在您提供，念概和法的内容中，提到了多种用于确定权重的方法和概念，

1. 权重在多个变量或因素中。值数的度程，每个因素对最终结果的影响程度不同，权重就是用来表示这种影响程度的数值。

2. 问题指需要解决的具体情况或挑战，例如商品排序、个人信用评分等。

3. 计算方法用于解决特定问题的数学或统计方法。

4. 信息检索通过计算机技术，从大量信息中查找和检索出所需信息的过程。

5. 数据挖掘从大量数据中提取有价值信息的过程。

6. TF-IDF一种衡量文档中词语重要性的统计方法，常用于信息检索和文本挖掘。

7. 关键词能够代表文档主要内容的词或短语。

8. 熵权法一种基于信息熵的概念来确定指标权重的客观赋权方法。

9. TOPSIS一种多属性决策方法，通过计算各方案与理想解和负理想解的相对接近程度来对方案进行排序。

10. 层次分析法一种多准则决策分析方法，通过构建层次结构模型来对多个决策方案进行评价和选择。

11. 信息熵在信息论中，表示信息不确定性的度量。

    

• TF-IDF计算用于衡量一个词语在文档中的重要程度，计算公式为： 其中，TF是词语\在文档\中的词频，IDF是词语\在整个文档集合中的逆文档频率。

• 熵权法计算通过计算每个指标的熵值，然后用1减去熵值得到该指标的权重。

• AHP计算通过构建层次结构模型，对每个层次的单个元素进行两两比较，得到各元素的相对重要性，进而计算出各层次的权重。

以上方法在各个领域都有广泛的应用，如信息检索、数据挖掘、决策分析等。