運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
Hadoopでレコメンドシステムを作ろう 記事一覧 | gihyo.jp
運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
TF-IDF - Negative/Positive Thinking
TF-IDFについて いくつかの文書が与えられたとき、文書中の単語の重みを決める手法の一つ。 TF(Term Frequency, 文書中の単語出現頻度) 「よくでてくる単語はその文書の主題を表しやすい」 ある文書dに単語tがでてきた個数をtf(t,d)と定める tfの定義として、個数nをそのまま用いてしまうと文書サイズが大きいほどnも大きくなってしまうことがある。 なので、文書中のすべての単語数で割って正規化したものをtfとして定義するのがいいかも。 IDF(Inverse Document Frequency, 単語が出現する文書数の逆数) 「どんな文書にもよくでてくる単語は、あんまり重要じゃない」 単語tがでてくる文書数をdf(t)とし、全文書数をNとしたとき、以下の式で決まる TF-IDF 上記の2つを組み合わせたもの。 ある文書dに出現する単語tの重みを以下のように定義。 Oka
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
