客户建议-基于内容

基本术语

词频（TF）

TF只是文档中单词的出现频率。

其中x表示文档d的值，项目t的值。

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反文档频率（IDF）

IDF是整个文档集中文档频率的倒数。

其中N表示文档数量， DF表示其中我们看到此项t出现的文档数量。

特遣部队

使用TF-IDF的主要原因是两个原因：假设我们在Google上搜索“分析的兴起” 。 可以肯定的是，“ the”的出现频率要比“ analytics”高，但分析的相对重要性高于搜索查询的观点。

案例1 — TF-IDF

原始数据如下，我们按照三个步骤来计算余弦相似度。

• 计算词频

• 计算IDF（假设文档总数为50,000）

• 正常化
  首先计算向量的长度，然后将每个值除以长度。

Document1-Analytics的值= 1.69897 / 3.45503 = 0.4917375。

到目前为止，我们可以计算两个文档的余弦相似度。

• 项目的最终值（乘以TF-norm和IDF）。

如果搜索“文件洞察力” ，则每个文档的值如下。

document1=0.688(TF-norm)*2.397(IDF_2)+0.376(TF-norm)*2.397
(IDF_5)=2.2301的值document1=0.688(TF-norm)*2.397(IDF_2)+0.376(TF-norm)*2.397
(IDF_5)=2.2301 document1=0.688(TF-norm)*2.397(IDF_2)+0.376(TF-norm)*2.397
(IDF_5)=2.2301 document1=0.688(TF-norm)*2.397(IDF_2)+0.376(TF-norm)*2.397
(IDF_5)=2.2301 。 因此，文档3的排名高于其他文档。

案例2-二进制表示

情况2与电影推荐系统有关，原始数据如下。 用户1的特征是，-1与不相同，并且空白为未知。 我们想知道用户看哪部电影是正面的还是负面的。

• 正常化
  如果我们首先计算TF，即1+logx则它将获得相同的值。 1+log1=1和TF(0)=0 。 我们假设每个项目的电影总数为10,000。

• 计算用户向量
  通过使用内部乘积（交叉User1, User2和Comedy, Thriller, Romance, Action, Drama ）计算用户向量
  User2的值1.28445705为inner(User2, Action)=1*0.577+1*0.707

• 预测用户的口味
  Predict User2 (1.8164965)的值是inner(IDF,User2, Mission: Impossible)