互联网拥有海量的信息，并非所有信息都对用户有用。因此，无论是主动的搜索引擎，还是被动的推荐系统，都是一种帮助用户实现信息过滤的技术。
用户往往对偏好的商品有一定描述，在搜索引擎，以及基于内容的推荐系统中，是信息过滤最重要的数据。例如用户喜欢小说《飘》（英文为“Gone With the Wind”），想参与与《飘》相关的话题讨论，就来到了一个小说讨论网站。
小说讨论网站中有大量贴子，该如何知道哪篇贴子与《飘》最相关呢？最简单的方法，就是看关键词出现在贴子中出现的次数。
Gone With the Wind一共有四个单词，我们将这四个单词在贴子中出现的次数汇总，出现最多就最相关啦！
然而真是这样的吗？如果有一篇贴子，全文和《飘》完全不相关，但因为单词the出现了很多次，算法就会以为它和《飘》相关。可是，英文的the和中文的“的”类似，几乎任何文章都会出现很多次，本身并不带有任何意义呀。
因此，不同的关键词，重要性都不一样，我们需要找到对应的权重，越重要的关键词权重越大，越不重要的关键词权重越小。
这就是经典的TF-IDF算法，TF是词频（Term Frequency），IDF是逆文本频率指数（Inverse-Document Frequency）。关键词出现得越多，TF就越大；而如果几乎所有的商品都包含某关键词，IDF就越小。TF-IDF算法的理念就是，某关键词出现的频次越多，商品与该关键词越相关；包含这个关键词的商品越多，该关键词越不重要。具体的表达式为：
n_i,j是关键词t_i在商品d_j中出现的次数，分母是在商品d_j中所有字词的出现次数之和
|D|值商品总数，分母是包含词语t_i的商品数目
TFIDF即TF与IDF的乘积
TFIDF算法获得了非常大的成功，如今几乎每个互联网产品用了TFIDF算法或其变体，这背后的原理是否挺直观呢？
