Elasticsearch的相关度评分算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法。算法介绍relevance score算法，简单来说就是，就是计算出一个索引中的文本，与搜索文
TF-IDF介绍TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，通常用于提取文本的特征，即关键词。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
TF词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频
TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。而TF-IDF就是可以帮我们完成这项任务的一种统计方法。它能够用于评估一个词语对于一个文集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。这个数字通常会被归一化，以防止它偏向长的文件。逆向文件频率 是一个词
4月14日，IDF2010英特尔北京信息技术峰会的最后一天。记者有幸采访到了Canonical公司的三位高管，如果说 Canonical公司让读者有些疑惑的话，那么这家公司的主打产品一定让您如雷贯耳——著名的Linux操作系统Ubuntu。借着来中国参加I
“09IDF”备受期待的2009年春季英特尔信息技术峰会将于4月8日在北京举行。当前世界经济面临巨大挑战，IT行业肩负着比以往更重大的使命。IDF从举办之初到现在迎来了第十个年头，也见证了IT业界发展的十个春秋。
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