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网站布局之TF-IDF算法，说白了在我理解来，这个算法就是通过一个的数学计算，来确定每个词在文章中的权重，从而得到一篇文章的关于词的带权重的向量，知道了这个以后就好办了，之后什么文章关键字提取、概述、不同的文章之前的相似性比较都引刃而解了。

求一个词的权重就用到TF-IDF算法，其实TF-IDF算法是分为TF（Term Frequency，缩写为TF）与IDF（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）的计算。

说起来也简单，TF就是这个词在文章中的词频，出现的次数比上文章的总次数或者出现次数高的词的个数。而IDF则是表示TF-IDF算法分母上加一是为了防止分母为零。

这个数学的表达式也符合情理，如果关键字（除去“的”、“为了”之类的去除字）在越多的文档中出现，它在本篇文章中的权重自然就低了，举个简单的例子：给你一个关键字计算机，你一点也不知道这货表达的意思，因为（从这个算法角度讲）它在太多的文章中出现，但是如果你的关键字为0day就不一样了，包含它的文档数远远小于包含关键字“计算机”的文档数。由此，如果在同一篇文章里，如果“0day”与“计算机”的TF（词频）相同，IDF就可以保证“0day”的权重较高了。

基本的算法就是这样了，其实很简单，但是这个算法是基于这样一个前提，关键词越重要，出现的频率越高。同时忽略了词出现位置的影响，所以这个算法存在漏洞。