seo网站关键词优化:T在百度搜索引擎中键入“SEO百度权重”

TF-IDF算法是一种统计算法，用于对检索的加权。简单的讲其作用是评估一字词对于一个文件的重要程度。 在SEO的衍生应用中，我们可以这么去理解上面这段话：在一个公司里，有10个SEOer，每个人都写了一篇关于SEO的文章，并且把这些文章都放在了一个文档集里。我们可以预料到的是，基本每篇文章中都会重复多次出现SEO这个词，意味着这十篇文章都与SEO有关。现在我要查找一篇关于网站权重的SEO文章。那么我会在搜索引擎中输入“SEO

　　TF-IDF优化算法是一种统计算法，用以对查找的权重计算。简易的讲其功效是评定一词语针对一个文档的关键水平。

　　在SEO的衍化运用中，我们可以那么去了解上边这句话：在一个企业里，有10个SEOer，所有人都写了一篇有关SEO的文章内容，而且把这种文章内容都放到了一个文本文档集里。我们可以想到的是，基础每章文章内容上都会反复数次出現SEO这个词，代表这十篇文章内容都和SEO相关。如今我想搜索一篇有关百度权重的SEO文章内容。那麼我能在百度搜索引擎中键入“SEO百度权重”。

　　最后我寻找几篇另外出現了这两个词的文章内容，第一篇里边出現了两次“百度权重”和10次“SEO，另一篇出現了10次“百度权重”和两次“SEO”。如今的难题是：撇开创作者的素养（网址总体权重值）、文章内容品质（网页页面权重值）、企业内权威专家的强烈推荐（高质量外链）及其别的诸多要素的危害后，谁的文章内容应当排在百度搜索的前边？

　　带著这个问题，人们来学习培训TF-IDF优化算法及其TF-IDF优化算法在SEO中衍化的运用。

　　TF-IDF的关键定义

　　假如某一词或语句在一篇文章中出現的頻率TF高，而且在别的文章内容中非常少出現，则觉得此词或是语句具备非常好的类型区别工作能力，合适用于归类。

　　另外，假如一篇文章中出現了我们要查寻的词，人们马上会觉得该文章内容与我们要查的词有较为大的关联性。持续这类构思，就是说假如一篇文本文档中出現要查寻的词的频次越多，该文章内容与要查寻的词以前的关联性应当越大。

　　我们在过去的SEO工作上，应用到的百度权重技术性，根据的就这个TF基本原理。

　　那麼我们在TF-IDF优化算法中，先界定一个TF(t,d)表达语句t在文章内容d中的出現频次。

　　我们可以根据百度权重查询工具来查寻TF值：http://tool.chinaz.com/Tools/Density.aspx

　　但只是考虑到词出現的频次是不好的，由于经常人们查寻的全是2个之上的词，例如“AABB”或是“XXYYZZ”等方式。如果是这类方式的查寻，哪家词出現的频次应当作为必要性的根据呢？这就引出来了IDF来精确测量词的稀有度，这儿人们界定IDF为IDF(t)=log(N/DF(t))。在其中：

　　DF(t)：该词（以t为意味着）在是多少一篇文章中出現过。查寻方法是根据google检索某一个词t，获得的百度搜索我们可以了解DF(t)。

　　N：总文章内容数。这一标值在人们SEO工作上没什么具体的用途，由于人们不太可能了解百度搜索引擎数据库索引了是多少文章内容。可是针对百度搜索引擎而言，N确是一个判断词权重值的数据信息。

　　log：这一也不是人们SEO工作上必须考虑到的标值，一般而言，log的同底数幂相加能够随意设置。一般而言，人们选用+1的方法来抑止所述“百度权重SEO”事例中第二篇出現10次“百度权重”的文章内容比第一篇出現两次“百度权重”的文章内容关键5倍的浮夸状况出現。

　　TF-IDF的SEO运用实战演练

　　见到这儿，是否感觉很心烦？人们来进到一段广告词……呃，不，进到一段案例：

　　TF-IDF值=TF×IDF(TF乘于IDF)=1+logtf(t,d)×log(N/DF(t))

　　以《网站权重SEO》和《SEO学习：什么是网站权重》本文为例：

　　“百度权重”TF数值：w=1+log31（次出現）=2.49

　　“百度权重”IDF数值：23，200，000篇/1万亿（假定值，08年数据信息）=4.63

　　“百度权重”TF-IDF数值：2.49*4.63=11.53

　　“SEO”TF数值：w=1+log34（次出現）=2.53

　　“SEO”IDF数值：1，220，000，000篇/1万亿（假定值，08年数据信息）=2.91

　　“SEO”TF-IDF数值：2.53*2.91=7.36

　　人们获得了“百度权重”TF-IDF值11.53和“SEO”TF-IDF值7.36。这有什么作用呢？

　　TF-IDF值越大，文章内容与数据库索引词越有关;

　　只能当“百度权重”这个词权重值高的网页页面，才有可能在“百度权重SEO”这一百度搜索的排行上带比较好的实际效果;

　　锚文本链接必须提升“百度权重”这个词;

　　如果我们对于这一网页页面做“SEO”的锚点链接，则不容易有太好的主要表现;

　　在沒有别的要素权重计算或被降权惩罚的状况下，低于该网页页面的累计词权值18.89（11.53+7.36）的网页页面将排行较低，超过18.89的网页页面将排行比次文章内容高

　　TF-IDF在SEO运用的小结

　　之上仅仅 一个TF-IDF在SEO衍化运用中的一个事例。不论是TF-IDF的测算方法，或是是该实例的假定标准，全是不认真细致和精确的。但我觉得防碍人们搞清楚“百度权重”这一SEO技术性的基本原理。另外，也在关键字排名层面，跟竞争者拥有一个能够量化分析的参照。

　　不管百度搜索還是Google又或是别的百度搜索引擎，TF-IDF仅仅 其检索排名算法中不大的一部分。另外以便严厉打击关键字堆积，各种百度搜索引擎又都是对TF值做一定的限定。SEOMoz给的一个安全性的词频数为每章网页页面不反复15词关键字。而不是简易的用2%-8%的百度权重。自然这一提议是根据海外的百度搜索引擎。

　　我们在学习培训SEO时，确实必须掌握一些技术性和基础理论的专业知识，这种专业知识有利于人们更强的开展工作。但另外，人们也不用担心于一些纯理论和技术性层面的难题，终究，在SEO这一制造行业中，实战演练和工作经验一样极其关键。

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