tf-itf算法 C++

根据给定的文件标题、描述、标签以及部分内容，我们可以总结出以下关于TF-IDF算法及其C++实现的关键知识点： ### TF-IDF算法简介 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于信息检索与文本挖掘的加权技术。其目的是通过统计单词在文档中的出现频率（TF）及在整个文档集合中的逆文档频率（IDF），来评估一个词对文档的重要性。TF-IDF值越高，表示该词对文档的区分度越高。 ### TF-IDF算法计算步骤 1. **词频(TF)计算**：统计每个词在文档中出现的次数，即词频。通常会将词频归一化，避免过长的文档对词频的影响。 2. **逆文档频率(IDF)计算**：计算文档集中包含该词的文档数量的倒数，再取对数。这一步骤是为了降低常见词的权重，提高稀有词的权重。 3. **TF-IDF值计算**：将词频乘以逆文档频率，得到每个词的TF-IDF值。 ### C++实现细节 #### 数据结构与算法选择 - 使用了最简单的数组作为主要的数据结构，其中`word[200000][22]`用于存储20万的词库，而`frequency[200000][N]`用于记录每篇文档中每个词的出现频率。 - 分词算法采用了正向最大匹配算法，这是一种常见的中文分词方法，适用于大词汇量的分词任务。 - 查找算法使用了二分法，因为词库中的词已排序，因此可以高效地进行查找。 #### 文件处理与读取 - 文档读取采用每次读取1KB的内容进行分词，这样可以减少内存占用，提高处理大量文档的能力。 - 词库的读取与存储，通过循环读取文件中的每一行，逐个字符填充到`word`数组中，直到遇到换行符停止。 #### TF-IDF计算流程 1. 初始化存储词频的数组`frequency`和文档的最大词频`max`。 2. 读取词库，存储至`word`数组。 3. 对于每篇文档，调用`fileopen`函数进行分词和词频统计。 4. 计算每篇文档中每个词的初始频率最大值，存储在`max`数组中。 5. 遍历词库，计算每个词的逆文档频率（IDF），并结合词频（TF）计算TF-IDF值。 6. 将结果输出至文件，包括词本身、在各文档中的词频以及相应的TF-IDF值。 ### 总结 TF-IDF算法是文本分析领域中一种非常有效的特征提取方法，尤其适用于大规模文档集的处理。通过上述C++实现，我们不仅可以看到算法的具体执行流程，还能了解到如何利用基本的数据结构和算法来优化性能。这种实现方式兼顾了效率与可读性，是学习和实践TF-IDF算法的良好案例。