TF-IDF算法已為許多專業SEO工作者所熟知。它是一種常用的信息檢索和信息探索加權技術。它適用于網頁分析,以在網頁中加權相關的關鍵字并分析許多網頁。特定關鍵字的相關網頁關鍵字的權重,以及很終排序算法中的科學依據。
首先來看看TF*IDF公式:TF*IDF值=TF×IDF(TF乘以IDF)=1+logTF(t,d)×IDF(t)=1+logTF(t,d)×log(N/DF(t))。為何分析這個公式?因為網頁的TF-IDF值越大,網頁的文本內容與索引詞的相關性越高,搜索引擎可以獲得的權重越高,對分類的支持越大。后來的網頁。
TF*IDFTF字頻率(TermFrequency),表示文檔中術語出現的頻率,IDF反文檔頻率(InverseDocumentFrequency)表示假如包含術語t的文檔數量較小,則IDF較大,解釋性詞語t具有良好的類別區分能力,公式IDF可寫為:IDF(t)=log(N/DF(t))。DF(t)表示包含特定搜索項(由t表示)的文檔的數量,N表示因特網的總頁數。
很難理解這些概念。讓我們舉個例子,每個人都能很好地理解它。
使用TF-IDF來解釋“SEO診斷”排名現象,例如“SEO診斷”,這個關鍵詞的關鍵詞排名,我們檢查前十個網站的前十名中某些詞頻相關詞的分析:
第二位是A5的S5診斷。他們的單詞頻率分別為“41”和“診斷”,SEO診斷的單詞頻率為-20;
排名第三的網站是長沙的一家公司。他們的單詞頻率分別為12和4,SEODiagnostics的單詞頻率為1;
我的偷看博客排名第十,網站的單詞頻率很高,達到84,&ndquo;單詞頻率為7,SEO診斷的單詞頻率為4。
搜索大約1,530,000頁的“SEO診斷”,“搜索引擎優化”和“診斷”是百度的上限約100,000,000,N=1000億。因此,三頁中三個關鍵字的TF*IDF值計算如下:
1.首先計算三個單詞的IDF值:
SEO:IDF=log(N/DF(t))=log(10000/1)=4
診斷:IDF=log(N/DF(t))=log(10000/1)=4
SEO診斷:IDF=log(N/DF(t))=log(10000/0.015)=7-log15≈6
2.計算三個單詞的TF值:

三站點關鍵字SEO的TF值:
長沙:TF=log(TF(t,d))=log12≈1.1
A5:TF=log(TF(t,d))=log41≈1.64
細嗅玫瑰:TF=log(TF(t,d))=log84≈1.92
三站關鍵詞診斷的TF值:
長沙:TF=log(TF(t,d))=log4≈0.63

A5:TF=log(TF(t,d))=log46≈1.68
精細嗅起玫瑰:TF=log(TF(t,d))=log7≈0.84
三站點關鍵詞SEO診斷的TF值:
長沙:TF=log(TF(t,d))=log1=0
A5:TF=log(TF(t,d))=log20≈1.45
精細嗅起玫瑰:TF=log(TF(t,d))=log4≈0.63
3.三個站中三個字的TF*IDF值為:
TF*IDF值SEO診斷SEO診斷
長沙站5.13.521
A5站網7.67.729.7
細嗅上漲8.864.464.78
從上表中,我們可以清楚地看到我的博客“SEO”具有很高的TF*IDF值。A5網站治理員的“診斷”和“SEO診斷”具有很高的TF*IDF值。
假如根據TF*IDF值計算的相關性純粹,則“SEO診斷”一詞的相關性很高,排名應該更好。我的博客應該排在兩位。兩者之間(前一天的排名確實在兩者之間),長沙站應該在年底,但似乎與實際結果存在一定差距。這表明網站頁面的排名還有其他重要因素,例如網站的整體權重,單個頁面的重量和質量,外部鏈接和用戶交互(即用戶體驗),這些都是我們所有需要考慮。
另外,與同一網站相比,看TF*IDF值,長沙站和我的偷看博客應該提高排名。對于關鍵字“SEO”,排名要求更高,“SEO”是一個決定性因素。A5網站站長站中的“SEO診斷”排名發揮了決定性作用。關鍵字“SEO”受排名波動的影響較小。這有一定的基礎。例如,前天我的博客“SEO診斷”排名第三,當時“SEO”,關鍵詞排名第十頁,現在下降到23頁,排名下降到第十位,所以使用更多的TF*IDF研究可以幫助我們發現許多關鍵字排名和目標SEO優化策略。當然,這種計算是基于理想狀態,但它也可以解釋一些SEO現象的原因。只要我們能夠把握TF*IDF算法的基本思想,然后將其應用于網站優化,我們就可以更好地優化網站。我的博客,減少“SEO”一詞對網站排名的影響,可能能夠更好地控制關鍵字“SEO診斷”的排名。本文轉載自SEO學習門戶網站-tianxianmaoSogou.com:
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