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一个java实现的问卷调查系统，提供给大家 学习参考，其中采用了mssql来存储数据，进行了大量的重写，包含众多新特性和改进。 熟手在看到这个简单的例子的时候不要乱喷啊，这个只适合初学者学习参考。

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资源描述TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar，用其进行分词，插件和测试文件可以从这里下载

对于在android上进行XMPP的开发者来说是一个好消息，可以参考。源代码包括XMMP协议的实现，以及对话聊天方式的交互。Beem 是一个运行于 Android 手机平台的 XMPP (jabber) 的客户端软件，兼容标准的 XMPP 服务器和服务，例如 Ejabberd, Openfire, Facebook, 和 Gmail). 支持 SASL, 代理(Socks4, Socks5, HTTP), DNS SRV, and chatting with a specific resource.