文本相似度的计算作为其他文本信息处理的基础和关键，其计算准确率和效率直接影响其他文本信息处理的结果。提出改进的DF算法和TDIDF算法，一方面利用了DF算法具有线性的时间复杂度，比较适合大规模文本处理的特点，并通过适当增加关键词的方法，弥补了其对个别有用信息错误过滤的不足；另一方面，利用特征项在特征选择阶段的权重对TDIDF方法进行加权处理，在不增加开销的情况下扩大了文档集的规模，还提高了相似度计算的精确度。