请用一段文字介绍TF-IDF算法的基本概念。要求：200字左右，文字流畅、通俗易懂。句子总数不少于6句。除了介绍TF-IDF算法外，还要提及它的应用场景。文字中必须包含“文本挖掘”和“搜索引擎”这两个词。
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TF-IDF，即“词频-逆文本频率指数”，是信息检索和文本挖掘中常用的一种评估词重要性的方法。简单来说，TF-IDF的值用于描述一个词对文档的重要程度，它由两部分组成：TF（Term Frequency，词频）和IDF（Inverse Document Frequency，逆文档频率）。前者反映一个词在文档中出现的频率，而后者则衡量这个词在整个文档集中的稀有性。例如，一个词在文件A中频繁出现，但在整个文档集合中却不常遇见，那么该词对于文件A具有较高的TF-IDF值，意味着它在文件A的特异性很高，对于理解文件A的内容十分关键。TF-IDF算法不仅在学术研究、商业分析等领域频繁使用，也在搜索引擎中扮演着重要的角色，如优化网页排名，提高搜索相关性，让用户可以迅速找到与其查询相匹配的信息。通过利用TF-IDF，搜索引擎能在庞大的信息库中准确地标记和检索文档，显著提高信息检索效率。
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