好吧，又要开始bb叨模式了。 这篇文章，我想把关键词权重给描述清楚？
大家想想这个场景，如果你在网上搜索“王健壕美的净水器”，搜索引擎通过索引发现，一共有100篇网页都含有这个关键词，哪一篇网页，是你最想要的呢？
先强调一下计算器搜索的基本方式，它会把关键词拆分为3个：王健壕,美的，净水机。 然后去匹配有这3个关键词的网页，至于如何匹配是上一篇笔记———布尔代数运算，所讲过的。在此不赘述。
而现在的问题是，
我们匹配出了有100篇网页，都含有这三个关键词后，请问哪一篇是相关性最高的，是搜索者最想要结果。
答案是：这三个关键词——王健壕,美的，净水机，在哪个网页出现次数最多，就是哪个网页。
这个思路肯定都认可吧。
比如，A网页，一共由1000个词语组成，“王健壕”出现了5次，“美的”出现了20次，“净水机”出现了8次，我们可以计算出这些词的出现频率：5/1000=0.005，20/1000=0.02，8/1000=0.008. 把这3个数相加，等于0.033. 这个0.033就是“王健壕美的净水机”的单文本词频，英文单词是Term Frequency,简写就是TF。
那么，我们同样是不是能够计算出，其他99个网页的TF值呢？ 于是，计算机只需要比对，哪个网页的TF值高，就把该网页放在靠前的位置，那一定更吻合你想要的结果。
当然，我尝试搜了一下，没想到出来，竟是这样的结果，只想说“这是什么gui”
你是不是以为，说到这里就完啦？
那你就太天真了，要是搜索这么简单，怎会让百度，谷歌这些公司成为世界级大企业呢？
如果遵循这个法则，会有两个漏洞：
如果关键词含有“的”，“是”，“和”....，那些每句话都会用到的万能词语，那么网页的TF值会高得离谱，因为每个网页一定都会用到，这样根本筛选不出有用的网页，所以关键词会自动屏蔽掉这些词，这次词被划分成单独的一类，叫做停止词（stop word）
还有一类词语，称之为“通用词”，比如“美的”，不光是一个品牌的名字，也是“美丽的”之简称，如美的风景，美的诗，会在各种领域出现，如果计算它的tf值，也会特别高，如果一篇网页出现多次“美的诗文”，相信也容易排在很靠前的位置，但这肯定不会是我们想要的。
那么针对，第二个漏洞，该怎么办呢？
答案是：把不太通用的词汇，给予更高的权重。
- 比如，“王健壕”和“美的”，这两个词，肯定是“王健壕”这个词更稀有，如果A网页多次出现“王健壕”，B网页多次出现“美的”，你认为哪个网页是更相关的呢？
这两词的本质差别就是:谁更少出场，谁就更有预测主题的能力。 那么这个词就应该有更高的权重。
那么问题来了，如何计算这个不同的词语的权重呢？
对应到，这个案例中，如何计算“王健壕”和“美的”这两个词的权重呢？
按照刚才的逻辑，谁的出场次数越少，就该有更高的权重。 那么我只需要计算，“王健壕”和“美的”，这两个词在整个互联网的出场次数，就可以啦。
- 计算机只需要有两个信息就能算出来：
1.整个互联网有多少个网页，这件事计算机轻易能做到，我们姑且假设整个互联网有1万个网页吧。
- 多少个网页出现过“王健壕”，多少个网页出现过“美的”，我们姑且假设分别为20个网页出现过“王健壕”，和300个网页出现过“美的”。
- 那么我们可以这样计算一下：
1万个网页中，关键词“王健壕”出现了20次，计为10000/20,等于500。
1万个网页中，关键词“美的”出现了300次，计为10000/300,等于33.3。
1万个网页中，关键词“净水机”出现了100次，计为10000/100,等于100。
直接对两个值取对数，就是关键词的逆文本频率指数（inverse document frequency，缩写为IDF).
所以； - 关键词“王健壕”的IDF为 log（500）=2.6989，
- 关键词“美的”的IDF为log（33.3）=1.522。
- 关键词“净水机”的IDF为log（100）=2
ps：对数知识，就不用普及了吧
两个指数加起来，就是TF-IDF。我们计算的时候，只需要把TF乘以IDF，就能够得出一个更加有效的关键词权重啦，继续以”王健壕美的净水机“为例.
