idf
elasticsearch的TF/IDF打分公式
NLP中的TF/IDF
TF
TF(term frequency)这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。
IDF
逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：
es是基于lucene的，所以它的评分机制也是基于lucene的，评分就是我们搜索的短语和doclist中的每篇文档的相关度进行打分。
lucene的评分公式TF/IDF
Lucene的评分叫做TF/IDF算法，基本意思就是词频算法。
TF:TF代表分词项在某个点文档中出现的次数(term frequency)
IDF:IDF代表代表分词项在多少个文档中出现(inverse document frequency)
这个评分公式有6个部分组成
- coord(q,d) 评分因子，基于文档中出现查询项的个数。越多的查询项在一个文档中，说明文档的匹配程度越高。
- queryNorm(q)查询的标准查询
- tf(t in d) 指项t在文档d中出现的次数frequency。具体值为次数的开根号。
- idf(t) 反转文档频率, 出现项t的文档数docFreq
- t.getBoost 查询时候查询项加权
- norm(t,d) 长度相关的加权因子
Lucene评分公式的理解
Lucene中使用空间向量模型，其基于余弦定理，对于搜索中的每一个词term看做向量中的一维，每一维度的值由Lucene中的tf-idf打分公式给出，最后使用余弦定理获得搜索结果的最终得分。
TF越高，表示该文档中某term词语出现的频率更高
IDF：IDF与当前文档没有关系，只是一个权重，IDF越高，表示该词语越罕见，重要性越高。(像“的”，“地”不罕见，很多文档中都会包含，因此IDF较低，表示重要程度不高)
pagerank
PageRank把所有的网页看成一个社交网络，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，体现网页的相关性和重要性。
PageRank基于两个原理:
(1)链接分析原理
一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；如果被重要的网页引用，说明自身也是重要的，网页的重要性在网页之间可以传递。
(2) 随机冲浪模型
随机冲浪模型用来计算用户访问某个页面的概率。
Lawrence Page 和 Sergey Brin 提出了用户行为的随机冲浪模型，他们把用户点击链接的行为，视为一种不关心内容的随机行为。 而用户点击页面内的链接的概率，完全由页面上链接数量的多少决定的，一个页面通过随机冲浪到达的概率就是链入它的别的页面上 的链接的被点击概率的和。另外用户不可能无限的点击链接，常常因劳累而随机跳入另一个页面。
Lucene和PageRank区别
- 两者具体的使用场景不一样:
lucene是一个搜索工具包，有丰富的API，es基于lucene做站内搜索,关注文档的全文内容搜索
pagerank是一种网页排名算法，不关心网页的内容，只关注这个网页本身是否重要
- 二者原理不一样
lucene打分机制为TF/IDF算法
pagerank使用链接分析法+随机冲浪模型
参考链接
https://blog.csdn.net/asdfsadfasdfsa/article/details/77977276
https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/48811033
https://www.jianshu.com/p/c6554e73aa85
相关阅读
$ rosrun tf2_tools view_frames.py $ evince frames.pdf rosrun tf tf_echo [reference_frame] [target_frame] 1.1发布
为啥需要Unicode 我们知道计算机其实挺笨的,它只认识0101这样的字符串,当然了我们看这样的01串时肯定会比较头晕的,所以很多时
关于html表格结构标签thead，tfoot，tbody使用出现不兼容
关于尽量不使用thead，tfoot，tbody这三个表格结构标签，存在浏览器兼容性问题的验证 以下是不使用这三个标签时代码demo以及运行效果（搜
文章目录概述建立连接下载上传错误机制代码实现实验环境实验过程延伸概述 TFTP，全称是 Trivial File Transfer Protocol（简单文件传
什么是TF-IDF：TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency, 词频-逆文件频率)，一种用于资讯检索和资讯探勘的常用加权技术。T