TF-IDF算法在SEO优化中的应用_【X-blog】关注营销与推广的网站

TF-IDF算法在SEO优化中的应用

TF-idf算法其实是一种用户资讯检索与资讯探勘的常用加权技术,常常被SEOER们应用到,而很多人或许不太知道,其实最直观的了解就是“网站关键词密度”。

直接切入主题,TF-idf算法到底是如何计算的:

公式:

TF:词频

IDF:逆文本频率指数

TF-IDF=TF*IDF

我们举例说明,TF词频的意思,是指一个词出现在页面中的次数,如果一篇文章的总词语数是200,而“网站优化”这个词出现了4次,那么这个词频TF=4/200,也就是0.02。

而IDF也就是很文件频率,指这个词在多少页面出现过计数为N,文件总数计数为M,那么IDF=lg(M/N)。假设“网站优化”在2000个页面出现,总文件数为1亿,那么文件频率IDF=lg(100000000/2000)=4.69897,那么计算最后的TF-IDF=0.02*4.69897=0.0939794。

这只是一个判断一个页面的相关度的问题,而在SEO网站优化中,并不只是判断TF-IDF的值加分,我们需要一个识别度高的词来为页面加分。例如:搜索引擎收录一万亿个页面,应该说每个页面都会有“的、是、中、地、得”等等词,这些高频词也叫噪音词或停止词,搜索引擎会去除这些词,所以这些词的加分权重其实应该是0。计算公式:TF-IDF=log(1万亿/一万亿)=log1=0。

其实在搜索引擎检索中,计算权重的时候,会根据每个词分词来计算,例如:“SEO网站优化的技巧”这个词。

假设:SEO页面检索数位2000万,网站优化的检索数为1000万,技巧的检索数为50000万

搜索引擎索引总数假设为100亿。

SEO在www.ruihess.com这个网站中页面(页面总词数400)出现8次,网站优化出现10次,技巧出现16次。

那么各自的词频

TF(SEO)=8/400=0.02,

TF(网站优化)=10/400=0.025

TF(技巧)=20/400=0.04

TF(的)=上面已近提到,的属于高频停止词,权重为0。

那么搜索“SEO网站优化的技巧”这个页面的相关度为:TF(总)=0.02+0.025+0.05=0.095。

而IDF(SEO)=LOG(10000000000/20000000)=2.69897

IDF(网站优化)= LOG(10000000000/10000000)=3

IDF(技巧)=log(10000000000/100000000)=1.69897

这么算下来之后,每个词为搜索“SEO网站优化的技巧”为页面的权重和相关度贡献的值分别为:

Tf-idf(seo)=0.02*2.69897=0.0539794

Tf-dif(网站优化)=0.025*3=0.075

Tf-idf(技巧)=0.04*1.69897=0.0679588

由此可以看出,虽然技巧出现的频率更高,但识别度没有SEO和网站优化高,所以为页面的权重贡献度并不是太大。

一个词的预测能力也就是识别度越高,那么这个词的权重越大,反之则越小,看到“网站优化“可能你就已经基本了解这个页面要讲什么,但是看到技巧,你可能还不是太明白页面的主题。

当然这支持搜索引擎的算法的一个点,我们还要结合标签来实现权重的提升,例如H标签,而主关键词周边的词也会加分,这里周边是指在一个标签内的例如:SEO网站优化的技巧主要是一些搜索引擎优化思路的介绍

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