TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，互联网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。
TF：在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被正规化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。）对于在某一特定文件里的词语ti来说，它的重要性可表示为：
以上式子中ni,j是该词在文件dj中的出现次数，而分母则是在文件dj中所有字词的出现次数之和。
IDF：逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：
其中：
分子|D|表示语料库中的文件总数
分母表示含词语ti的文件数目，如果如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一般情况下使用时会加1
TF-IDF：
某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。
在Spark中，MLlib有两个算法可以用来计算TF-IDF:HashingTF和TF。
HashingTF从一个文档中计算出给定大小的词频向量。为了将词和向量顺序对应起来，所以使用了哈希。HashingingTF使用每个单词对所需向量的长度S取模得出的哈希值，把所有单词映射到一个0到S-1之间的数字上。由此可以保证生成一个S维的向量。随后当构建好词频向量后，使用IDF来计算逆文档频率，然后将它们与词频相乘计算TF-IDF。
