Hadoop 实现 TF-IDF 计算
学习Hadoop 实现TF-IDF 算法,使用的是CDH5.13.1 VM版本,Hadoop用的是2.6.0的jar包,Maven中增加如下即可
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.6.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
代码如下:
package top.eviltuzki.tfidf; import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import java.io.*;
import java.util.*; public class App extends Configured implements Tool { public int run(String[] strings) throws Exception {
//第一个MR,计算IDF
Job job = Job.getInstance(getConf());
job.setJarByClass(App.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); job.setReducerClass(IdfReducer.class);
job.setMapperClass(IdfMap.class);
job.setNumReduceTasks(1); String[] args = new GenericOptionsParser(getConf(), strings).getRemainingArgs();
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1])); job.waitForCompletion(true); //第二个Map,计算TF以及TF-IDF
Job job2 = Job.getInstance(getConf());
job2.setJarByClass(App.class);
job2.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job2.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); job2.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job2.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class); job2.setMapperClass(TfMap.class);
job2.setNumReduceTasks(0); args = new GenericOptionsParser(getConf(), strings).getRemainingArgs();
FileInputFormat.setInputPaths(job2,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job2,new Path(args[2])); job2.waitForCompletion(true); return 0; } public static class IdfMap extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{ /**
* 比较简单,就是进行WordCount的操作
* @param key
* @param value
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split(" ");
Set<String> set = new HashSet<String>();
for (String word : words) {
if (word.length() > 1)
set.add(word);
}
for (String s : set) {
context.write(new Text(s),new IntWritable(1));
}
}
} public static class IdfReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,FloatWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum =0 ;
for (IntWritable value : values) {
sum+=value.get();
}
float x =(float) ( 500.0 / sum+1);//比较笨了。。直接写死。。我这有500个样本,没想出来怎么读取数量。。。
float log = (float) Math.log(x);
context.write(key,new FloatWritable(log));
}
} public static class TfMap extends Mapper<LongWritable,Text,Text,DoubleWritable>{
private Map<String,Double> map = new HashMap<>(); @Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
// 读取文件列表,不知道怎么加载路径了。。。就直接写死了。。。
Path filePath =new Path("/user/zj/tfidf/jaroutput/part-r-00000");
try (InputStream stream = fs.open(filePath)) {
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(stream))) {
String line = "";
while ((line=reader.readLine())!=null){
String[] split = line.split("\t");
if(split.length == 2)
map.put(split[0],Double.parseDouble(split[1]));
}
}
} }
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] wordArray = value.toString().split(" ");
List<String> words = new ArrayList<>();
for (String s : wordArray) {
if (s.length()>1)
words.add(s);
}
Map<String,Integer> res = new HashMap<>();
for (String word : words) {
if(res.containsKey(word))
res.put(word,res.get(word)+1);//计算本文的词频
else
res.put(word,1);
}
for (Map.Entry<String, Integer> entry : res.entrySet()) {
String key1 = entry.getKey();
Integer value1 = entry.getValue();
double tf = value1*1.0 /words.size();//这里计算的就是tf,tf = 本文中这个词的次数/总词数
context.write(new Text(key1),new DoubleWritable(tf * map.get(key1)));//tf直接和idf相乘
}
}
} public static void main(String[] args) throws Exception {
Configured conf = new Configured();
ToolRunner.run(new App(),args);
}
}
整体实现算是比较简单,第一个MR计算idf,map是统计每个文档出现过的词,都记成1次,然后reducer统计所有的,这样就得到了每一个词的idf了
公式是idf=log(总文章数/(词出现的文章数+1))
第二个Map就计算tf ,既然得到了TF就直接将Tf-IDF一起计算了。。可是读idf的结果。。没找到好办法,直接写死了。。计算idf的总文章数也是笨的直接写死了 = =!
