今天我给大家讲讲tf-idf权重计算
tf-idf权重计算：
tf-idf(中文词频-逆文档概率)是表示计算词项对于一个文档集或语料库中的一份文件的重要程度。词项的重要性随着它在文档中出现的次数成正比，会随着它在文档集中出现的频率成反比。如果一个词项在一遍文档中出现的频率非常高，说明其比较重要，如果这个词项在其他文档中出现的频率也高，那么说明这个词有可能是比较通用的。
tf代表词项频率，如果要计算指定词项的词频，统计该词在整篇文档中出现的次数就可以了。如果一篇3000字的文档中词语“足球”出现了3次，我很难判定这片文章和足球相关，但是一篇100字但微博中通用出现三次“足球”。基本可以断定微博内容和足球有关，为了削弱文档长度但影响，需要将词频标准化，计算公式如下
另外，词频标准化的方法不止一种，Lucene中采用了另外一种词频标准化方法：
文档频率df表示包含指定词的所有文档数目。df通常比较大，把它映射到一个较小的取值范围，用逆文档频率（idf）来表示‘：
从上面公式中可以看出分母越大，说明该词越常见，逆文档频率越小。分母中文档数加1是进行平滑处理，防止所有文档都不包括某个词时分母为0的情况发生。词项的权重用TF-IDF来表示，计算公式如下：
通过tf－idf可以把文档表示成n维的词项权重向量
