基于Document Triage的TF-IDF算法
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針對TF-IDF算法在加權時沒有考慮特征詞本身在文檔中重要度的問題，提出利用用戶閱讀時的閱讀行為來改進TF-IDF。將Document Triage引入到TF-IDF中，利用IPM收集用戶閱讀中行為的相關信息，計算文檔評分。由于用戶的標注內容往往是文章的重要內容，或者反映了用戶的興趣。因此，賦予用戶標注詞項更大的權重，將文檔評分和用戶的標注信息等作為因子引入到TF-IDF中，設計出改進的加權算法DT-TF-IDF。實驗結果表明，相對傳統(tǒng)TF-IDF算法，DT-TF-IDF的查全率、查準率，以及查準率和查全率的調和均值都有了一定的提高。DT-TF-IDF算法比傳統(tǒng)TF-IDF算法更加有效，提高了文本相似度計算的準確性。
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