以后学会了怎么处理再改吧。。
读取文件的样本比较简单,经过简单处理,一行是一个新闻,进行了简单的分词处理,标点符号还有单个汉字之类的就直接过滤掉了(程序中有)
隐瞒 外星人 存在 受 质疑 ? 或 掌握 地外文明 搜狐 据 国外 媒体 报道 , 美国 国家 航空 航天局 ( ) 在 公众 眼中 是 一个 神秘 存在 , 该 机构 负责 太空 计划 并 拥有 最 先进 的 航空 航天 技术 , 不过 随着 太空 探索 的 不断 加深 , 公众 对 它 的 疑虑 也 日 益 俱 深 , 并 认为 他们 早已 与 外星人 有 了 联系 但 并 未 公开 。 公众 质疑 隐瞒 了 外星人 消息 世界 上 有 一些 机构 或者 组织 , 因 其 承担 的 工作 之 重要 , 以及 需要 的 专业 知识 之 精深 , 在 公众 眼中 总是 蒙 着 一 层 神秘 的 面纱 。 而 它们 对 公众 的 世界观 影响力 之 强 也 超乎 想象 。 美国 国家 航空 航天局 ( 简称 ) 就是 其中 一个 典型 的 例子 。 是 美国 负责 太空 计划 的 政府 机构 , 总部 位于 华盛顿 哥伦比亚特区 , 拥有 最 先进 的 航空 航天 技术 , 参与 了 美国 阿波罗 计划 、 航天飞机 发射 、 太阳系 探测 等 航天 工程 , 为 人类 探索 太空 做出 了 巨大 贡献 。 然而 伴随 着 太空 探索 深度 的 扩大 , 公众 对 它 的 疑虑 也 与 日 俱 深 。 公众 质疑 : 他们 早已 与 外星人 取得 了 联系 , 但 一直 没有 公开 美国 气象学家 斯考特 ・ 斯蒂文斯 日前 指责 美国 国家 航空 航天局 向 公众 隐瞒 了 许多 由 太阳 轨道 望远镜 传回 地球 的 资料 , 其中 包括 有 可能 是 “ 外星 生命 ” 的 信息 。 这 成为 不曾 间断 的 对 质疑 的 又 一个 新鲜 声音 。 太阳 轨道 望远镜 是 一 项 由 美国 国家 航空 航天局 和 欧洲 空间 局 实施 的 联合 研究 计划 。 目前 , 其 所 处 位置 距离 地球 约 万 公里 , 主要 对 太阳 的 爆发 情况 、 太阳 表面 喷 出 物质 和 太阳 附近 的 彗星 进行 拍照 。 到 现在 为止 , 该 望远镜 拍摄 的 照片 数量 已 高达 数 万 张 。 其中 一些 据称 出现 了 “ 不明飞行物 ” 的 身影 。 但 要么 对 其 避而不谈 , 要么 就 解释 说是 数字 图像 在 传回 地球 的 过程 中 出现 了 差错 , 才 导致 照片 中 出现 奇特 的 物体 。 但 斯考特 ・ 斯蒂文斯 指出 , 通过 分析 望远镜 传回 地球 的 所有 照片 资料 , 他 发现 在 不同 年份 拍摄 的 照片 上 都会 出现 完全 相同 的 不明 物体 。 斯考特 ・ 斯蒂文斯 由此 断言 , 如果 这些 不明 物体 仅仅 是 偶然 的 干扰 因素 ( 如 宇宙 尘埃 或 残留 的 太阳 粒子 等 ) 造成 的 , 那么 它们 的 形状 和 尺寸 就 不 可能 总是 完全 一样 。 他 表示 这 有 可能 表明 在 太阳 的 周围 经常 有 不明飞行物 光顾 , 并且 不只 一 艘 , 而是 一个 完整 的 编队 。 “ 外星人 ” 正在 以 太阳 为 客体 开展 试验 , 并 试图 影响 太阳 的 活动 情况 。 其实 , 的 使命 和 愿景 当中 就 蕴含 了 “ 寻找 地 外 生命 ” 和 “ 星际 移民 ” 的 内容 。 而 长期 以来 , 都 有 科学家 和 普通 公众 质疑 对 公众 隐瞒 了 有关 地外文明 的 真相 , 更 有 人 指出 , 早已 与 “ 外星人 ” 取得 了 联系 , 但 出于 种种 原因 一直 没有 公开 。 年 发生 在 美国 的 阿诺德 空中 遭遇 飞碟 案 和 罗斯威尔 飞碟 坠毁 案 以及 此后 由 美国 军方 领导 的 专门 调查 现象 的 “ 蓝皮书 计划 ” 、 “ 号志 计划 ” 、 “ 新墨西哥州 怀特 沙漠 试验场 计划 ” 等 研究 活动 , 开创 了 现代 研究 的 新纪元 。 