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分享網(wǎng)站優(yōu)化排名TF-IDF百度算法

2021-02-17    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

任何企業(yè)都在建網(wǎng)站,到底網(wǎng)站建設(shè)起啥作用的呢?網(wǎng)站在百度上如何獲得免費流量的呢,到底百度有哪些算法,今天就和大家分享百度其中的一種算法TF-IDF算法。一起來學(xué)習(xí)TF-IDF算法

1、百度百科

很多人向我們反映百度給自己的產(chǎn)品有很好的排名,是百度人工干預(yù)對自己的產(chǎn)品比較喜歡,我們都是公認(rèn)的百度百科有權(quán)威性,到底是怎么的樣,是不是百度喜歡自己的產(chǎn)品的呢,其實不然,我個人感覺這個不是主要的因素,百度的終止是向用戶提供有價值的產(chǎn)品,為啥有很多的百度百科沒有排名的呢,這里就是百度采用了TF-IDF算法,我們在做網(wǎng)站優(yōu)化的時候,要多了解百度的算法,網(wǎng)站優(yōu)化其實就是一場游戲,我們只有了解優(yōu)化的規(guī)則,才能戰(zhàn)勝對手,才有一個主動權(quán)。


網(wǎng)站優(yōu)化百度百科

TF-IDF算法是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)。TF的意思是詞頻(Term - frequency),IDF的意思是逆向文件頻率(inverse Document frequency).TF-IDF是傳統(tǒng)的統(tǒng)計算法,用于評估一個詞在一個文檔集中對于某一個文檔的重要程度。它與這個詞在當(dāng)前文檔中的詞頻成正比,與文檔集中的其他詞頻成反比。首先說一下TF(詞頻)的計算方法,TF指的是當(dāng)前文檔的詞頻,在這個公式中,分子表示的是改詞在某一文檔中出現(xiàn)的次數(shù),分母表示在該文檔中所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)之和。然后來說下IDF(逆向詞頻)的計算方法,IDF指的是某個詞匯普遍性的度量。,這個公式中,log內(nèi)的部分,分子表示的是文檔集中文檔的個數(shù),分母表示的是包含當(dāng)前關(guān)鍵詞的文檔的個數(shù),對于這個分?jǐn)?shù)取對數(shù),得到的就是,當(dāng)前詞匯的IDF的值。下面,我來介紹下通過python對TF-IDF算法的設(shè)計及實現(xiàn):

對象1:文章集(屬性:文章對象的集合,包含關(guān)鍵字的文章數(shù))

對象1: 文章(屬性:關(guān)鍵詞對象的集合;關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總次數(shù);關(guān)鍵詞對應(yīng)對象的字典)

對象2:文章-關(guān)鍵詞(屬性:關(guān)鍵詞名稱;關(guān)鍵詞在當(dāng)前文章中出現(xiàn)的次數(shù);TF_IDF)實現(xiàn)流程:

1、創(chuàng)建文章對象,初始關(guān)鍵字的Map集2、遍歷關(guān)鍵字,每遍歷一個關(guān)鍵字,2.1、關(guān)鍵詞出現(xiàn)的總次數(shù)加一

2.2、判斷文章關(guān)鍵字中是夠存在當(dāng)前關(guān)鍵字,如果存在,找出他,加一,如果不存在,創(chuàng)建一個文章關(guān)鍵字對象,塞到文章的關(guān)鍵字的集中去;

2.3、若果這個關(guān)鍵字是第一次出現(xiàn),則記錄關(guān)鍵字出現(xiàn)的文章數(shù)(如果關(guān)鍵字在關(guān)鍵字-文章數(shù) 字典中存在,則文章數(shù)+1,否則將其加入到關(guān)鍵字-文章數(shù)字典中,并賦初始值1)

2.4、遍歷完成,文章的關(guān)于關(guān)鍵詞的Map集裝載完成,然后將當(dāng)前的文章add到文章集的對象中去

3、遍歷文章集,計算出關(guān)鍵字對應(yīng)的TF-IDF,并輸出實現(xiàn)代碼:(實現(xiàn)代碼以讀取一個文件模擬多個文檔)

企業(yè)網(wǎng)站中TF-IDF的運用是一樣,有很多的奧秘之處,我們看看下面這個網(wǎng)站的網(wǎng)頁情況就是運用很多的TF-IDF百度的算法參與其中,才能在短期內(nèi)獲得一個百度的免費引流,獲得很更多的關(guān)于TF=IDF百度優(yōu)化算法,有專業(yè)的優(yōu)化團隊為你服務(wù)

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