充分的了解搜索引擎算法才能真正把握seo優(yōu)化技術(shù)的特性，所以在一開始的seo技術(shù)的學(xué)習(xí)當(dāng)中就要不斷的由淺入深的去建立這方面更加專業(yè)的認(rèn)知交流。在seo基礎(chǔ)學(xué)習(xí)當(dāng)中假如不去了解和熟悉搜索引擎，確實(shí)是無法通過純白帽seo來完成一個(gè)網(wǎng)站的優(yōu)化提供堅實支撐，以下內(nèi)容轉(zhuǎn)載自百度百科還不大。

搜索引擎算法中TF-IDF是什么意思

TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)。TF是詞頻(TermFrequency)信息化技術，IDF是逆文本頻率指數(shù)(InverseDocumentFrequency)發揮作用。TF-IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法，用以評估一字詞對于一個(gè)文件集或一個(gè)語料庫中的其中一份文件的重要程度創新的技術。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加發揮，但同時(shí)會隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TF-IDF加權(quán)的各種形式常被搜索引擎應(yīng)用快速增長，作為文件與用戶查詢之間相關(guān)程度的度量或評級開放以來。除了TF-IDF以外，因特網(wǎng)上的搜索引擎還會使用基于鏈接分析的評級方法高質量，以確定文件在搜尋結(jié)果中出現(xiàn)的順序提供了有力支撐。

TFIDF的主要思想是：假如某個(gè)詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現(xiàn)前景，則認(rèn)為此詞或者短語具有很好的類別區(qū)分能力意見征詢，適合用來分類。TFIDF實(shí)際上是：TF*IDF大大提高，TF詞頻(TermFrequency)的必然要求，IDF逆向文件頻率(InverseDocumentFrequency)。TF表示詞條在文檔d中出現(xiàn)的頻率取得了一定進展。IDF的主要思想是：假如包含詞條t的文檔越少完善好，也就是n越小，IDF越大積極參與，則說明詞條t具有很好的類別區(qū)分能力問題分析。假如某一類文檔C中包含詞條t的文檔數(shù)為m，而其它類包含t的文檔總數(shù)為k，顯然所有包含t的文檔數(shù)n=m+k更加完善，當(dāng)m大的時(shí)候形式，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值會小支撐作用，就說明該詞條t類別區(qū)分能力不強(qiáng)日漸深入。但是實(shí)際上，假如一個(gè)詞條在一個(gè)類的文檔中頻繁出現(xiàn)同時，則說明該詞條能夠很好代表這個(gè)類的文本的特征互動式宣講，這樣的詞條應(yīng)該給它們賦予較高的權(quán)重，并選來作為該類文本的特征詞以區(qū)別與其它類文檔模式。這就是IDF的不足之處.在一份給定的文件里自動化，詞頻（termfrequency，TF）指的是某一個(gè)給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的頻率高品質。這個(gè)數(shù)字是對詞數(shù)(termcount)的歸一化意向，以防止它偏向長的文件。（同一個(gè)詞語在長文件里可能會比短文件有更高的詞數(shù)文化價值，而不管該詞語重要與否形式。）

TFIDF算法是建立在這樣一個(gè)假設(shè)之上的：對區(qū)別文檔很有意義的詞語應(yīng)該是那些在文檔中出現(xiàn)頻率高，而在整個(gè)文檔集合的其他文檔中出現(xiàn)頻率少的詞語非常重要，所以假如特征空間坐標(biāo)系取TF詞頻作為測度進一步提升，就可以體現(xiàn)同類文本的特點(diǎn)空間廣闊。另外考慮到單詞區(qū)別不同類別的能力營造一處，TFIDF法認(rèn)為一個(gè)單詞出現(xiàn)的文本頻數(shù)越小，它區(qū)別不同類別文本的能力就越大知識和技能。因此引入了逆文本頻度IDF的概念取得顯著成效，以TF和IDF的乘積作為特征空間坐標(biāo)系的取值測度，并用它完成對權(quán)值TF的調(diào)整實現，調(diào)整權(quán)值的目的在于突出重要單詞不容忽視，抑制次要單詞。但是在本質(zhì)上IDF是一種試圖抑制噪音的加權(quán)服務體系，并且單純地認(rèn)為文本頻數(shù)小的單詞就越重要說服力，文本頻數(shù)大的單詞就越無用，顯然這并不是完全正確的分析。IDF的簡單結(jié)構(gòu)并不能有效地反映單詞的重要程度和特征詞的分布情況表示，使其無法很好地完成對權(quán)值調(diào)整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高非常激烈。

此外競爭力所在，在TFIDF算法中并沒有體現(xiàn)出單詞的位置信息，對于Web文檔而言，權(quán)重的計(jì)算方法應(yīng)該體現(xiàn)出HTML的結(jié)構(gòu)特征溝通機製。特征詞在不同的標(biāo)記符中對文章內(nèi)容的反映程度不同好宣講，其權(quán)重的計(jì)算方法也應(yīng)不同。因此應(yīng)該對于處于網(wǎng)頁不同位置的特征詞分別賦予不同的系數(shù)領先水平，然后乘以特征詞的詞頻，以提高文本表示的效果。

TF-IDF模型是搜索引擎等實(shí)際應(yīng)用中被廣泛使用的信息檢索模型橋梁作用，但對于TF-IDF模型一直存在各種疑問長遠所需。本文為信息檢索問題一種基于條件概率的盒子小球模型，其核心思想是把“查詢串q和文檔d的匹配度問題”轉(zhuǎn)化為“查詢串q來自于文檔d的條件概率問題”讓人糾結。它從概率的視角為信息檢索問題定義了比TF-IDF模型所表達(dá)的匹配度更為清楚的目標(biāo)紮實做。此模型可將TF-IDF模型納入其中，一方面解釋其合理性至關重要，另一方面也發(fā)現(xiàn)了其不完善之處提供深度撮合服務。另外，此模型還可以解釋PageRank的意義的發生，以及PageRank權(quán)重和TF-IDF權(quán)重之間為什么是乘積關(guān)系組成部分。

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