TF-IDF

TF(词频)-IDF(逆文档频率) 在自动提取文章关键词上经常用到，通过它可以知道某个关键字在这篇文档里的重要程度。其中 TF 表示某个 Term 在 Document 里出现的频次，越高说明越重要；DF 表示在全部 Document 里，共有多少个 Document 出现了这个词，DF 越大，说明这个词很常见，并不重要，越小反而说明他越重要，IDF 是 DF 的倒数(取log)， IDF 越大，表示这个词越重要。

TF-IDF 怎么影响搜索排序，举一个实际例子来解释：

假定现在有一篇博客《Blink 实战总结》，我们要统计这篇文章的关键字，首先是对文章分词统计词频，出现次数最多的词是--"的"、"是"、"在"，这些是“停用词”，基本上在所有的文章里都会出现，他对找到结果毫无帮助，全部过滤掉。

只考虑剩下的有实际意义的词，如果文章中词频数关系： “Blink” > “词频” = “总结”，那么肯定是 Blink 是这篇文章更重要的关键字。但又会遇到了另一个问题，如果发现 "Blink"、"实战"、"总结"这三个词的出现次数一样多。这是不是意味着，作为关键词，它们的重要性是一样的？

不是的，通过统计全部博客，你发现 含关键字总博客数： “Blink” < “实战” < “总结”，这时候说明 “Blink” 不怎么常见，一旦出现，一定相比 “实战” 和 “总结”，对这篇文章的重要性更大。

BM25

上面解释了 TF 和 IDF，那么 TF 和 IDF 谁更重要呢，怎么计算最终的相关性得分呢？那就是 BM25。

BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。

BM25算法的一般性公式如下：

其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作为语素分析，每个词看成语素qi。）；d表示一个搜索结果文档；Wi表示语素qi的权重；R(qi，d)表示语素qi与文档d的相关性得分。

其中 Wi 通常使用 IDF 来表达，R 使用 TF 来表达；综上，BM25算法的相关性得分公式可总结为：

BM25 通过使用不同的语素分析 *** 、语素权重判定 *** ，以及语素与文档的相关性判定 *** ，我们可以衍生出不同的搜索相关性得分计算 *** ，这就为我们设计算法提供了较大的灵活性。

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