Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR(information retrieval)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word).
应用于文本的BoW model：
Wikipedia[1]上给出了如下例子:
John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch football games.
根据上述两句话中出现的单词, 我们能构建出一个字典 (dictionary):
{"John": 1, "likes": 2, "to": 3, "watch": 4, "movies": 5, "also": 6, "football": 7, "games": 8, "Mary": 9, "too": 10}
该字典中包含10个单词, 每个单词有唯一索引, 注意它们的顺序和出现在句子中的顺序没有关联. 根据这个字典, 我们能将上述两句话重新表达为下述两个向量:
[1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
这两个向量共包含10个元素, 其中第i个元素表示字典中第i个单词在句子中出现的次数. 因此BoW模型可认为是一种统计直方图 (histogram). 在文本检索和处理应用中, 可以通过该模型很方便的计算词频.
tf-idf模型
目前，真正在搜索引擎等实际应用中广泛使用的是tf-idf模型。tf-idf模型的主要思想是：如果词w在一篇文档d中出现的频率高，并且在其他文档中很少出现，则认为词w具有很好的区分能力，适合用来把文章d和其他文章区分开来。该模型主要包含了两个因素：
1) 词w在文档d中的词频tf (Term Frequency)，即词w在文档d中出现次数count(w, d)和文档d中总词数size(d)的比值：
tf(w,d) = count(w, d) / size(d) 2) 词w在整个文档集合中的逆向文档频率idf (Inverse Document Frequency)，即文档总数n与词w所出现文件数docs(w, D)比值的对数:
idf = log(n / docs(w, D)) tf-idf模型根据tf和idf为每一个文档d和由关键词w[1]…w[k]组成的查询串q计算一个权值，用于表示查询串q与文档d的匹配度：
tf-idf(q, d)
= sum { i = 1..k | tf-idf(w[i], d) }
= sum { i = 1..k | tf(w[i], d) * idf(w[i]) } http://coolshell.cn/articles/8422.html