TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和自然语言处理中常用的统计方法，用于量化一个词语在文档集合中的重要性。它结合了词频（TF），即词语在单个文档中出现的频率，和逆文档频率（IDF），即词语在整个语料库中的罕见程度，通过乘积计算得出权重值；TF-IDF值越高，表明该词语在特定文档中越关键且在整个集合中越独特，常用于搜索引擎排序、文本分类和信息提取任务中。
在AI产品开发的实际落地中，TF-IDF被广泛应用于构建智能系统，如推荐引擎、内容过滤和用户行为分析。AI产品经理需掌握其原理，以优化特征提取过程，提升产品性能；例如，在电商推荐系统中，TF-IDF帮助识别商品描述的关键词，实现精准匹配用户偏好，从而增强用户体验和商业价值。
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