1.TF-IDF介绍
TF/IDF（term frequency–inverse document frequency）用以评估字词 对于一个文件集其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出 现的次数成正比增加，随着它在语料库中出现的频率下降。注意前后的中心词不一样。
• 词频 (term frequency, TF) 词语在文件中出现的次数，一般进行归一化，防止长文件数字过大。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。）
• 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。总文件数除以包含该词语文件数，再将得到的商取对数。
• 结论：在某特定文件内的高频率词语，但是该词语在整个文件集合中在较少 文件中出现，TF-IDF值较高。
TF-IDF的主要思想：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF-IDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。
IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。（另一说：IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)是指果包含词条的文档越少，IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。）但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.
公式：
ni,j表示某词在文件出现的次数，分母是文件中字数总和
其中| D |表示语料库文件总数，
表示包含某词的文件总数。
最后 TF-IDF=TFij*IDFi
2.TF-IDF文章相似度计算流程：
• A、使用TF-IDF算法，分别找出两篇文章的关键词；
• B、分别取每篇文章TF/IDF值top15（戒者其他值）的词，合并成一个 集合，计算该集合下，每篇文章关键词的相对词频；
• C、分别生成两篇文章的词频向量；
• D、计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。
3.应用举例
• S1：香蕉和苹果都是水果。
• S2：香蕉和苹果都是水果,也是常见的水果。
• 1）分词：S1：香蕉/和/苹果/都/是/水果/。 S2：香蕉/和/苹果/都/是 /水果/,/也/是/常见/的/水果/。
• 2）合并所有的词为集合（无重复词）(香蕉 和 苹果 都 是 常见 的 水果 也)
• 3）计算每个句子词频向量： • v1=[1,1,1,1,1,0,0,1,0],v2=[1,1,1,1,2,1,1,2,1]
• 4）计算余弦相似度