搜刮引擎会赐与每一个页面肯定的权重值，这个值也会随着页面的更新和时间地流逝而改变。本日，SEO百科网带来的是《TF-IDF算法-索引创建历程中的加权要领-什么是搜刮引擎》。盼望对各人有所资助。

一、索引创建中的权值

搜刮引擎蜘蛛的爬行与抓取，页面的收录与索引，是一个页面可以或许在用户搜刮要害词时可以或许得到显现的几个根本步调，此中索引创建中包罗着对页面内容自己的加权因素。

① 索引项权值观点

索引项的权值，在肯定水平上反响了文档中词的相对紧张性，这个值通常用于索引排序历程中盘算分值，也就是影响搜刮引擎排序的紧张因素之一。

② 索引项权值怎么得来的?

索引项权值，是由检索模式中的加权组件使用文档统计效果来盘算得出的。

③ 索引项加权要领

传统的检索模式中最常见的加权要领：TF-IDF算法。

二、TF-IDF算法

① TF-IDF算法界说

TF-IDF算法，基于索引项出如今一个文档中的次数或频率，以及索引项在整个文档聚集中出现的频率，两者的组合(大概说两者的乘积)。

② TF-IDF算法中词的剖析

1)TF

次数和频率称之为词频，英文简称为tf。

2)IDF

索引项在整个文档聚集中出现的频率，称之为范文档频率，英文简称为idf。

③ TF-IDF算法的简朴阐明

TFIDF的焦点头脑，是指某个词或某个短语在一篇文档中出现的频率高，而且在索引库的其他文档中出现较少，就以为这个词或短句有很好的种别区分本领，可以用来举行分类。

简朴来讲，某个词或某个短语就是索引词，对付这篇文章而言，该词项将被赋予较高的权值。

三、明白并利用TF-IDF算法

对付SEOer来讲，相识上面的知识已经充足了，没须要非得知道是用哪个函数，哪个公式算出来的效果。

实在，通过TF-IDF算法的学习，我们可以更好明白一些知识性的SEO知识。

① 品牌词轻易优化

品牌词一样平常是本身创造的，满意TF值大，同时IDF值大，页面加权高，天然排名很轻易。

② 行业焦点词难优化

无数网站都在优化这同一个词，然而首页的位置却是有限的，各人都满意TF大，但同样IDF越小，证实这个词越难优化。

这也就是平常在判定要害词优化难度时，为什么将百度搜刮的相干效果数作为优化难度之一的缘故原由。

③ 多发掘没有百度指数的要害词-低落优化难度

行业中有百度指数的词，各人都在做优化与排名，如许的词不但是竞争压力大，大概还带不来几多点击。由于百度指数大概是100，真实用户大概只有2个，别的的98个都是企业的竞争者们。

我们应该发掘一些没有百度指数的词，但是必要这次保持肯定的搜刮量，如许可以包管低落优化难度的同时，带来更多真实流量。

④ TF并不是全能!过分聚集害处大!

凭据TF-IDF算法，许多人会想，增长要害词密度或频率，以增长TF值，从而得到更好的排名。然而，这种做法可以得当做，但凌驾肯定度的话，没什么利益，反而大概会由于过分聚集被搜刮引擎降权!

所谓的2%~8%的要害词密度只是个大概范畴，许多排名好的页面许多都在2%一下，固然也有在8%以上的，只要密度不是过小，不必过分在乎这个。

举个例子，已经是5%的密度了，非要存心聚集到8%，乃至百分之20%，就会变得非常没故意义。这是对TF高的一种误解。

也就是我们可以或许凭据TF-IDF算法中得到的开导是不应该让要害词的密度或频率(TF)过低，然而对付IDF来说，我们只能通过探求IDF值高的要害词来优化，假如我们优化的要害词的IDF值原来就很低，我们也不能对其改变这个近况，IDF值越低，证实这个词在肯定水平上就越难优化。

以是，在网站优化历程中，除了要做好页面外，还必要存眷内链与外链优化。

四、TF-IDF算法公式

① TF公式

TF(i,j)：要害词j在文档i中的出现频率。

n(i,j)：要害词j在文档i中出现的次数。

举例来讲：

一篇文章统共100个词，此中“SEO培训”一共出现了10词，那么TF就是10/100，效果就是0.1。

然而，由于文章中会出现大量的“的”、“得”、“吗”、“地”，不能正常反响文章的词，以是，就得用IDF来做一个限定了。

② IDF公式

IDF(i)：词语i的反文档频率

|D|：语料库中的文件总数

|j:t(i)属于d(j)|出现词语i的文档总数

+1是为了防备分母变0。

IDF就可以防备常用词的滋扰了。

照旧适才的例子：

一篇文章统共100个词，此中“SEO培训”一共出现了10词，那么TF就是10/100，效果就是0.1。

别的“我们”一共出现了10词，其TF效果也是0.1。

假设语料库统共有1000篇文章，此中“SEO培训”文章有10篇，“我们”文章有1000篇。

“SEO培训”的IDF=log(1000/10)= 2

“我们”的IDF=log(1000/1000)= 0

③ TF-IDF公式

TF-IDF = TF*IDF

“SEO培训”的TF*IDF=0.1*0=0

“我们”的TF*IDF=0.1*2=0.2

那么很显然，对付这篇文章而言，“SEO培训”比“我们”越发紧张。

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