基於內容的推薦算法之關鍵詞提取

基於內容的推薦算法是比較早期的易理解的推薦算法，其主要思想就是：咱們首先給根據信息的特徵給信息一些屬性(能夠稱之爲「標籤」)。對於一篇文章，或者一段話它的屬性就能夠理解成它的關鍵詞，這篇文章的主講內容就是文章的關鍵詞提取。python 1、TF-IDF方法 TF(Term Frequency)詞頻，直觀上指的是某個詞在文章中的出現次數，爲了不文章長短帶來的影響，對於不一樣的文章，詞頻的計算應該歸一

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