多年 来 全球 各地 收到 的 目击 案例 已 超过 万 起 , 其中 有数 十万 起 是 无法 用 自然 和 物理 现象 做出 合理 解释 的 , 人们 怀疑 它 是 一 种 超越 人类 文明 的 外星 智慧 生命 所为 。 美国 国家 射电 天文台 和 国家 航空 航天局 从 年 开始 进行 微波 监听 宇宙 文明 的 “ 奥兹 玛 计划 ” 和 “ 赛克 洛普 计划 ” 。 年月 和 年月 , 美国 先后 发射 了 先驱者 号 、 号 [| 宇宙 飞船 |] , 携带 地球人 给 外星人 的 一 封 自荐信 , 当中 镌刻 着 地球 和 太阳系 在 银河系 的 位置 , 地球人 男人 和 女人 的 形象 , 以及 表示 宇宙 间 最 丰富 的 物质 氢 的 分子 结构图 , 寄望 外星人 截获 此 信 。 到 深 空 去 探测 “ 地外文明 ” 的 存在 ? 时至 今日 , 已经 发展 成为 雇员 人数 约 万 的 大型 机构 , 年度 经费 超过 亿 美元 。 在 其 推进 的 众多 高 精 尖 项目 中 , “ 深 空 网络 ” 是 近期 的 一 大 热点 。 那么 , “ 深 空 网络 ” 到底 为 何物 ? 深 空 网络 ( , ) 是 一个 支持 星际 任务 、 无线电 通信 以及 利用 射电天文学 观察 探测 太阳系 和 宇宙 的 国际 天线 网络 , 它 是 地球 上 最大 也 是 最 敏感 的 科学 研究 用途 的 通信 系统 。 目前 深 空 网络 由 三 处 呈 度 分布 的 深 空 通信 设施 构成 , 一 处在 美国 加州 的 戈尔德斯通 , 处于 巴斯托 市 附近 的 莫哈维沙漠 之 中 ; 一 处 位于 西班牙 马德里 附近 ; 另 一 处 位于 澳大利亚 的 堪培拉 附近 。 这种 安排 使得 可以 连续 观察 地球 的 自转 的 过程 。 深 空 探测 的 一个 重要 用途 , 便 是 探索 地外文明 的 存在 。 分享
库克 : 最大压力 的 搜狐 事件 : 上周 三 , 苹果 股价 单 日 大跌 创 近 个 月 最低 , 按 当天 收盘价 计算 , 距离 月 创下 的 历史 高点 跌 去 了 逾 , 被 认为 已经 踏 上 了 熊 途 。 点评 : 我 想 库克 最近 一定 心情 不好 , 压力 很 大 。 因为 近 一 段 时间 来 , 糟糕 的 事情 一 件 接着 一 件 降临 到 苹果 头上 。 令 人 失望 的 开启 了 苹果 的 厄运 , 地图 门 、 高 管 下课 、 销售 不及 预期 , 重重 利空 叠加 之 下 , 郭台铭 的 一 句 “ 太 难 生产 了 , 我们 难以 满足 巨大 的 需求 ” , 就 成为 压垮 苹果 股价 的 最后 一 根 稻草 。 昔日 的 光环 已经 褪 尽 , 苹果 的 竞争力 和 创新力 正 遭受 前所未有 的 质疑 。 面临 掌舵 苹果 以来 的 最大 挑战 , 库克 能否 化 危 为 机 , 扭转 颓势 , 尚 不得而知 。 分享
单身贵族 也 有 品 热门 [| 数码 相机 |] 大 盘点 搜狐 数码 佳能 作为 升级 机型 , 在 诸多 细节 方面 做 了 改变 , 大幅 提升 了 对 焦 及 连 拍 性能 , 为 普及型 [| 数码 单反 相机 |] 定义 到 了 新 高度 。 新型 图像 感应器 有效像素 为 万 , 与 能 高效 处理 图像 并 控制 相机 功能 的 数字 影像 处理器 组合 , 实现 了 高画质 、 高感光度 低 噪 点 。 目前 , 佳能 报价 参数 图片 论坛 热门 软件 单机 的 最新 报价 为 元 。 重庆 掀 开 触控 新 篇章 佳能 仅 ▲ 佳能 从 外观 上 看 , 佳能 与 尺寸 重量 相差 不大 , 整体 外形尺寸 为 × × , 重 约 仅 机身 。 除了 按键 布局 基本 上 没有 变化 外 , 最大 的 改进 在于 它 采用 英寸 万 像素 可 [| 旋转 触摸屏 |] , 这 也 是 佳能 首次 将 触摸屏 设计 在 单反 上 , 配合 带来 高速 合 焦 , 可 实现 触摸 对 焦 、 触摸 快门 、 触摸 回放 功能 。 