使用tf*idf实现对文档集合的检索

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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转载来源:http://pwwzsj.com/article/jdepeo.html