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TF-IDF算法详解以及SEO实战应用原理

TF:词频。某个词在文章中出现的次数除以该文章出现次数最多的词的次数,如下图所示:

TF-IDF算法详解以及SEO实战应用原理-seo技术培训

IDF:逆文档频率。文档数据总量除以包含该词的文档总数+1,如下图所示: 

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根据这个计算公式,可以发现,如果一个词越是平常可见,那这个分母的值就会越大,同时,逆文档频率值就会越小,甚至无限接近于0。这个计算公式的分母之所以加1,是为了避免分母为0的情况出现(所有文档都不包含该词,当然,这个在搜索引擎中是不可能的)。log表示对得到的值取对数。

计算出这两个值以后,相乘的结果,就是TF-IDF的值,如下图: 

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这个IDF用在百度搜索引擎里面的话,就是某个关键词的搜索结果页面总数,除以索引数据总量,百度索引总量默认为1亿。

其实这个索引总量,我们也没必要非得计较它具体是多少,可以是1亿,也可以是2亿,这是搜索引擎决定的。如果你够聪明的话,你应该能看出来,这个IDF的值,并不是我们能掌控的。

因为无论是搜索结果总数,还是索引总量,我们都无法干预,这完全是搜索引擎控制的。比如,某个词在搜索引擎中一共被收录了多少个页面,同样,这个词在搜索引擎中一共有多少索引总量,这些都是我们无法操作的。所以无论这个IDF的值是多少,都和我们没有直接关系。

TF-IDF算法详解以及SEO实战应用原理-seo技术培训

我们把TF-IDF算法运用到seo实战中的时候,真正需要的并不是IDF,而是TF。根据TF-IDF的计算公式,我们可以看出来,我们的TF值越大,TF-IDF的值也就越大,相应的,我们的排名在搜索引擎中也就越靠前。所以,我们能做的,其实就是提升我们网页的TF值,因为这个才是我们能够掌控的。

有的朋友可能会问,想要提升这个TF值,是不是直接提升关键词密度就可以?理论上来说,这么操作是可以的,但是你要记住,所谓的关键词密度只是一种人云亦云的说法,在seo实战中,这个说法是基于TF-IDF算法的,而且,其关键词布局也是有一定技巧的,这些内容,非言将在后面的内容或者seo实战培训课程里提到,这里就不多说了。

好了,关于TF-IDF算法的概念以及SEO实战应用原理的内容,非言就先说道这儿吧,有不明白或者需要什么了解的,可以联系非言。

此篇内容为非言原创撰写,理论可行度较高,可以作为SEO实战操作的参考。但还是要提醒您一句:"如果你想要系统的学习SEO知识,看这些SEO文章是没有用的。"

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非言SEO,六年企业级网站SEO优化实战经验,擅长各类企业网站优化手法,向来喜欢以“黑帽手法提权重,白帽手法上排名”。添加非言微信,还能免费领取热门SEO行业视频教程资源。

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