熟知百度算法之TF-IDF算法-提升网站排名

湖南SEO折纸在昨晚在研究百度算法的时刻，看到的一个算法，”TF-IDF算法”据我所知道TF-IDF算法是一种统计，用于对检索的加权。简朴的讲其作用是评估一字词对于一个文件的主要水平。这个我们可以简朴明白为关键词的一个密度，一个关键词在整个网站中所占有的比重就决议了这个关键词的主要性，在一定水平是会获得加权，也就是能促进关键词的排名状态，那事实是怎样的，折纸seo博客就来和人人一起探讨。  
TF-IDF算法原理：TFIDF的主要头脑是：若是某个词或短语在一篇文章中泛起的频率TF高，而且在其他文章中很少泛起，则以为此词或者短语具有很好的种别区分能力，适适用来分类。TFIDF现实上是：TF*IDF，TF词频(TermFrequency)，IDF逆向文件频率(InverseDocumentFrequency)。TF示意词条在文档d中泛起的频率。IDF的主要头脑是：若是包罗词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的种别区分能力。若是某一类文档C中包罗词条t的文档数为m，而其它类包罗t的文档总数为k，显然所有包罗t的文档数n=m+k，当m大的时刻，n也大，根据IDF公式获得的IDF的值会小，就说明该词条t种别区分能力不强。然则现实上，若是一个词条在一个类的文档中频仍泛起，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.在一份给定的文件里，词频（termfrequency， TF）指的是某一个给定的词语在该文件中泛起的频率。这个数字是对词数(termcount)的归一化，以防止它偏向长的文件。（统一个词语在长文件里可能会比随笔件有更高的词数，而不管该词语主要与否。）对于在某一特定文件里的词语来说，它的主要性可示意为：
 
以上式子中分子是该词在文件中的泛起次数，而分母则是在文件中所有字词的泛起次数之和。
逆向文件频率（inversedocumentfrequency，IDF）是一个词语普遍主要性的器量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包罗该词语之文件的数目，再将获得的商取以10为底的对数获得：    
在说明这个算法之前，我用一个例子来给人人说明情形，好比：一家公司有十个seoer，当天需要写十篇关于seo的文章，然后需要从中选出关于“网站权重seo”的文章，效果您在选择文章的时刻发现有两篇文章划分是，“网站权重”在文章泛起8次，“seo”泛起了两次，而另外一篇是“网站权重”泛起2次，“seo”泛起了8次，从第一篇文章说明晰“网站权重”是对照主要的也就是TF,而seo却是很通俗的，也就是IDF，这个两个对照我们可以看出来第一篇文章介入关键词排名是高于第二篇的，这里是有一个盘算的公式的，这里就不多讲，若是人人有兴趣，可以看折纸seo博客与我探讨。


折纸总结作为一名seoer，我们需要去领会百度算法，我们要以准确的目的去做好我们网站的关键词排名，若是人人想领会更多的讯息，可以关注，分享此文章。  
（注：本文章是泉源于折纸seo博客原创文章：http://www.guoyifeng.cn 转载请标注出处！）

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