最近搞的一套系统里面用到了一套基于TFIDF算法的东西，打算把流程设想一下，整理开发成一套系统化的工具。
首先要使用TFIDF得明白它需要的几个东西
1是要处理的文章，得分词之后，2是核心计算。
尝试了10万个简单的文章处理之后，发觉这块并不是想像中的那么简单。
光是计算TFIDF这块，就把8个G的内存全部占满了。
目前想到的方案大概是：
1、使用盘古分词，清理标点符号做为停用词进行过滤，生成切词之后的结果。
必要时可以加一些自定义词库到词库中备用，外开二元分词功能保证结果的准确性。
越大量的文章越要使用多线程进行处理。这块还要研究一下。
2、使用TFIDF进行词频计算，传入分词之后的文章，计算所有词，所在词在某个文章中的TF和IDF。越大量的数据越难以处理。
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