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TF-IDF數(shù)據(jù)加權(quán)技術(shù)在搜索引擎排名優(yōu)化中的應(yīng)用
來源：百度百科瀏覽次數(shù)：4978

簡介

TF-IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法，用以評(píng)估一字詞對(duì)于一個(gè)文件集或一個(gè)語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時(shí)會(huì)隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TF-IDF加權(quán)的各種形式常被搜索引擎應(yīng)用，作為文件與用戶查詢之間相關(guān)程度的度量或評(píng)級(jí)。除了TF-IDF以外，因特網(wǎng)上的搜索引擎還會(huì)使用基于鏈接分析的評(píng)級(jí)方法，以確定文件在搜尋結(jié)果中出現(xiàn)的順序。

原理

TFIDF的主要思想是：如果某個(gè)詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現(xiàn)，則認(rèn)為此詞或者短語具有很好的類別區(qū)分能力，適合用來分類。TFIDF實(shí)際上是：TF * IDF，TF詞頻(Term Frequency)，IDF逆向文件頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示詞條在文檔d中出現(xiàn)的頻率。IDF的主要思想是：如果包含詞條t的文檔越少，也就是n越小，IDF越大，則說明詞條t具有很好的類別區(qū)分能力。如果某一類文檔C中包含詞條t的文檔數(shù)為m，而其它類包含t的文檔總數(shù)為k，顯然所有包含t的文檔數(shù)n=m+k，當(dāng)m大的時(shí)候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值會(huì)小，就說明該詞條t類別區(qū)分能力不強(qiáng)。但是實(shí)際上，如果一個(gè)詞條在一個(gè)類的文檔中頻繁出現(xiàn)，則說明該詞條能夠很好代表這個(gè)類的文本的特征，這樣的詞條應(yīng)該給它們賦予較高的權(quán)重，并選來作為該類文本的特征詞以區(qū)別與其它類文檔。這就是IDF的不足之處. 在一份給定的文件里，詞頻（term frequency，TF）指的是某一個(gè)給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的頻率。這個(gè)數(shù)字是對(duì)詞數(shù)(term count)的歸一化，以防止它偏向長的文件。（同一個(gè)詞語在長文件里可能會(huì)比短文件有更高的詞數(shù)，而不管該詞語重要與否。）對(duì)于在某一特定文件里的詞語來說，它的重要性可表示為：

以上式子中分子是該詞在文件中的出現(xiàn)次數(shù)，而分母則是在文件中所有字詞的出現(xiàn)次數(shù)之和。

逆向文件頻率（inverse document frequency，IDF）是一個(gè)詞語普遍重要性的度量。某一特定詞語的IDF，可以由總文件數(shù)目除以包含該詞語之文件的數(shù)目，再將得到的商取以10為底的對(duì)數(shù)得到：
其中
  • |D|：語料庫中的文件總數(shù)
  • ：包含詞語的文件數(shù)目（即的文件數(shù)目）如果該詞語不在語料庫中，就會(huì)導(dǎo)致分母為零，因此一般情況下使用
    作為分母。
idf公式分母idf公式分母
然后再計(jì)算TF與IDF的乘積。
某一特定文件內(nèi)的高詞語頻率，以及該詞語在整個(gè)文件集合中的低文件頻率，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的TF-IDF。因此，TF-IDF傾向于過濾掉常見的詞語，保留重要的詞語。 

舉例


例1

有很多不同的數(shù)學(xué)公式可以用來計(jì)算TF-IDF。這邊的例子以上述的數(shù)學(xué)公式來計(jì)算。詞頻 (TF) 是一詞語出現(xiàn)的次數(shù)除以該文件的總詞語數(shù)。假如一篇文件的總詞語數(shù)是100個(gè)，而詞語“母?！背霈F(xiàn)了3次，那么“母?！币辉~在該文件中的詞頻就是3/100=0.03。一個(gè)計(jì)算文件頻率 (IDF) 的方法是文件集里包含的文件總數(shù)除以測定有多少份文件出現(xiàn)過“母?！币辉~。所以，如果“母?！币辉~在1,000份文件出現(xiàn)過，而文件總數(shù)是10,000,000份的話，其逆向文件頻率就是 lg(10,000,000 / 1,000)=4。最后的TF-IDF的分?jǐn)?shù)為0.03 * 4=0.12。

