Mahout中TF-IDF是怎么实现的

在Mahout中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是通过使用TFIDFVectorizer类来实现的。

TFIDFVectorizer类是Mahout中用于计算TF-IDF的工具类，它主要包括计算词项频率（TF）和逆文档频率（IDF）两个步骤。

在计算TF时，TFIDFVectorizer会首先计算每个词项在文档中出现的频率（即词项频率），然后对每个文档中的所有词项频率进行归一化，以避免长文档中的频繁词项占主导地位。

在计算IDF时，TFIDFVectorizer会统计每个词项在所有文档中出现的文档频率，并根据文档频率计算每个词项的逆文档频率。

最后，TFIDFVectorizer会将TF和IDF相乘，得到每个词项在每个文档中的TF-IDF值。最终，TFIDFVectorizer会返回一个TF-IDF矩阵，其中每行代表一个文档，每列代表一个词项，矩阵中的值为每个词项在对应文档中的TF-IDF值。

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