这个方法在信息检索或者搜索引擎中经常用到，用于衡量两个词库的交集。这里面的两个词库可能来源于文档或者请求的语句。虽然简单，但是很实用。
比如A和B是由文档（Document）或者请求语句（Query）得到的两个词库 （term sets）。
所以，我们有 JACCARD(A, A) = 1； 当A∩B=0时， JACCARD(A, B) = 0； 0=<JACCARD(A, B)<=1。
注意，两个词库A和B大小不一定相同。
举个简单的例子，请求语句（Query）:“ides of March”,
文档（Document）:"Caesar died in March"
我们有JACCARD(q, d) = 1/6。（A与B的并集中March出现了两次，并作一次）
但是这个方法有个非常突出且严重的缺陷，就是没有考虑到term出现的频率（term frequency），仅仅统计了次数。同时，我们需要一个使文档长度归一化的方法。
我们不考虑term出现的顺序，所以这种模型为bag of words model。比如说“John is quicker than Mary”和“Mary is quicker than John”，我们认为是一样的。之所以不考虑term出现的顺序，是考虑到算法复杂度（complexity），也就是运行速度（speed）问题。
那么如何加进去term frequency这个维度呢？
这里介绍一种非常实用且现在搜索引擎中也用到的tf-idf方法。之前也看了网上的一些算法介绍，但总感觉比较模糊。这次修了Information Retrieval这门课，对算法中一些不理解的地方豁然开朗了。下面我就介绍一下这个算法。
我们用tf(t,d)来表示term t在document d中出现的次数。但是，这样生成的term frequency并不是我们希望的，一个term在某个文档中的tf=10，而在另一个文档中tf=1，但这并不意味着tf大的文档与term的相关性是另一个文档的10倍；也就是说，相关性（relevance）并不会随着这种term frequency成正比增加。所以，用log frequency weight来代替之前“粗暴”的表示。
Term t在文档d中的log frequency term定义为：
所以，对于一对document-query，这个document的score为 由document和query得来的两个词汇集合交集的词（term）的log frequency weight之和。
如果query的term库中没有出现在document中，那么这个score便是0。
看起来这样貌似就可以表示term frequency了，但是，我们还需要考虑到这样一种情况：通常很少出现的词反而比出现频率高的词信息量更大。比如：“the”、"a"等词在文档中出现的频率相当高，而类似于“Arachnocentric” （蜘蛛学）这样的词出现次数比较少，而正是这种很少出现的词能表现出相关性。所以，我们需要提高这些很少出现的term的权重（height）。这里，用document frequency这个因素来作为权重。Document frequency为所有documents中出现这个term的documents的数目。
因为document frequency越高，越说明这个词不重要，所以我们采用其倒数来表示，term t 的权重idf定义为：
idf 可以用来衡量某个term的信息丰富程度， 其中，N为所有documents的数目。之所以采用log，是为了"抑制" idf 的影响。
从上可以看出，我们对term frequency和document frequency都取了log。
比方说，我们用下面的公式来计算idf(t) :
注意，idf 是用于含至少两个term的query的情况下，决定文档的排序。如果query只有一个term，那么 idf 的影响就很小。
某个term的 tf-idf weight 定义为 该term的 tf-weight 和 idf-weight 之间的乘积：
这就是信息检索（information retrieval）领域非常出名的加权方案（weighting scheme）。也可记为 tf.idx，tf x idf。