例2

在某個(gè)一共有一千詞的網(wǎng)頁中“原子能”、“的”和“應(yīng)用”分別出現(xiàn)了 2 次、35 次 和 5 次，那么它們的詞頻就分別是 0.002、0.035 和 0.005。 我們將這三個(gè)數(shù)相加，其和 0.042 就是相應(yīng)網(wǎng)頁和查詢“原子能的應(yīng)用” 相關(guān)性的一個(gè)簡單的度量。概括地講，如果一個(gè)查詢包含關(guān)鍵詞 w1,w2,...,wN, 它們?cè)谝黄囟?a target="_blank">網(wǎng)頁中的詞頻分別是: TF1, TF2, ..., TFN。 （TF: term frequency)。 那么，這個(gè)查詢和該網(wǎng)頁的相關(guān)性就是:TF1 + TF2 + ... + TFN。
讀者可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了又一個(gè)漏洞。在上面的例子中，詞“的”占了總詞頻的 80% 以上，而它對(duì)確定網(wǎng)頁的主題幾乎沒有用。我們稱這種詞叫“應(yīng)刪除詞”（Stopwords)，也就是說在度量相關(guān)性是不應(yīng)考慮它們的頻率。在漢語中，應(yīng)刪除詞還有“是”、“和”、“中”、“地”、“得”等等幾十個(gè)。忽略這些應(yīng)刪除詞后，上述網(wǎng)頁的相似度就變成了0.007，其中“原子能”貢獻(xiàn)了 0.002，“應(yīng)用”貢獻(xiàn)了 0.005。細(xì)心的讀者可能還會(huì)發(fā)現(xiàn)另一個(gè)小的漏洞。在漢語中，“應(yīng)用”是個(gè)很通用的詞，而“原子能”是個(gè)很專業(yè)的詞，后者在相關(guān)性排名中比前者重要。因此我們需要給漢語中的每一個(gè)詞給一個(gè)權(quán)重，這個(gè)權(quán)重的設(shè)定必須滿足下面兩個(gè)條件：
1. 一個(gè)詞預(yù)測主題能力越強(qiáng)，權(quán)重就越大，反之，權(quán)重就越小。我們?cè)诰W(wǎng)頁中看到“原子能”這個(gè)詞，或多或少地能了解網(wǎng)頁的主題。我們看到“應(yīng)用”一次，對(duì)主題基本上還是一無所知。因此，“原子能“的權(quán)重就應(yīng)該比應(yīng)用大。
2. 應(yīng)刪除詞的權(quán)重應(yīng)該是零。
我們很容易發(fā)現(xiàn)，如果一個(gè)關(guān)鍵詞只在很少的網(wǎng)頁中出現(xiàn)，我們通過它就容易鎖定搜索目標(biāo)，它的權(quán)重也就應(yīng)該大。反之如果一個(gè)詞在大量網(wǎng)頁中出現(xiàn)，我們看到它仍然不是很清楚要找什么內(nèi)容，因此它應(yīng)該小。概括地講，假定一個(gè)關(guān)鍵詞 w 在 Dw 個(gè)網(wǎng)頁中出現(xiàn)過，那么 Dw 越大，w的權(quán)重越小，反之亦然。在信息檢索中，使用最多的權(quán)重是“逆文本頻率指數(shù)” （Inverse document frequency 縮寫為IDF），它的公式為log（D/Dw）其中D是全部網(wǎng)頁數(shù)。比如，我們假定中文網(wǎng)頁數(shù)是D=10億，應(yīng)刪除詞“的”在所有的網(wǎng)頁中都出現(xiàn)，即Dw=10億，那么它的IDF=log(10億/10億）= log (1) = 0。假如專用詞“原子能”在兩百萬個(gè)網(wǎng)頁中出現(xiàn)，即Dw=200萬，則它的權(quán)重IDF=log(500) =2.7。又假定通用詞“應(yīng)用”，出現(xiàn)在五億個(gè)網(wǎng)頁中，它的權(quán)重IDF = log(2)則只有 0.3。也就是說，在網(wǎng)頁中找到一個(gè)“原子能”的匹配相當(dāng)于找到九個(gè)“應(yīng)用”的匹配。利用 IDF，上述相關(guān)性計(jì)算的公式就由詞頻的簡單求和變成了加權(quán)求和，即 TF1*IDF1 +　TF2*IDF2 +... + TFN*IDFN。在上面的例子中，該網(wǎng)頁和“原子能的應(yīng)用”的相關(guān)性為 0.0069，其中“原子能”貢獻(xiàn)了 0.0054，而“應(yīng)用”只貢獻(xiàn)了0.0015。這個(gè)比例和我們的直覺比較一致了。 

應(yīng)用

權(quán)重計(jì)算方法經(jīng)常會(huì)和余弦相似度(cosine similarity)一同使用于向量空間模型中，用以判斷兩份文件之間的相似性。



理論假設(shè)

