基于TF-IDF的用户画像算法TextRank实践

    #coding:utf-8
    import jieba.analyse
    
    #基于 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency） 算法的关键词抽取
    print('*****案例一********')
    txt='该项目采用盆栽与田间试验相结合的研究方法，揭示了冀南矿粮复合区矿井水的不同灌溉方式对冬小麦和夏玉米轮作体系中粮食产量与品质的影响，探明了矿井水直接用于灌溉抑制冬小麦和夏玉米作物的光合作用，导致作物减产，降低作物的籽粒品质；发现了矿井水与清水1:1的混灌或轮灌比清水灌溉更能促进作物生长，提高作物的产量和品质。探明了不同矿井水灌溉方式下，土壤盐分和重金属累积迁移规律，结合当地降水-土壤-矿井水-作物系统特征，优化出了高效安全的矿井水灌溉制度。根据矿井水高效安全灌溉的参数体系，设计研发出智能节水灌溉控制系统，实现了对上述参数的在线检测和智能化控制，为矿井水高效安全灌溉提供了经济适用的装备支撑。该成果可在我国北方矿区冬小麦和夏玉米轮作区推广应用，能够取得较好的经济效益、环境效益和社会效益，应用前景广阔。'
    key=jieba.analyse.extract_tags(txt,topK=3)
    print(key)