在当今数据时代，信息的检索和排名已成为科技发展的核心问题之一。为了提升搜索引擎的效果，算法必须能够精准地评估内容的相关性。在众多算法中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）以其简洁高效而闻名。它通过计算单词在文档中的出现频率（TF）与在全局 corpus 中的总体频率（IDF）之积，来衡量单词的重要性。
这种方法尤其适用于处
在当今数据时代，信息的检索和排名已成为科技发展的核心问题之一。为了提升搜索引擎的效果，算法必须能够精准地评估内容的相关性。在众多算法中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）以其简洁高效而闻名。它通过计算单词在文档中的出现频率（TF）与在全局 corpus 中的总体频率（IDF）之积，来衡量单词的重要性。
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