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Mahout中TF-IDF是怎么實現的

小億
84
2024-05-22 11:01:14
欄目: 大數據

在Mahout中,TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是通過使用TFIDFVectorizer類來實現的。

TFIDFVectorizer類是Mahout中用于計算TF-IDF的工具類,它主要包括計算詞項頻率(TF)和逆文檔頻率(IDF)兩個步驟。

在計算TF時,TFIDFVectorizer會首先計算每個詞項在文檔中出現的頻率(即詞項頻率),然后對每個文檔中的所有詞項頻率進行歸一化,以避免長文檔中的頻繁詞項占主導地位。

在計算IDF時,TFIDFVectorizer會統計每個詞項在所有文檔中出現的文檔頻率,并根據文檔頻率計算每個詞項的逆文檔頻率。

最后,TFIDFVectorizer會將TF和IDF相乘,得到每個詞項在每個文檔中的TF-IDF值。最終,TFIDFVectorizer會返回一個TF-IDF矩陣,其中每行代表一個文檔,每列代表一個詞項,矩陣中的值為每個詞項在對應文檔中的TF-IDF值。

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