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搞seo的人，最关心的就是「关键词排名」，无论你的市场目标是什么，搜索引擎排名无非是当前最关切的事情，今天就来介绍「TF-IDF」这个词吧！
TF-IDF 是什么？
全名为 term frequency–inverse document frequency，是一种加权技术的统计方法，用来评估字词「曝光次数」上升或下降来反应「相关程度」，很常用于搜索引擎的字词排名。
TF（Term Frequency）词频：某字词在网站文章中出现的次数。
IDF（Inverse Document Frequency）逆文本频率指数：字词的类别区分能力程度。
原理
数学模型定义（见下图）
SEO应用例子
假设在Google上搜寻「水果」得到5个搜寻结果，如下：
- 水果有水果，水果，水果，水果
- 水果有苹果，桃子，西瓜，菠萝
- 蔬菜都很好吃，我最爱吃茄子了
- 苹果，梨子都是很好吃的水果
- 好吃的水果有西瓜，苹果，葡萄，其他水果还有菠萝，猕猴桃
上面这5个搜索结果，没有特定指的是文章标题或文章内容，而是以「整个页面内容」来判定。
最后得到的排名结果依序是 5、2、4、1、3。
1.出现了4次的「水果」字词；
2.出现了1次的「水果」字词；
3.出现了0次的「水果」字词；
4.出现了1次的「水果」字词；
5.出现了2次的「水果」字词；
接着搜索引擎进行分词的动作，算出IDF：
水果=4
苹果=3
好吃=2
菠萝=2
西瓜=2
梨子=2
桃子=1
蔬菜=1
茄子=1
猕猴桃=1
逆文本频率最高的是「水果」，而这些词组被分出来之后，应用到上面那5个搜寻结果上，按照「包含逆文本频率最高的字词」及「分词的包含程度」来去评估，第五个搜寻结果就会是排名第一，最符合用户意图。
利用分词涵盖程度就能符合内容「相关程度」的重要性。
目前哪些搜索引擎在使用 TF-IDF 算法？
- Google：Google’s John Mueller Discusses TF-IDF Algo 点击展开 查看更多
- Baidu：在百度专利文档《CN102737018A-基于非线性统一权值对检索结果进行排序的方法及装置-公开》可以看到百度也在使用TF-IDF算法
TF-IDF 对于网站页面对权重影响
目前搜索引擎大多数都使用下面的公式来取得网站页面的质量分数：
Total（页面总分）= TF-IDF分数 * x + URL 分数 * y + 用户体验分数 * z；其中 x+y+z = 100%。
对于Google而言，TF-IDF 的权重(x)占了将近50%，而Baidu占了将近40%。
结论
想要做好网站的关键词排名，答案已经呼之欲出了，就是把页面内容品质顾好（利用TF-IDF逻辑），最后慢慢形成各个关联性的聚合文章，虽然这边并没有提到说用黑帽SEO的方式来进行文章聚合，但可想而知，因为TF-IDF分词算法的关系，可不能像以前一样搞文章句子重组这种方法了，因为这种方法最终就是会降低访客与网站的互动效益。
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