這是一篇關于搜索引擎排序基礎TF-IDF框架的普及文章重要方式，并非網(wǎng)上偶然可見的一些泛泛而談甚至斷章取義的內(nèi)容開展面對面，而是結合搜索引擎的理論系統，和自己觀察到的較多實例所總結的切實的知識。雖然可能相對比較難以理解進一步提升，但相信我空間廣闊，這些用來理解的時間絕對是值得的。

本文先引用一段張俊林的《這就是搜索引擎》中對于TF-IDF框架的概述改革創新。由于原文較長知識和技能，這里概述下我所認為的重點，或許會有概述不足之處新模式，所以更具體的內(nèi)容推薦看原書實現。

（注：“TF-IDF”或“TF*IDF”是寫法習慣問題，書中用的是TF*IDF講理論，不意味著兩者之間有區(qū)別）

TF-IDF原理概述

當用戶在搜索引擎搜索一個詞的時候的可能性，它會將詞去和索引庫內(nèi)的文檔去進行匹配計算，將和詞語很相關的一定數(shù)量的文檔取出服務為一體，參與后續(xù)的排名計算。此處“很相關”的量化指標被成為“權值”逐漸顯現，而對于絕大多數(shù)搜索引擎全會精神，權值的計算中TF*IDF框架都是比較重要的一部分。其中被主要考慮到的因子為：詞頻TF和逆文檔頻率IDF拓展基地。

詞頻因子（TF）

TF計算因子代表了詞頻集中展示，即一個單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。一般來說體系流動性，詞頻越高越顯得文檔和該詞相關探索創新，就應該給予這個單詞更高的權重。

具體計算詞頻因子的時候方式之一，基于不同的出發(fā)點生動，可以采納不同的計算公式。很簡單的方式是直接利用詞頻數(shù)創新能力，比如一個文檔中某單詞出現(xiàn)5次新品技，它的TF值就是5。

一種詞頻因子的變體計算公式是：W=1+log（TF）

即將詞頻數(shù)值TF取Log值來作為詞頻權值求得平衡，比如單詞在文檔中出現(xiàn)4次紮實做，其詞頻因子權值為3，公式中的數(shù)字1是為了平滑計算之用至關重要。因為假如TF值為1的情況下提供深度撮合服務，取Log后值為0，即本來出現(xiàn)了一次的單詞的發生，按照這種方法計算會認為這個單詞從來沒有在文檔中出現(xiàn)過組成部分，為了避免這種情況表現明顯更佳，采用+1的方式來進行平滑。之所以要對詞頻取Log技術節能，是基于如下考慮：即使一個單詞出現(xiàn)了10次指導，也應該在計算特征權值時，比出現(xiàn)1次的情況權值大10倍國際要求，所以加入Log機制抑制這種過大的差異流動性。

還有種比較重要的變體計算公式將文檔的長度也納入考慮。因為與短文檔相比的話競爭激烈，長文檔內(nèi)所有單詞的TF值會普遍比短文檔的值高。這邊不詳提了空白區。

逆文檔頻率因子（IDF）

IDF代表的是文檔集合范圍的一種全局因子協調機製，它只和給定的文檔集合有關，與具體文檔無關形勢。所以IDF考慮的不是文檔本身的特征實踐者，而是特征單詞之間的相對重要性。

計算公式如下：IDF=log（N/n）

其中N代表文檔集合中總共有多少個文檔約定管轄，而n代表特征單詞在其中多少個文檔中出現(xiàn)過數據，即文檔頻率。由公式可以發揮，當越多的文檔包含某個單詞時發行速度，則其IDF值越小，意味著這個詞區(qū)分不同文檔的能力越差與時俱進。

TF*IDF框架

TF-IDF值的計算公式為：

Weight=TF*IDF

當這個值越大時性能，文檔就與該詞越相關。

百度所實際運用的

對于百度綜合運用，TF-IDF框架自然是被運用到的供給。但對于單個索引詞排名時，TF-IDF不是關鍵詞排名的決定性因素效果較好。百度的排名本質(zhì)是概率檢索模型重要的意義。

根據(jù)我以前對百度上做過的簡單統(tǒng)計分析，百度對于TF計算至少運用了上述的Log平滑計算方法等多個領域。除了前面提到的之外再獲，當一個關鍵詞的出現(xiàn)次數(shù)超過一定閾值時，其TF值會隨著出現(xiàn)次數(shù)的增多應用擴展，而繼續(xù)以Log形式使排名下降體驗區。

因為有這個機制存在，所以一個頁面上面每個詞的TF-IDF值是有各自不同的上限的活動上，這對于SEO是一個很重要的概念有望。

可以自己用來實際體驗TF-IDF計算的很簡單方法

雖然不很確切進一步推進，但先將一篇文章中某關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)記為TF值，另外到Google搜索該詞方案，將該詞的搜索結果總數(shù)量作為DF值應用的選擇。然后將TF除以DF，就可以得到很簡單的TF-IDF值了左右。

盡管這樣的計算非常粗略可能沒什么實際意義背景下，但照此實際計算一次以后就會對TF-IDF簡單理解得多。

SEO衍生

舉個實例可靠保障，比如“噴碼機價格”一詞自然條件，它會被百度分成“噴碼機”和“價格”二詞。（題外話開展，分詞與否也應該是取決于數(shù)據(jù)而非自己直覺的互動互補，假如以后有機會我會寫寫自己很近用過的一些方法。但有些人常用的從百度快照來看關鍵詞高亮部分來判定分詞意向，是沒有任何事實基礎的意料之外，沒什么價值。）

到Google去分別搜索下“噴碼機”和“價格”二詞關註，“噴碼機”的結果大約是20研究進展，600，000個連日來，“價格”則對應大約1，850認為，000系統，000個搜索結果，后者的DF值大約高前者百倍重要意義。（之所以不到百度去搜索交流等，因為百度顯示搜索結果數(shù)量上限為1億個）

在這種情況下，哪怕“噴碼機”和“價格”二詞都在一篇文檔中出現(xiàn)相同的次數(shù)規劃，后者也會因為IDF因子的影響提高，而導致權值遠遠低于前者。

因此進入當下，一般情況下只有當“噴碼機”這個詞權值高的頁面紮實，才有機會在“噴碼機價格”這個詞的排名上獲得好的表現(xiàn)，和“價格”此詞權值的關系很小新體系。因為無論如何投入力度，“價格”此詞的權值是不可能通過TF-IDF規(guī)則獲得太多的。

所以至少對于百度而言不難發現，想單獨做“噴碼機價格”這種詞的排名的話貢獻法治，一般要用“噴碼機”排名本就很高的著陸頁來做設備製造，不然相對會難的多。

很后

限于自己的SEO水平攻堅克難，無法妄論SEO是否應該去對搜索引擎進行很深入的了解管理，而且至少主觀角度上，我認為SEO在搜索引擎原理里面鉆太深是意義不大的事情雙向互動。但前面提到的效率和安，我想只應該算是必須把握的基礎，假如連對搜索引擎很經(jīng)典的基礎算法都沒有花過任何精力去了解的話新品技，又談何與搜索引擎打交道呢範圍？

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本文主題：【SEO外包】TF-IDF框架概述集成，以及如何衍生到SEO優(yōu)化中

天線貓原文鏈接：

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