使用tf*idf实现对文档集合的检索-创新互联

步骤：

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1. 读取三篇文档1.txt,2.txt,3.txt，里边的内容分别为“this is php”,“this is html html”，“this is java”

2. 分词，并统计词频tf

3. 计算文档频率df

4. 计算每篇文档的特征向量

5. 计算搜索词与文档的夹角余弦值

$_value){ $_value = trim($_value); $_value = preg_replace('/[.|,|(|)|-|;]/','',$_value); $_words[$i][$_key]=strtolower($_value); } //统计文档所有词的长度,一般计算tf需要除以这个值，为了简便，本次试验省去这步 //$_words_count[]=count($_words[$i]); //词频tf $_tf[] = array_count_values($_words[$i]); //去重 $_words[$i]= array_unique($_words[$i]); } //合并 $_words_com = array_merge($_words[0],$_words[1],$_words[2]); //文档频率 $_df = array_count_values($_words_com); //特征向量 for ($i = 0;$i < $_len;$i++){ //初始化，与文档频率的维度相同 $_vsm[$i] = $_df; //把每个维度的值设置为0 foreach($_vsm[$i] as $_key=>$_value){ $_vsm[$i][$_key] = 0; } for ($j=0;$j'; } //测试 $_query = 'java'; $_vsm_que = $_df; foreach($_vsm_que as $_key=>$_value){ $_vsm_que[$_key] = 0; } if (in_array($_query,$_vsm_que)){ $_vsm_que[$_query] = 1; } for ($i = 0; $i < count($_vsm); $i++){ foreach($_vsm_que as $_key=>$_value){ $_sim[$i] += ($_vsm[$i][$_key]) * ($_vsm_que[$_key]); $_w1 += pow($_vsm_que[$_key],2); $_w2 += pow($_vsm[$i][$_key],2); } //求夹角余弦值，相似度计算 $_cos[$i] = $_sim[$i]/(sqrt($_w1)*sqrt($_w2)); echo '
'; echo '第'.($i+1).'篇文档的相似度：'.$_cos[$i]; } arsort($_cos); foreach($_cos as $_key=>$_value){ echo '

'; echo '最符合的结果为第'.($_key+1).'篇文档'; break; } ?>

在浏览器运行的结果：

第1篇文档的特征向量: (0,0,1.09861228867,0,0)
第2篇文档的特征向量: (0,0,0,2.19722457734,0)
第3篇文档的特征向量: (0,0,0,0,1.09861228867)

第1篇文档的相似度：0
第2篇文档的相似度：0
第3篇文档的相似度：0.235702260396

最符合的结果为第3篇文档

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