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LearningObjectives
• Tounderstandtheproblemthatrequiresa
weightingforsearchorfiltering
• TounderstandTFIDFweightingindetail,and
howitisusedinbothsearchandfiltering
• Tounderstandtherangeofvariantsand
alternativestoTFIDF
• Toappreciatethesimilaritiesanddifferences
betweencontentfilteringandsearch
IntroductiontoRecommenderSystems
Thesearchproblem…
• Whydoprimitivesearchenginesfail?
• Whatwouldaprimitivesearchenginedo?
– Returnallsthatcontainsearchterms?
– Morefrequentoccurrencerankedhigher?
• Ataminimum,needtoconsidertwofactors
– Termfrequencymaybesignificant
– Notalltermsequallyrelevant
• Actually,muchharderthatthis,morelater…
IntroductiontoRecommenderSystems
TFIDFweighting
• TermFrequency*Inverse
Frequency
• TermFrequency=
– Numberofoccurrencesofaterminthe
(canbeasimplecount)
• InverseFrequency=
– Howfewscontainthisterm
– Typically
log(#s/#swithterm)
IntroductiontoRecommenderSystems
WhatdoesTFIDFdo?
• Automaticdemotionofstopwords,common
terms
• Promotescoretermsoveralones
Butwheredoesitfail?
• Ifcoreterm/conceptisn’tactuallyused
(much)in(e.g.,legalcontracts)
• Poorsearches(othertechniquesforthat)
IntroductiontoRecommenderSystems
HowdoesTFIDFapplytoCBF?
• TFIDFconceptcanbeusedtocreatea
profileofa/object
– Amoviecouldbedescribedasaweightedvector
ofitstags(detailsnextlecture)
• TheseTFIDFprofilescanbecombinedwith
ratingstocreateuserprofiles,andthen
matchedfuture
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