解说TF-IDF算法在SEO优化中的应用
  0 条讨论   发布日期: Apr 22, 2014   文章位于: SEO工具  
  

TF-idf算法其实是一种用户资讯检索与资讯探勘的常用加权技术,常常被SEOER们应用到,而很多人或许不太知道,其实最直观的了解就是网站关键词密度。
  直接切入主题,TF-idf算法到底是如何计算的:
  公式:
  TF:词频
  IDF:逆文本频率指数
  TF-IDF=TF*IDF
  我们举例说明,TF词频的意思,是指一个词出现在页面中的次数,如果一篇文章的总词语数是200,而网站广州SEO的优化这个词出现了4次,那么这个词频TF=4/200,也就是0.02。
  而IDF也就是很文件频率,指这个词在多少页面出现过计数为N,文件总数计数为M,那么IDF=lg(M/N)。假设网站广州SEO的优化在2000个页面出现,总文件数为1亿,那么文件频率IDF=lg(100000000/2000)=4.69897,那么计算最后的TF-IDF=0.02*4.69897=0.0939794。
  这只是一个判断一个页面的相关度的问题,而在SEO网站广州SEO的优化中,并不只是判断TF-IDF的值加分,我们需要一个识别度高的词来为页面加分。例如:搜索引擎收录一万亿个页面,应该说每个页面都会有的、是、中、地、得等等词,这些高频词也叫噪音词或停止词,搜索引擎会去除这些词,所以这些词的加分权重其实应该是0。计算公式:TF-IDF=log(1万亿/一万亿)=log1=0。
  其实在搜索引擎检索中,计算权重的时候,会根据每个词分词来计算,例如:SEO网站广州SEO的优化的技巧这个词。
  假设:SEO页面检索数位2000万,网站广州SEO的优化的检索数为1000万,技巧的检索数为50000万
  搜索引擎索引总数假设为100亿。
  SEO在.ruihess这个网站中页面(页面总词数400)出现8次,网站广州SEO的优化出现10次,技巧出现16次。
  那么各自的词频
  TF(SEO)=8/400=0.02,
  TF(网站广州SEO的优化)=10/400=0.025
  TF(技巧)=20/400=0.04
  TF(的)=上面已近提到,的属于高频停止词,权重为0。
  那么搜索SEO网站广州SEO的优化的技巧这个页面的相关度为:TF(总)=0.02+0.025+0.05=0.095。
  而IDF(SEO)=LOG(10000000000/20000000)=2.69897
  IDF(网站广州SEO的优化)= LOG(10000000000/10000000)=3
  IDF(技巧)=log(10000000000/100000000)=1.69897
  这么算下来之后,每个词为搜索SEO网站广州SEO的优化的技巧为页面的权重和相关度贡献的值分别为:
  Tf-idf(seo)=0.02*2.69897=0.0539794
  Tf-dif(网站广州SEO的优化)=0.025*3=0.075
  Tf-idf(技巧)=0.04*1.69897=0.0679588
  由此可以看出,虽然技巧出现的频率更高,但识别度没有SEO和网站广州SEO的优化高,所以为页面的权重贡献度并不是太大。
  一个词的预测能力也就是识别度越高,那么这个词的权重越大,反之则越小,看到网站广州SEO的优化可能你就已经基本了解这个页面要讲什么,但是看到技巧,你可能还不是太明白页面的主题。
  当然这支持搜索引擎的算法的一个点,我们还要结合标签来实现权重的提升,例如H标签,而主关键词周边的词也会加分,这里周边是指在一个标签内的例如:SEO网站广州SEO的优化的技巧主要是一些搜索引擎广州SEO的优化思路的介绍
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