在相似文本的推荐中，可以用TF-IDF来衡量文章之间的相似性。
一、TF（Term Frequency）
TF的含义很明显，就是词出现的频率。
公式：
在算文本相似性的时候，可以采用这个思路，如果两篇文章高频词很相似，那么就可以认定两片文章很相似。
二、IDF（Inverse Document Frequency）
IDF为逆文档频率。
公式：
一个词越在语料库出现的次数越多，则权重应该越不重要；反之越少则应该越重要。
比如，如果要检索两个文档的相似度，通过统计权重大的词来进行匹配更为合理，如果统计词频高的词汇，例如很多文章都有（如果，很多，反之这些词汇），那么根本就抓不住相似性的衡量指标。如果两篇描述动物的文章我们如果能统计一些共有的权重较高的词，例如（海洋，鱼）等等则相对来说能更好的当作相似指标来进行计算。
三、TF-IDF
目的：综合考虑TF和IDF。
公式：
当一个词的词频很高并且逆文档率很高则越能代表这片文章的内容。
来源：https://www.cnblogs.com/ylxn/p/10213420.html