tf-idf(统计方法)

什么是“TF-IDF”算法

TF-IDF是一种核算方法，用以评价一字词关于一个文件集或一个语料库中的其间一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎运用，作为文件与用户查询之间相关程度的衡量或评级。除了TF-IDF以外，搜索引擎还会运用根据链接剖析的评级方法，以确认文件在搜寻效果中出现的次序。

SEO优化“TF-IDF”算法的原理

“TF-IDF”算法其实这个是两个词的组合，可以拆分为TF和IDF。

TF(Term Frequency，缩写为TF)也就是词频，即一个词在文中出现的次数，统计出来就是词频TF。从字面上可以得出，一个词如果在文章出现很多次，是不是可以判断这个词的重要性。但是在统计出来的TF大都是一些这样的词：‘的’，‘是’这样的词，并且分量还很重，所以这个时候我们需要一个重要性调整系数，衡量一个词是不是常见词。

TFIDF的首要思维是：假设某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其它文章中很少出现，这个时候就可以判断这个词或短语具有很好的类别差异，适宜用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。TF表明词条在文档中出现的频率。

IDF的首要思维是：假设包含词条文档越少，IDF越大，则说明词条具有很好的类别区别能力。

假设某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，明显全部包含t的文档数n=m+k，当m大的时分，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区别能力不强。

可是实际上，假设一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。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。这个数字是对词数(term count)的归一化，以避免它倾向长的文件。(同一个词语在长文件里或许会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。)

网站SEO优化如何操作运用“TF-IDF”算法

1、从TF(词频)来运用网站SEO优化

TF是指词频，查询的关键词在文档中出现的次数核算。假定查询关键词在同一个文档中出现的次数越多，代表这个关键词越重要，越能代表文档的主题意思，文章主题与关键词意思越接近，那么做SEO优化如何运用操作这个手法呢？

假设有一篇文章的标题是：“SEO优化的方法”，从字面上了解，文章的主旨肯定是以“SEO优化”为中心，“方法”为拓展词。假定文章内容里SEO优化出现25次，方法出现10次，按照TF词频的规则，那么SEO优化是文章主题，所以这么说应该理解了。

所以在做SEO关键词布局的时候，应该要恰当考虑主关键词的出现频率大于副词。当然搜索引擎判别网页主题有很多维度，这里只是从TF的维度来判断当前的网页的关键词的出现的频率，所以对SEO来说是有利的。

2、SEO优化中IDF逆向文件频率的判断使用

IDF【逆向文件频率】涉及到相关的公式，大家可以参考一下百度百科的相关资料了解一下。这里先来结合TF一起来了解，TF-IDF的意思是，一篇文章中某关键词出现的次数越多，且在搜索引擎的资料库中包含该关键词文档数越少，则说明这个关键词越能代表此网页的主题。

假设有一篇文章，有两个关键词：“SEO优化”和“SEO教程”，在文章中，这两个关键词出现的资料都是10次，可是在百度的资料库中，包含SEO优化的文档总共有八百万个，包含SEO教程的文档有五百万个，那么则说明，“SEO教程”越能代表这篇文章的主题和意思。因为词频越大，就代表这个词的竞争力度越大。所以我们在做网站SEO优化的时候需要去看一下这个“关键词”的词频竞争力度，所以，尽量去做长尾关键词，来参与排名。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用算法。它用于衡量一个词在文档集合中的重要性。

算法的基本思想是：如果一个词在一个文档中出现频率高，但在整个文档集合中出现频率低，那么这个词可能对该文档具有较高的重要性。TF-IDF通过考虑一个词的词频（TF）和逆文档频率（IDF）来计算词的权重。

具体来说，TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，可以通过以下公式计算：

TF-IDF算法的输出是每个词在每个文档中的权重，这些权重可用于进行文本相似度计算、文档检索等任务。TF-IDF广泛应用于自然语言处理领域，特别是在文本挖掘、信息检索和文本分类等任务中。