如果有100个网页，都含有“王健壕美的净水机”，我们如何确定哪一篇，排在前面，哪一篇在后面呢？
答案是：
计算这100个网页的TF-IDF值，谁大，谁靠前。
刚才我们说到，
- A网页，一共由1000个词语组成，“王健壕”出现了5次，“美的”出现了20次，“净水机”出现了8次，我们可以计算出这些词的出现频率：5/1000=0.005，20/1000=0.02，8/1000=0.008.
- 关键词“王健壕”的IDF为 log（500）=2.6989；关键词“美的”的IDF为log（33.3）=1.522；关键词“净水机”的IDF为log（100）=2
那么此网页的TF-IDF值为：0.0052.6989+0.021.522+0.008*2=0.0599345。
同理可以算出其他网页的TF-IDF值。再根据谁的值大，谁就靠前。
我猜，看到这里，你一定还是有点懵圈，那我讲个“谁是阿帅女朋友”的故事吧。
阿帅，是附近有名的帅哥，24岁，文质彬彬，但是他妈妈很着急，因为从来没听儿子正式提过女朋友的事情，虽然感觉到儿子有女朋友。
于是，阿帅妈妈找来了侄女儿小可，说出了自己的困惑，小可说道“姨，交给我吧，我去调查调查，就知道阿帅哥哥的女朋友是谁”
小可是干嘛的呢，她是附近商场的物业经理，你猜她会怎么调查呢？
小可心想，如果是阿帅哥哥的女朋友，那么他们一定会出去逛街啊，所以谁跟阿帅逛过街，谁就有可能是他女朋友。 于是她用了调用商场最新的监控系统，通过脸部识别系统，找到了过去一年，阿帅逛商场的次数。
发现，阿帅1年内，逛了60次商场，但问题是，阿帅分别和不同4个人的人来逛过。
小可心想，就算跟4个人来逛过商场，也不怕。和谁逛的次数最多【TF值】，那个人一定就是亲密度最高的人嘛，数数就知道了。
于是，小可数了一下，她发现：
琴，10次；
菡，10次；
大勇，8次；
张姐，32次；
小可，惊出一身冷汗，“啊？难道，张姐和阿帅，是那种关系。”
突然间，小可大笑起来，自己真糊涂，张姐是阿帅家的年轻保姆，保姆几乎每天都要买菜，当然要来商场啦，有时候阿帅也要去商场，难免一起进出啦。 所以排除张姐。
【此处的张姐，就相当于关键词中的停止词，如“的”，经常会出现】
现在只剩下：琴（10），菡（10），大勇（8）。
小可，突然犯难了，现在两个女孩儿，和阿帅出来逛街的次数相同，这可不好下定论了，于是小可，骂起了自己的阿帅哥哥，怎么同时跟两女孩儿暧昧呀，讨厌。
突然，小可灵机一动，如果一个女生不本来就不怎么逛街，却也经常出来逛街的话，那说明这女生肯定更重视阿帅，那么就更有可能是阿帅最亲密的人。
于是，小可再次用人脸识别，调出了那两个女孩儿一年内逛街的次数，
小可心想，如果一个女孩儿本来就很爱逛街，那么肯定就不是那么重视阿帅哥哥的，但如果一个女孩儿不爱逛街，却也和阿帅一起逛，那么肯定是真爱。
这时俩女孩儿逛商场的数据出来了：
琴，去年逛商场116次；
菡，去年逛商场60次；
小可，在本子上开始记录：
一年365天，琴逛商场116次， 365/116=3.14,每三天逛一次；
而菡，365/60=6.1，相当于每6天逛一次。
假如有个测试真爱的算法的话，那一定是用和帅逛街次数乘以女孩儿的逛街频率：
- 琴的真爱值：10*3.14=31.4.
- 菡的真爱值：10*6.1 = 61.
【其实就是TF-IDF值】
小可，写到这里，茅塞顿开，知道自己找到了答案，菡的真爱值可是琴的两倍啊。
于是，收起笔记，准备去找姨母，请功领赏。
但是，小可玩性大发，心想，要不也算算，阿帅哥哥的哥们儿，大勇的真爱值是多少呢？
数据显示，过去一年大勇逛商场的次数为8.
小可大惊失色： 365/8*8=365.....
小可，不敢继续算下去了，顿觉背心发凉，一个熟悉的声音在后方传来
“你知道得太多了......”
“嘣”，屋子里传来一声脆响。
