|
搜索引擎会给予每一个页面一定的权重值,这个值也会随着页面的更新和时间地流逝而改变。今天,SEO百科网带来的是《TF-IDF算法-索引创建过程中的加权方法-什么是搜索引擎》。希望对大家有所帮助。
/ K8 u& _+ F, }) m0 P1 z7 D& E 一、索引创建中的权值搜索引擎蜘蛛的爬行与抓取,页面的收录与索引,是一个页面能够在用户搜索关键词时能够获得展现的几个基本步骤,其中索引创建中包含着对页面内容本身的加权因素① 索引项权值概念索引项的权值,在一定程度上反应了文档中词的相对重要性,这个值通常用于索引排序过程中计算分值,也就是影响搜索引擎排序的重要因素之一。 2 I9 @2 e( n% P4 \# F/ d8 {1 ]
② 索引项权值怎么得来的?索引项权值,是由检索模式中的加权组件利用文档统计结果来计算得出的③ 索引项加权方法传统的检索模式中最常见的加权方法:TF-IDF算法二、TF-IDF算法① TF-IDF算法定义。 ' `9 h" I' ]* ^. {- d+ \" C& h; A
TF-IDF算法,基于索引项出现在一个文档中的次数或频率,以及索引项在整个文档集合中出现的频率,两者的组合(或者说两者的乘积)② TF-IDF算法中词的解析1)TF次数和频率称之为词频,英文简称为tf2)IDF
7 ~1 C' G5 L. c' ^1 h 索引项在整个文档集合中出现的频率,称之为范文档频率,英文简称为idf③ TF-IDF算法的简单说明TFIDF的核心思想,是指某个词或某个短语在一篇文档中出现的频率高,并且在索引库的其他文档中出现较少,就认为这个词或短句有很好的类别区分能力,可以用来进行分类。
; `2 I6 M' ~4 x3 G" z0 _/ _ 简单来讲,某个词或某个短语就是索引词,对于这篇文章而言,该词项将被赋予较高的权值三、理解并使用TF-IDF算法对于SEOer来讲,了解上面的知识已经足够了,没必要非得知道是用哪个函数,哪个公式算出来的结果。 8 q/ b3 N6 h- J, w' b
其实,通过TF-IDF算法的学习,我们可以更好理解一些常识性的SEO知识① 品牌词容易优化品牌词一般是自己创造的,满足TF值大,同时IDF值大,页面加权高,自然排名很容易② 行业核心词难优化无数网站都在优化这同一个词,然而首页的位置却是有限的,大家都满足TF大,但同样IDF越小,证明这个词越难优化。
v6 H% E% Y }/ Y& _1 Z 这也就是平时在判断关键词优化难度时,为什么将百度搜索的相关结果数作为优化难度之一的原因③ 多挖掘没有百度指数的关键词-降低优化难度行业中有百度指数的词,大家都在做优化与排名,这样的词不光是竞争压力大,可能还带不来多少点击。 8 v( {3 [+ V' ~' L1 \$ C0 Q; q
因为百度指数可能是100,真实用户也许只有2个,另外的98个都是企业的竞争者们我们应该挖掘一些没有百度指数的词,但是需要这次保持一定的搜索量,这样可以保证降低优化难度的同时,带来更多真实流量④ TF并不是万能!过度堆积害处大!。 ; d; e$ t/ @* N
根据TF-IDF算法,很多人会想,增加关键词密度或频率,以增加TF值,从而获得更好的排名然而,这种做法可以适当做,但超过一定度的话,没什么好处,反而可能会因为过度堆积被搜索引擎降权!所谓的2%~8%的关键词密度只是个大概范围,很多排名好的页面很多都在2%一下,当然也有在8%以上的,只要密度不是过小,不必过度在乎这个。
* P' E& s! l; j3 [ G 举个例子,已经是5%的密度了,非要故意堆积到8%,甚至百分之20%,就会变得非常没有意义这是对TF高的一种误解也就是我们能够根据TF-IDF算法中得到的启发是不应该让关键词的密度或频率(TF)过低,然而对于IDF来说,我们只能通过寻找IDF值高的关键词来优化,如果我们优化的关键词的IDF值本来就很低,我们也不能对其改变这个现状,IDF值越低,证明这个词在一定程度上就越难优化。 5 }/ Q' r9 _/ N3 {9 I0 K
所以,在网站优化过程中,除了要做好页面外,还需要关注内链与外链优化。四、TF-IDF算法公式① TF公式 [- v* Y$ q- [( j/ j4 h1 @
TF(i,j):关键词j在文档i中的出现频率。n(i,j):关键词j在文档i中出现的次数。
; j2 }# T1 r2 w5 g% W+ R 举例来讲:一篇文章总共100个词,其中“SEO培训”一共出现了10词,那么TF就是10/100,结果就是0.1然而,由于文章中会出现大量的“的”、“得”、“吗”、“地”,不能正常反应文章的词,所以,就得用IDF来做一个限制了。 $ V0 T& l( y2 G
② IDF公式 * r: ~; j, Z* O2 x0 |
IDF(i):词语i的反文档频率|D|:语料库中的文件总数|j:t(i)属于d(j)|出现词语i的文档总数+1是为了防止分母变0。
d% N) o0 R9 [0 `0 ]1 k- ?+ M K IDF就可以防止常用词的干扰了还是刚才的例子:一篇文章总共100个词,其中“SEO培训”一共出现了10词,那么TF就是10/100,结果就是0.1另外“我们”一共出现了10词,其TF结果也是0.1假设语料库总共有1000篇文章,其中“SEO培训”文章有10篇,“我们”文章有1000篇。 : v3 M" @# }' P7 L2 O- o: `
“SEO培训”的IDF=log(1000/10)= 2“我们”的IDF=log(1000/1000)= 0③ TF-IDF公式TF-IDF = TF*IDF
) F i* R- i& J% E2 |$ B “SEO培训”的TF*IDF=0.1*0=0“我们”的TF*IDF=0.1*2=0.2那么很显然,对于这篇文章而言,“SEO培训”比“我们”更加重要以上就是SEO百科网带来的是《TF-IDF算法-索引创建过程中的加权方法-什么是搜索引擎》。 0 b. Y1 V8 n+ r+ u2 n" c, z% {
感谢您的观看更多seo教程搜索“错误教程”原创文章欢迎转载并保留版权:https://www.cuowu.com/
) b* C3 W6 H. M/ x; n4 k4 _( K4 u( }; `
( z+ p. Q0 e1 p
% j: t* n# D$ q( U% W4 }0 `3 n- t: ~ {0 [4 i- e9 Y! {( G" F
|