其实这是一个很简单的算法。
先来学习一下概念：
DOCNUM 这个参数是全局文档数目
TF （term frequency）
这个参数可以理解为词频，即一个词在一篇内容中出现的词数。这个数越大可以认为该词对这篇内容的贡献度越高DF （document frequency）
文档频率，这个参数是某个词在全局的文档中出现的篇数
如果DF越大可以认为词越重要，但是这样很多常用词也会变成重要词，所以进行IDF计算IDF （inverse DF）
这个为一个计算值，公式可以为log(docnum/DF)或者log(docnum/(DF+1))，这样，如果一个词在所有的内容上都有出现，那么说明这个词是一个很普通的词，实际对语义的贡献很小。TFIDF
用TF * IDF就可以了
在实际的使用过程中，实际上先使用历史存量数据计算出每个词的IDF值，作为一个原始信息，在对新内容进行处理时，只需要计算出TF值就可以了，然后对这篇内容的所有词计算出TFIDF值，然后进行排序就ok了。
TFIDF是一种十分简单的关键词提取方案，在实际的应用中，还可以进行多种算法的融合，之后我再慢慢介绍。
当然了，该算法还有一些变种，基本上基于下面几种方法，有兴趣的可以了解一下。
变种
