中邮成长59002基金净值今天vsm(vsm向量空间模型)

股票3000292021年4月28日发(作者：大型有实力造纸企业迎来机遇!晨鸣纸业(000488)东)

向量空间模型(VSM)
向量空间模型将文档映射为一个特征向量V(d)=(t
1
,ω
1
(d)；…；t
n
,
ω
n
(d))，其中军工b股票t
i
(i=1,2, …,n)为一列互不雷同的词条项，ω
i
(d)为t
i
在d中的权值, 一般被定义为t
i
在d中出现频率tf
i
(d)的函数，即 。

在信息检索中常用的词条权值计算方法为 TF-IDF 函省广股份股票数，其中N为所有
文档的数目，n
i
为含有词条t
i
的文档数目。TF-IDF公式有很多变种，
下面是一个常用的TF-IDF公式：

|江淮汽车股票
根据TF-IDF公式，文档集中包含某一词条的文档越多，说明它区分文
档类别属性的能力越低，其权值越小；另一方面，某一文档中某一词条
出现的频率越高，说明它区分文档内容属性的能力越强，其权值越大。

两文档之间的相似002617股票度可以用其对应的向量之间的夹角余弦来表示，即文
档d
i
，d
j
的相似度可以表示为


进行查询的过程中，先将查询条件Q进行向量化，主要依据布尔模型:
|300044
当t
i
在查询条件Q中时，将对应的第i坐标置为1，否则置为0，即

从而文档d与查询Q的相似度为


根据文档之间的相似度，结合机器学习的股票600010一些算法如神经网络算法，K-
近邻算法和贝叶斯分类算法等，可以将文档集分类划分为一些小的文档
子集。

在查询过程中，可以计算出每个文档与查询的相似度，进而可以根据相
似度的大小，将查询的结果进行排序。

向量空间模型可以实现文档的自动分类和对查询结果的相似度排序，能
够有效提高检索效率；它的缺点是相似度的计算量大，当有新文档加入
时，则必须重新计算词的权值。

什么时候搞上的？看这样子，应该是好久了吧？ 再看看其他的重卡厂，也都采用的是类似的方案，什么康明斯，什么ROMan，个个都从东方大国赚到了钱，而奔驰重卡，却在最近几年，甚至都没有一项出口项目达成，因为东方大国国内能选择的重卡已经不少了，奔驰重卡不是唯一的了。 大家都不是圣母，不用去怜悯什么，战争，原本就是最残酷的，上过战场的秦振华，对这一点是相当的明白的。 否则，劣币驱逐良币的事情就会不断发生，最终彻底丧失创新能力，沦为一个只会抄袭的世界。 要死，那大家就一起死好了！