名词解释

TF-IDF:SEO的核心分词加权算法的实际操作应用

  TF-IDF是我们做SEO,最主要要懂的一种算法,它直接影响着我们的权重排名,那么什么是TF-IDF?TF-IDF的原理和应用是什么呢?
TF-IDF

  

  TF-IDF是这种统计方法,用于评定一字词针对1个文档集或1个语料库中的列举这份文档的关键水平。字词的必要性随之它在文档中出現的频次正相关提升,但一起会随之它在语料库中出現的頻率成反比降低。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,英特网上的引擎搜索还会运用应用领域链接分析的定级方法,以确立word表格在找寻结果骑乘位現的顺序。 

  TF-IDF的原理  

  FIDF的关键观念是:假如某一词或语句在一段文字中出現的頻率TF高,而且在别的稿子中非常少出現,则觉得此词或是语句具备非常好的类型区别潜质,合适用于归类。TFIDF事实上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反向文档頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。假如某类别word表格C中包括关键词t的word表格数为m,而其他类包括t的word表格数量为k,毫无疑问全部包括t的word表格数n=m+k,当m大的当时,n也大,依照IDF关系式获得的IDF的值会小,就表明该关键词t类型区别潜质较弱。可是事实上,假如1个关键词在1个类的word表格中经常出現,则表明该关键词可以非常好意味着这一类的文字的特点,那样的关键词应当给他们授予较高的综合排序,并选来做为此类文字的特征词以差别与其他类word表格。这就是IDF的不足之处. 在一份给定的文件里,词频(term frequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这一数子是对词数(term count)的归一化,以避免它偏重长的文档。  

  TF-IDF的应用  

  权重计算方法通常希望去除余弦相似性,并将其应用于向量空间建模,以识别两个单词表中的相似性。  

  以上就是对TF-IDF的的总结,我们做SEO的一定要了解TF-IDF,这样才能做好我们以后的工作!推送者潜心服务项目SEO,申请注册资询,您将得到你想要的!

 

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