Tf-idf
情報検索の分野において、tf–idf (または、 TF*IDF、TFIDF、TF–IDF、Tf–idf)は、term frequency–inverse document frequencyの略であり、コーパスや収集された文書群において、ある単語がいかに重要なのかを反映させることを意図した統計量（数値）である。また、tf-idfは情報検索や、テキストマイニング、におけるにもよく用いられる。ある単語のtf-idfの値は文書内におけるその単語の出現回数に比例して増加し、また、その単語を含むコーパス内の文書数によってその増加が相殺される。この性質は、一般にいくつかの単語はより出現しやすいという事実をうまく調整することに役立っている。今日、tf-idfはもっとも有名な語の重みづけ(term-weighting)手法である。2015年に行われた研究では、電子図書館におけるテキストベースのレコメンダシステムのうち83%がtf-idfを利用していたことがわかった。
tf-idfの重み付け手法を変形したものは、ユーザーのクエリ（検索ワード）から文書の適合性を得点化し、順位づけする際の中心的なツールとして、よく検索エンジンで用いられている。tf-idfは、自動要約や文書分類といった様々な分野において、によるフィルタリングを行うことでうまく動作できる。
最もシンプルなの一つは、クエリに含まれる語ごとのtf-idfの和を計算することで実装される。たくさんのより洗練された順位付け関数はこのシンプルなモデルの変形となっている。