当前位置: 首页 > news >正文

大数据课程K15——Spark的TF-IDF计算Term权重

文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn              地址:广东惠州

 ▲ 本章节目的

⚪ 了解Spark的TF-IDF算法概念;

⚪ 了解Spark的TF-IDF算法定义;

⚪ 了解Spark的TF-IDF算法案例;

一、TF-IDF算法概述

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency),IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。

Term Frequency (tf)即此

http://www.lryc.cn/news/154130.html

相关文章:

  • 【C语言】字符函数,字符串函数,内存函数
  • Spring MVC:域对象共享数据
  • Vue框架--Vue中的计算属性
  • 面试题-React(八):React如何实现插槽?
  • 【前端demo】动态赋值CSS
  • BlockUI专栏目录
  • K8S获取连接token
  • CountDownLatch原理-(主线程等待子线程结束再执行)
  • mybatis源码学习-3-解析器模块
  • 解决微信小程序recycle-view使用百分比单位控制宽高时出现的内容溢出问题
  • 如何使用蚂蚁集团自动化混沌工程 ChaosMeta 做 OceanBase 攻防演练?
  • 在 Node.js 中使用 MongoDB 事务
  • IntelliJ IDEA的远程开发(Remote Development)
  • 网络安全-信息收集简介
  • 页面页脚部分CSS分享
  • 微信小程序slot插槽的介绍,以及如何通过uniapp使用动态插槽
  • l8-d6 socket套接字及TCP的实现框架
  • ChatGPT AIGC 完成动态堆积面积图实例
  • 虹科产线实时数采检测方案——高速采集助力智能化升级
  • 用迅为RK3568开发板使用OpenCV处理图像颜色通道提取ROI
  • 低压配电室电力安全解决方案
  • 【Windows 常用工具系列 11 -- 笔记本F5亮度调节关闭】
  • Python小知识 - 【Python】如何使用Pytorch构建机器学习模型
  • 使用Akka的Actor模拟Spark的Master和Worker工作机制
  • 文心一言api接入如何在你的项目里使用文心一言
  • Python匿名函数lambda(R与Python第五篇)
  • 【2023校园招聘】 钉钉AI应用开发平台开始校招拉~
  • Linux系统gdb调试常用命令
  • Sumo中Traci.trafficlight详解(上)
  • 手写Mybatis:第13章-通过注解配置执行SQL语句