重庆 掀 开 触控 新 篇章 佳能 仅 ▲ 佳能 从 性能 上 看 , 佳能 搭载 规格 传感器 , 有效像素 达 万 。 配合 最新 型 处理器 , 实现 了 高画质 、 高感光度 低 噪 点 它 的 快门速度 为 秒 , 连 拍 速度 达 每 秒 张 , 感光度 范围 , 扩展 可 达 。 其 采用 中央 八 向 双十字 全 点 十字型 自动 对 焦 , 使 所有 自动 对 焦 区域 都 能 高精度 合 焦 。 追踪 动态 被 摄 体 持续 对 焦 的 人工智能 伺服 自动 对 焦 算法 得到 进化 , 性能 大幅 提高 。 重庆 掀 开 触控 新 篇章 佳能 仅 ▲ 佳能 编辑 点评 : 佳能 还 在 内置 相片 处理 方面 提供 给 用户 最大 的 选择 余地 , 不但 提供 了 拍摄 模式 , 还 增加 了 快速 连 拍 张 照片 合成 的 手持 夜景 模式 , 另外 相机 又 内置 了 一 系列 特效 滤镜 , 配合 屏 的 轻 触 设计 , 用户 可 更 方便 加入 不同 效果 , 输出 独 具 风格 的 照片 。 参考价格 元 我 也 要 打分 : 喜欢 一般 很 差 更 多 条 论坛 热贴 条 人 关注 分 上 一 页 下 一 页 文本 导航 第 页 尼康 第 页 佳能 套机 第 页 宾得 套机 第 页 徕卡 第 页 卡西欧 第 页 佳能 第 页 索尼 分享
索尼 美 上市 三防 设计 美元 起 搜狐 【 搜狐 数码 消息 】 月 日 消息 , 在 登录 欧洲 市场 个 月 之后 , 索尼 日前 已经 正式 于 美国 开 售 。 这 款 [| 三防 手机 |] 共有 黄 、 白 、 黑 三 种 颜色 选择 , 售价 也 因 机身 颜色 而 不同 , 分别 是 美元 、 美元 、 美元 ( 无 锁 机 ) 。 配置 方面 , 配备 了 英寸 ( ) 抗 划伤 无机 玻璃 显示屏 , 即使 屏幕 或 手指 沾 有 液体 , 仍 可 准确 跟踪 。 另外 , 机身 内部 采用 了 双核 芯片 , 内存 , 存储 空间 ( 支持 卡 拓展 ) , 万 [| 像素 摄像头 |] , [| 毫安 电池 |] 。 ( ) 分享
最新 研究 称 近 距 双子星 是 星云 奇特 喷射 流 来源 搜狐 【 搜狐 科学 消息 】 据 美国 太空 网站 报道 , 目前 , 科学家 最新 研究 表示 , 行星状星云 中 一对 彼此 环绕 的 恒星 作为 “ 宇宙 发电站 ” , 为 该 星云 壮观 喷射 流 提供 后方 能量 。 这 项 发现 揭晓 了 科学家 长期 置疑 “ 弗莱明 号 ” 行星状星云 的 喷射 流 形状 之 谜 , 这些 喷射 流 呈现 为 奇特 的 节 状 和 弯曲 结构 , 最新 研究 显示 这种 奇特 喷射 流 是 由 “ 发电站 ” 双子星 的 轨道 交互 作用 提供 动力 。 研究 报告 作者 、 智利 天文学家 亨利博芬 说 : “ 这 是 一 项 大型 天文 观测 研究 项目 , 用于 理解 奇特 、 非 对称 形状 的 行星状星云 。 ” 据 科学家 称 , 的 行星状星云 具有 不 平衡 结构 。 事实上 行星状星云 与 行星 没有 关系 , 它们 是 垂死 白矮星 生命 末期 阶段 。 博芬 研究 小组 使用 甚 大 望远镜 观测 “ 弗莱明 号 ” 行星状星云 , 据称 , 这 个 行星状星云 是 以 天文学家 威廉米娜 弗莱明 命名 , 她 于 年 在 哈佛大学 天文台 观测 发现 这 个 行星状星云 。 数 十年 以来 , 天文学家 一直 对 环绕 该 星云 周围 的 奇特 气体 迷惑不解 , 博芬 和 他 的 研究 同事 在 计算机 模拟 系统 上 结合 最新 观测 数据 , 证实 了 一对 白矮星 充当 着 “ 宇宙 发电站 ” 。 