知识卡片
TF-IDF跨领域迁移建模用户标签权重
内容
TF-IDF本是给”文档-词”关系算权重的算法，但把”用户”看成”文档”、把”标签”看成”词”，同一套公式立刻能用来算”标签对用户的重要程度”：一个标签在某用户身上出现次数占比越高，且这个标签在全体用户中总体越稀缺，它就越能代表这个用户的特征，与[[标签时效性的时间衰减与多因子权重]]共同构成标签权重计算的两个维度。
参考来源
- 位置：《用户画像：方法论与工程化解决方案》第4章《标签数据开发》（源文件：_epub-src/OEBPS/text00071.html）
- 结论依据：原文围绕“·TF-IDF计算标签权重：由每个标签对用户的重要性与该标签在全体标签中的重要性的乘”给出定义、场景或处理方式，支撑卡片对“TF-IDF跨领域迁移建模用户标签权重”的概括。
- 原始内容：·TF-IDF计算标签权重：由每个标签对用户的重要性与该标签在全体标签中的重要性的乘积得出每个标签的客观权重值。