算法解释权诉讼

TF-IDF算法解释

谷歌长期以来一直使用TF-IDF作为内容排名因素，因为百度搜索引擎似乎更关注词频而不是衡量关键词。虽然优化算法的视觉多样性会让很多人感到寒心，但要知道，了解TF-IDF并不如了解其工作原理那么关键。

百度的搜索引擎使用TF-IDF来尽快知道被低估的内容。例如，如果你想在谷歌上搜索“可口可乐公司”这个词，谷歌可以明确显示标题为“可口可乐”的网页与以下内容相关:

a)可口可乐公司。
b)可卡因
c)蒸汽蒸馏石油得到的富含碳的固体残渣
d)得克萨斯州的一个县。

本文旨在根据TF-IDF未知的主题风格，具体指导各位内容写手和SEO权威专家。根据尽快掌握Google如何使用这种优化算法，内容作者可以对TF-IDF进行逆向工程，进而对内容进行优化推广，使其尽快适合客户和百度搜索引擎。而且SEO可以作为搜索量高、相对市场竞争小的关键词的专用工具。

TF-IDF是啥？

TF-IDF是一种信息搜索技术，它计算词频(TF)和逆文档频率(IDF)的权重。每个单词或术语通常都有自己的TF和IDF得分。该项的TF和IDF得分的乘积称为该项的TF-IDF权重值。

简单来说，TF-IDF评分(净重)越高的术语越稀有，反之亦然。

TF-IDF优化算法用于度量所有内容中的关键词，并根据关键词在文档中的出现频率指定其必要性。更重要的是，它会检查关键词在整个互联网中的相关程度，也就是平原词库。

对于文件D中的术语ton，净重%净重，文件D中的术语dt根据以下公式获得:

Wt，d=TFt，dlog(N/DFt)

其中:

TFt，D是文档D中t的频率..

DFt是包含t项的文档数。

n是同义词库中的文档数。

好的。如果你感到头痛，请不要惊慌。

让我们一起更实际地定义它。

TF-IDF界定

一个词的TF(词频)是一个词在文档中的出现频率(即出现的频率)。知道的话，也可以看看自己用的术语是多了还是少了。

例如，当一个100个单词的文档包括单词“cat”12次时，单词“cat”的TF表示

TFcat=12/100，即0.12

一个词的IDF(逆文档频率)是衡量该词在整个词库中的关键程度。

例如，假设术语“cat”在10，000，000，000个文档大小的辞典(即web)中出现x次。假设有三十万个文档包括术语“cat”，IDF(log{DF})除以文档数(10，000，000)除以包括术语“cat”的文档总数(300，000)。

IDF(cat)=log(10，000，000/300，000)=1.52

∴wcat=(tf*IDF)cat=0.12*1.52=0.182

也就是你要走出这个(对吧？)，我们来讨论一下这对你有什么好处。

怎么使用TF-IDF获利

收集陈述。写你的内容，运行TF-IDF报告你的话，并获得其权重。投标值的权重越高，该项越少。净重越小，这个术语就越常见。具有高TF-IDF权重的术语之间的网络搜索量。选择搜索量高，市场竞争慢的客户。

一个很好的工作经验法则是，你的内容对客户越有意义，百度搜索引擎赋予的权重就越大。对于内容中TF-IDF高的词，你的内容会从头到尾位于百度搜索中，所以你可以:

不用担心套用停用词，成功搜索到搜索量较高、竞争力较低的词。

请确保使用可以使您的内容与客户和客户相关的词语。