WDF*IDF

Einführung in WDF*IDF und seine Bedeutung

WDF*IDF steht für "Term Frequency-Inverse Document Frequency" und ist ein statistisches Maß, dass in der Information Retrieval (IR) und im Bereich des maschinellen Lernens verwendet wird. Es dient der Bewertung der Relevanz eines bestimmten Begriffs innerhalb eines Textdokuments oder einer Sammlung von Dokumenten.

Komponenten von WDF*IDF: TF und IDF

Der Begriff "Term Frequency" (TF) bezieht sich auf die Häufigkeit eines bestimmten Begriffs in einem Dokument. Ein Begriff, der häufiger in einem Dokument vorkommt, wird als potenziell wichtiger angesehen als ein seltener vorkommender Begriff.

Die "Inverse Document Frequency" (IDF) misst die Seltenheit eines Begriffs in der gesamten Dokumentensammlung. Ein Begriff, der in wenigen Dokumenten vorkommt, wird als potenziell bedeutungsvoller eingestuft als ein Begriff, der in vielen Dokumenten erscheint.

WDF*IDF kombiniert die TF- und IDF-Werte, um die Relevanz eines Begriffs zu bestimmen. Ein hoher TF-Wert und ein niedriger IDF-Wert für einen bestimmten Begriff weisen auf eine hohe Relevanz hin, während ein niedriger TF-Wert und ein hoher IDF-Wert auf eine geringere Relevanz hinweisen.

Die Formel zur Berechnung von WDF*IDF ist:

WDF*IDF = TF * log(N/DF)

Dabei steht N für die Gesamtzahl der Dokumente in der Sammlung und DF für die Anzahl der Dokumente, in denen der Begriff vorkommt.

Anwendungen von WDF*IDF in Suchmaschinen

WDF*IDF wird häufig in Suchmaschinen verwendet, um die Relevanz von Suchergebnissen zu bewerten. Begriffe mit einem höheren WDF*IDF-Wert werden als wichtiger erachtet und können eine höhere Platzierung in den Suchergebnissen erhalten.

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