这章来介绍一下如何评估你搜索以后的结果好坏呢？从而定义算法优化的方向。对于比较粗糙的评估方法如下。$$P=\frac{检索出相关文档数}{检索所有文档数} \\R=\frac{检出相关文档数}{数据库中相关文档数}$$看着形式是不是很熟悉，就是经常看到的准确率和召回率。下面形式化的表达出来。a表示被检索出的与查询相关的 文献数量;b表示被检索出的与查询无关的文献数量;c表示与查询相 关，但是没有被

TF-IDF对于文档搜索中tf-idf应用非常广泛，甚至在es数据库中作为默认的检索方式，这里就简单介绍一个tf-idf算法。首先思考一个问题，假如我们对一系列文章进行分词统计等操作，如果某个词出现的特别多，那么它是不是很重要呢？于是，我们进行"词频"（TermFrequency