多数 双子星 轨道 周期 为数 百年 或者 数 千年 , 但是 “ 弗莱明 号 ” 行星状星云 的 光谱 数据 显示 其中 的 双子 恒星 运行 速度 更 快 , 快速 变化 的 光谱线 表明 这 对 恒星 轨道 周期 仅 为 天 。 博芬 说 : “ 这 是 一对 非常 接近 的 双子星 系统 。 ” 他 还 指出 , 其它 双子星 系统 中 也 发现 类似 的 轨道 周期 。 这 个 行星状星云 中 的 恒星 曾 共享 环绕 星云 的 气体 层 , 在 其它 双子星 系统 中 也 非常 普遍 。 然而 , 环绕 星云 的 气体 喷射 流 并 不是 当前 存在 。 这 项 研究 报告 现 发表 在 月 日 出版 的 《 科学 》 杂志 上 。 起初 , “ 弗莱明 号 ” 行星状星云 中 这 两 颗 恒星 相距甚远 , 较 大 的 恒星 逐渐 从 一 颗 红巨星 演变 为 体积 庞大 的 渐近 巨 支 星 , 此时 它 将 形成 数 百倍 太阳 直径 。 这 颗 超大 质量 恒星 释放 的 气体 流 之后 流向 体积 较 小 的 邻近 恒星 ― ― 一 颗 寒冷 的 白矮星 , 此时 气体 流 像 从 水龙头 中 释放 出来 一样 , 从 这 两 颗 恒星 向 外 喷射 。 博芬 称 , 这 只是 恒星 生命 历程 中 非常 短暂 的 一个 时期 , 仅 持续 年 。 随着 时间 的 流逝 , 巨大 的 恒星 失去 了 它们 的 气体 , 变成 了 一 颗 白矮星 。 气体 将 恒星 包裹 起来 , 推动 它们 逐渐 靠拢 在 一起 。 当 恒星 逐渐 接近 , 包裹 它们 的 气体 将 被 驱逐 , 该 气体 喷射 流 的 “ 水龙头 ” 也 将 关闭 。 博芬 研究 小组 认为 , 这种 现象 普遍 存在 于 行星状星云 中 的 双子星 系统 , 但 同时 强调 需要 更 多 的 观测 来 证实 这 一 理论 。 ( 卡麦拉 ) 分享
Maven 打包之后运行
命令如下:
hadoop jar learn-1.0-SNAPSHOT.jar top.eviltuzki.tfidf.App /user/zj/tfidf/allcontent /user/zj/tfidf/jaroutput /user/zj/tfidf/finaloutput
输出结果就简单看一下吧 = =
[cloudera@quickstart tfidf]$ hadoop fs -cat /user/zj/tfidf/finaloutput/part-m-00000 |grep -v E| sort -k2 -rn |head -n 20
宋体 2.2809544503092782
宋体 1.3156868388809182
东北虎 0.7394429830508474
网盘 0.571717673015873
网盘 0.571717673015873
电视广告 0.5665861818181818
出货量 0.5347087089347079
黑色星期五 0.5342098285714285
雪豹 0.5053336216216217
红茶 0.4936592475247525
携程 0.47571826851851845
野生 0.47535620338983053
音乐 0.4412029517241379
角膜 0.43890478873239436
美食 0.4262510461538462
摇椅 0.42329096944444444
摇椅 0.42329096944444444
美景 0.4227268664556961
酷派 0.42054887452054796
朝鲜 0.4166495891891892
也不知道为啥会出现重复的,个人想法应该是多篇文章中统计出来的吧。。。但是分值都一样- -有点。。。额。。也许是重复的新闻也说不好。。。
Hadoop 实现 TF-IDF 计算的更多相关文章
- TF/IDF(term frequency/inverse document frequency)
TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相 ...
