seo教程搜索引擎优化入门与进阶(理解TF-IDF的页面是什么？如何利用此算法)

　　seo教程搜索引擎优化入门与进阶(理解TF-IDF的页面是什么？如何利用此算法)

　　Google 长期以来一直使用 TF-IDF 作为内容排名因素，因为搜索引擎似乎更关注词频而不是计算关键字。尽管算法的视觉复杂性可能会让很多人失望，但重要的是要意识到理解 TF-IDF 并不像了解其工作原理那么重要。

　　搜索引擎使用 TF-IDF 来更好地理解被低估的内容。例如，如果你想在谷歌上搜索“可口可乐”这个词，谷歌可以确定标题为“COKE”的页面是关于：

　　a) 可口可乐。

　　b) *敏*感*词*

　　c) 来自原油蒸馏的固体富碳残渣

　　d) 德克萨斯州的一个县

　　本文的目的是通过 TF-IDF 的未知主题指导所有内容编写者和 SEO 专家。通过更好地了解谷歌如何使用该算法，内容作者可以对 TF-IDF 进行逆向工程以优化网站 内容并使其更好地为用户和搜索引擎服务。并且 SEO 可以将其用作搜索搜索量较高、竞争相对较低的关键字的工具。

　　什么是 TF-IDF？

　　TF-IDF 是一种对词频 (TF) 和逆文档频率 (IDF) 进行加权的信息检索技术。每个单词或术语都有自己的 TF 和 IDF 分数。一个词条的TF和IDF分数的乘积称为词条的TF-IDF权重。

　　简而言之，TF-IDF 得分（权重）越高，术语越稀有，反之亦然。

　　TF-IDF算法用于对任意内容中的关键词进行加权，并根据关键词在文档中出现的次数来指定关键词的重要性。更重要的是，它检查关键字在整个网络中的相关性，即所谓的语料库。

　　对于文档d中的词t，重量百分比，文档d中的词dt由下式给出：

　　Wt, d = TFt, d log (N / DFt)

　　地点：

　　TFt, d 是 t 在文档 d 中出现的次数。

　　DFt 是收录术语 t 的文档数。

　　N 是语料库中的文档总数。

　　好的。如果您感到头痛，请不要惊慌。

　　让我们更具体地定义它。

　　TF-IDF 定义

　　一个词的TF（词频）就是这个词在文档中出现的频率（也就是它出现的次数）。当你知道它时，你可以看到你是否使用了太多或太少的术语。

　　例如，当一个 100 字的文档收录 12 次“cat”这个词时，“cat”这个词的 TF 是

　　TFcat = 12/100 即0.12

　　一个词的 IDF（逆文档频率）是衡量该词在整个语料库中的重要性的指标。

　　例如，假设术语“cat”在文档大小为 10,000,000,000 的语料库（即网络）中出现 x 次。假设有 300,000 个文档收录术语“cat”，那么 IDF（即 log {DF}）除以文档总数（10,000,000））除以收录术语“cat”的文档数量（ 300,000）).

　　IDF(cat)= log(10,000,000 / 300,000）= 1.52

　　∴Wcat=(TF * IDF) cat = 0.12 * 1.52 = 0.182

　　既然你想出了这个（对吧？），让我们看看它对你有什么好处。

　　如何使用 TF-IDF 受益

　　采集单词。写下你的内容，为你的话运行 TF-IDF 报告并获得它们的权重。数值权重值越高，项目越少。权重越小，该术语越常见。将所有具有高 TF-IDF 权重的术语与其在 Web 上的搜索量进行比较。选择搜索量较高且竞争较慢的用户。

　　一个好的经验法则是，您的内容对用户越“有意义”，搜索引擎分配的权重就越大。对于内容中 TF-IDF 较高的词，您的内容将始终出现在搜索结果中，因此您可以：

　　不用担心使用停用词，成功搜索到搜索量较高但竞争力较低的词，

　　请确保使用与您的内容相关和与用户相关等的字词。

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