步骤：
为西工等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及西工网站建设行业解决方案。主营业务为
做网站、网站制作、西工网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
读取三篇文档1.txt,2.txt,3.txt，里边的内容分别为“this is php”,“this is html html”，“this is java”
分词，并统计词频tf
计算文档频率df
计算每篇文档的特征向量
计算搜索词与文档的夹角余弦值
$_value){
$_value = trim($_value);
$_value = preg_replace('/[.|,|(|)|-|;]/','',$_value);
$_words[$i][$_key]=strtolower($_value);
}
//统计文档所有词的长度,一般计算tf需要除以这个值，为了简便，本次试验省去这步
//$_words_count[]=count($_words[$i]);
//词频tf
$_tf[] = array_count_values($_words[$i]);
//去重
$_words[$i]= array_unique($_words[$i]);
}
//合并
$_words_com = array_merge($_words[0],$_words[1],$_words[2]);
//文档频率
$_df = array_count_values($_words_com);
//特征向量
for ($i = 0;$i < $_len;$i++){
//初始化，与文档频率的维度相同
$_vsm[$i] = $_df;
//把每个维度的值设置为0
foreach($_vsm[$i] as $_key=>$_value){
$_vsm[$i][$_key] = 0;
}
for ($j=0;$j
';
}
//测试
$_query = 'java';
$_vsm_que = $_df;
foreach($_vsm_que as $_key=>$_value){
$_vsm_que[$_key] = 0;
}
if (in_array($_query,$_vsm_que)){
$_vsm_que[$_query] = 1;
}
for ($i = 0; $i < count($_vsm); $i++){
foreach($_vsm_que as $_key=>$_value){
$_sim[$i] += ($_vsm[$i][$_key]) * ($_vsm_que[$_key]);
$_w1 += pow($_vsm_que[$_key],2);
$_w2 += pow($_vsm[$i][$_key],2);
}
//求夹角余弦值，相似度计算
$_cos[$i] = $_sim[$i]/(sqrt($_w1)*sqrt($_w2));
echo '
';
echo '第'.($i+1).'篇文档的相似度：'.$_cos[$i];
}
arsort($_cos);
foreach($_cos as $_key=>$_value){
echo '
';
echo '最符合的结果为第'.($_key+1).'篇文档';
break;
}
?>
在浏览器运行的结果：
第1篇文档的特征向量: (0,0,1.09861228867,0,0)
第2篇文档的特征向量: (0,0,0,2.19722457734,0)
第3篇文档的特征向量: (0,0,0,0,1.09861228867)
第1篇文档的相似度：0
第2篇文档的相似度：0
第3篇文档的相似度：0.235702260396
最符合的结果为第3篇文档
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当前文章：使用tf*idf实现对文档集合的检索-创新互联
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