- TF/IDF计算方法
FROM:http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/1231028 我们已经谈过了如何自动下载网页.如何建立索引.如何衡量网页的质量(Page R ...
- tf–idf算法解释及其python代码实现(下)
tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四 ...
- tf–idf算法解释及其python代码实现(上)
tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息 ...
- 文本分类学习(三) 特征权重(TF/IDF)和特征提取
上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的 ...
- 信息检索中的TF/IDF概念与算法的解释
https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79135909 概念 TF-IDF(term frequency–inverse document ...
- Elasticsearch学习之相关度评分TF&IDF
relevance score算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度 Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse doc ...
- tf idf公式及sklearn中TfidfVectorizer
在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中我们讲到在文本挖掘的预处理中,向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理,那么什么是TF-IDF,为什么一般我们要加这一步预处理呢?这里就对TF-IDF的 ...
- 25.TF&IDF算法以及向量空间模型算法
主要知识点: boolean model IF/IDF vector space model 一.boolean model 在es做各种搜索进行打分排序时,会先用boolean mo ...
- 55.TF/IDF算法
主要知识点: TF/IDF算法介绍 查看es计算_source的过程及各词条的分数 查看一个document是如何被匹配到的 一.算法介绍 relevance score算法,简单来说 ...
随机推荐
- 主线程中也不绝对安全的 UI 操作
从最初开始学习 iOS 的时候,我们就被告知 UI 操作一定要放在主线程进行.这是因为 UIKit 的方法不是线程安全的,保证线程安全需要极大的开销.那么问题来了,在主线程中进行 UI 操作一定是安全 ...
- 【一天一道LeetCode】#71. Simplify Path
一天一道LeetCode 本系列文章已全部上传至我的github,地址:ZeeCoder's Github 欢迎大家关注我的新浪微博,我的新浪微博 欢迎转载,转载请注明出处 (一)题目 Given a ...
- Linux/Android多点触摸协议
链接点击打开链接 关于Linux多点触摸协议大家可以参考kernel中的文档:https://www.kernel.org/doc/Documentation/input/multi-touch-pr ...
- c语言和java的区别
今晚读了一下c程序设计语言,这是一本经典书籍,发现C语言和java有很多是相同的,毕竟java是由c语言进化来的. 我大概从我自己的思考来谈谈不同点 1.c语言是面向过程,主要单位是函数,变量和函数的 ...
- Html5学习之旅-html5的留言记事本开发(17)
web留言记事本的开发 !!!!!代码如下 index.html的代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head& ...
- UVa - 116 - Unidirectional TSP
Background Problems that require minimum paths through some domain appear in many different areas of ...
- Dynamics CRM 2011/2013 通过Javascript给lookup字段赋值
仅仅做下记录,因为老是用到但老是忘记 var value = new Array(); value[0] = new Object(); value[0].id = idValue; value[0] ...
- android数据保存之greendao
有时我们的数据属于保存到数据库,对于Android应用和IOS应用,我们一般都会使用SQLite这个嵌入式的数据库作为我们保存数据的工具.由于我们直接操作数据库比较麻烦,而且管理起来也非常的麻烦,以前 ...
- linux测试noatime对文件访问时间的影响
linux测试noatime对文件访问时间的影响 文件(如abc)有3个时间: # stat abc Access: 2015-04-16 19:30:13.665970572 +0800 Modif ...
- HDTV(1920x1080)码率和视频质量关系的研究 2 (实验结果)
上一篇文章中介绍了实验的准备工作, HDTV(1920x1080)码率和视频质量关系的研究 1 (前期准备) 本文介绍一下实验的结果. 首先来看一下主观评价的试验结果: 从实验结果来看,可以得出以下结 ...