TFIDF算法是建立在這樣一個(gè)假設(shè)之上的：對(duì)區(qū)別文檔最有意義的詞語應(yīng)該是那些在文檔中出現(xiàn)頻率高，而在整個(gè)文檔集合的其他文檔中出現(xiàn)頻率少的詞語，所以如果特征空間坐標(biāo)系取TF詞頻作為測度，就可以體現(xiàn)同類文本的特點(diǎn)。另外考慮到單詞區(qū)別不同類別的能力，TFIDF法認(rèn)為一個(gè)單詞出現(xiàn)的文本頻數(shù)越小，它區(qū)別不同類別文本的能力就越大。因此引入了逆文本頻度IDF的概念，以TF和IDF的乘積作為特征空間坐標(biāo)系的取值測度，并用它完成對(duì)權(quán)值TF的調(diào)整，調(diào)整權(quán)值的目的在于突出重要單詞，抑制次要單詞。但是在本質(zhì)上IDF是一種試圖抑制噪音的加權(quán) ，并且單純地認(rèn)為文本頻數(shù)小的單詞就越重要，文本頻數(shù)大的單詞就越無用，顯然這并不是完全正確的。IDF的簡單結(jié)構(gòu)并不能有效地反映單詞的重要程度和特征詞的分布情況，使其無法很好地完成對(duì)權(quán)值調(diào)整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。
此外，在TFIDF算法中并沒有體現(xiàn)出單詞的位置信息，對(duì)于Web文檔而言，權(quán)重的計(jì)算方法應(yīng)該體現(xiàn)出HTML的結(jié)構(gòu)特征。特征詞在不同的標(biāo)記符中對(duì)文章內(nèi)容的反映程度不同，其權(quán)重的計(jì)算方法也應(yīng)不同。因此應(yīng)該對(duì)于處于網(wǎng)頁不同位置的特征詞分別賦予不同的系數(shù)，然后乘以特征詞的詞頻，以提高文本表示的效果。

模型概率


信息檢索概述
信息檢索是當(dāng)前應(yīng)用十分廣泛的一種技術(shù)，論文檢索、搜索引擎都屬于信息檢索的范疇。通常，人們把信息檢索問題抽象為：在文檔集合D上，對(duì)于由關(guān)鍵詞w[1] … w[k]組成的查詢串q，返回一個(gè)按查詢q和文檔d匹配度 relevance (q, d)排序的相關(guān)文檔列表D’。 
對(duì)于這一基問題，先后出現(xiàn)了布爾模型、向量模型等各種經(jīng)典的信息檢索模型，它們從不同的角度提出了自己的一套解決方案。布爾模型以集合的布爾運(yùn)算為基礎(chǔ)，查詢效率高，但模型過于簡單，無法有效地對(duì)不同文檔進(jìn)行排序，查詢效果不佳。向量模型把文檔和查詢串都視為詞所構(gòu)成的多維向量，而文檔與查詢的相關(guān)性即對(duì)應(yīng)于向量間的夾角。不過，由于通常詞的數(shù)量巨大，向量維度非常高，而大量的維度都是0，計(jì)算向量夾角的效果并不好。另外，龐大的計(jì)算量也使得向量模型幾乎不具有在互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎這樣海量數(shù)據(jù)集上實(shí)施的可行性。 
tf-idf 模型
當(dāng)前，真正在搜索引擎等實(shí)際應(yīng)用中廣泛使用的是 tf-idf 模型。tf-idf 模型的主要思想是：如果詞w在一篇文檔d中出現(xiàn)的頻率高，并且在其他文檔中很少出現(xiàn)，則認(rèn)為詞w具有很好的區(qū)分能力，適合用來把文章d和其他文章區(qū)分開來。 
信息檢索的概率視角
直觀上看，tf 描述的是文檔中詞出現(xiàn)的頻率；而 idf 是和詞出現(xiàn)文檔數(shù)相關(guān)的權(quán)重。我們比較容易定性地理解 tf-idf 的基本思想，但具體到 tf-idf 的一些細(xì)節(jié)卻并不是那么容易說清楚為什么。 
總結(jié)
TF-IDF 模型是搜索引擎等實(shí)際應(yīng)用中被廣泛使用的信息檢索模型，但對(duì)于 TF-IDF 模型一直存在各種疑問。本文為信息檢索問題一種基于條件概率的盒子小球模型，其核心思想是把“查詢串q和文檔d的匹配度問題”轉(zhuǎn)化為“查詢串q來自于文檔d的條件概率問題”。它從概率的視角為信息檢索問題定義了比 TF-IDF 模型所表達(dá)的匹配度更為清晰的目標(biāo)。此模型可將 TF-IDF 模型納入其中，一方面解釋其合理性，另一方面也發(fā)現(xiàn)了其不完善之處。另外，此模型還可以解釋 PageRank 的意義，以及 PageRank 權(quán)重和 TF-IDF 權(quán)重之間為什么是乘積關(guān)系。

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