Idf排名

IDF（Inverse Document Frequency）是一種用於信息檢索和文本挖掘的統計方法，用於評估特定術語對於區分檔案的重要性。IDF值與一個術語出現的檔案數量成反比，也就是說，一個術語在檔案中出現的次數越少，它的IDF值就越高。

IDF排名的具體算法如下：

1. 計算每個術語在文檔集合中出現的次數。
2. 對於每個術語，計算它的IDF值，公式如下： IDF(t) = log(N / (df(t) + 1)) 其中：
   • N 是文檔集合中的總檔案數。
   • df(t) 是術語t出現的檔案數。
   • 1是常數，用於避免分母為0的情況。
3. 對於每個檔案，計算所有術語的IDF值的乘積。
4. 對所有檔案的IDF乘積進行排序，得到IDF排名。

這個排名方法假設，如果一個檔案包含了很多稀有術語（即在文檔集合中很少出現的術語），那麼這個檔案很可能與文檔集合的主題相關性很高。因此，通過這種方式，我們可以找到與文檔集合主題最相關的檔案。

需要注意的是，IDF排名通常與TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）結合使用，後者同時考慮了術語在檔案中出現的頻率（TF）和IDF值。TF-IDF是一種更常用的文本相關性度量方法。