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Tf-idf와 코사인 유사도

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

Tf-idf와 코사인 유사도의 차이

Tf-idf vs. 코사인 유사도

TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이. 사인 유사도(― 類似度)는 내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미.

Tf-idf와 코사인 유사도의 유사점

Tf-idf와 코사인 유사도는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 정보 검색.

정보 검색

정보 검색(情報檢索, information retrieval)은 집합적인 정보로부터 원하는 내용과 관련이 있는 부분을 얻어 내는 행위를 말. 이를 위해 메타데이터나 색인이 사용될 수 있. 자동화된 정보 검색 시스템은 소위 ‘정보 과부하’라 불리는 상태를 완화시키기 위해 사용.

Tf-idf와 정보 검색 · 정보 검색와 코사인 유사도 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

Tf-idf와 코사인 유사도의 비교.

Tf-idf에는 8 개의 관계가 있고 코사인 유사도에는 15 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 4.35%입니다 = 1 / (8 + 15).

참고 문헌

이 기사에서는 Tf-idf와 코사인 유사도의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오: