IDF值并排序 该程序实现的功能是：首先读取一些文档，然后通过jieba来分词，将分词存入文件，然后通过sklearn计算每一个分词文档中的tf-idf值，再将文档排序输入一个大文件里 依赖包： sklearn jieba 注：此程序參考了一位 ...
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编程语言 时间：
2017-04-17 14:21:07
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TF-IDF 1. 概念 2. 原理 3. java代码实现思路 数据集： 三个MapReduce 第一个MapReduce：（利用ik分词器，将一篇博文，也就是一条记录中的content进行词的拆分） 第一个MapReduce最终运行的结果： 1. 得到数据集中微博的总数； 2. 得到每个词在当前 ...
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2017-04-13 08:46:07
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一，安装pip3： 二，安装jieba： 三，安装sklearn： 四，安装sklearn依赖(numpy,scipy)： eg:国内安装时可能出现time-out错误—解决办法如下： 五，简单实现分词并计算TF-IDF值： 以上就是Python3.5 数据处理 –jieba + sklearn库安 ...
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2017-03-27 18:33:55
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一，安装pip3： 二，安装jieba： 三，安装sklearn： 四，安装sklearn依赖(numpy,scipy)： eg:国内安装时可能出现time-out错误 解决办法如下： 五，简单实现分词并计算TF-IDF值： ...
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2017-03-23 23:26:09
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这篇文章很通俗易懂，转载的http://blog.sina.com.cn/s/blog_6622f5c301019d2s.html （一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单 ...
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2017-03-18 21:12:26
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本文接上篇hadoop2.5.2学习13-MR之新浪微博TF-IDF算法简介
上篇微博实现了第一个mappreduce， 统计的词频TF和微博总数N
本文将统计DF，即每个词条在多少个文章中出现...
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2017-03-04 13:14:09
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的 ...
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2017-02-18 18:49:11
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对文章best title的选项进行打分 第1题结果成功输出到文件:savefile\\save1.txt成功得到结果:4.272724.311054.247894.24789答案是：B 正确 第2题结果成功输出到文件:savefile\\save2.txt成功得到结果:4.307854.31105 ...
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2017-01-24 21:52:39
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