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SEO關鍵詞密度背后的TF-IDF分詞加權技術原理

分類:網絡整理 編輯:百度SEO 時間:2019-10-24 11:12:28 點擊:

  普通來說網頁與用戶搜索詞相關度越高,那么該頁面在搜索引擎結果中的排名也就越靠前。我們都知道提升頁面關鍵詞密度有利于提升排名,那么對于SEO關鍵詞密度背后的TF-IDF分詞加權算法了解多少?盡管SEOer不需要對這些搜索技術一五一十,但通過對技術原理的了解卻能更好的理解SEO

  思維淺析

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  TF-IDF分詞加權算法既然是搜索引擎判定網頁內容的技術手段,那么SEOer能否根據技術原理舉行網頁關鍵詞排名優化呢?該技術命名中TF即詞頻(Term Frequency)即就是關鍵詞浮上次數與整個頁面詞量的比值,IDF指逆文本頻率指數(Inverse Document Frequency)為可被搜索展現的網頁數量與包含關鍵詞網頁數量比值的對數(log)值。

  TF-IDF分詞加權算法僅僅搜索引擎判定網頁內容的基礎技術,而決定最終排名的因素還有網站整體權重、頁面質量度、以及該頁面鏈接資源等多個維度的因素。本文旨在解釋TF-IDF分詞加權算法,同時涉及德淠數據不具有客觀準確性,只是為了更好的舉例說明做出的合理假設,關心大家更好的理解“關鍵詞密度”概念背后的技術原理。

SEO關鍵詞密度背后的TF-IDF分詞加權技術原理

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  TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用于信息檢索與數據挖掘的常用加權技術,用以評估關鍵詞對于一個文件集或一個語料庫中的某一份文件的重要程度。其中關鍵詞的重要性隨著浮上次數的增多而成正比增加,但同時會隨著該關鍵詞在語料庫中浮上的頻率成反比下落。即相同關鍵詞內容的頁面越多,則該關鍵詞的重要性就月渫。

  上邊的概念興許有點苦澀難懂,下邊我們用舉例的形式舉行說明。比如在一千詞量的網頁中,“白皮松”“的”“價格”分別浮上10次、35次、15次,那么詞頻分別為0.01、0.035、0.015,直接相加之后其和為0.06就是該網頁與搜索詞“白皮松的價值”之間相關性的一個簡單度量。

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  這時候無數人就會發覺“的”占領了58%的貢獻,而該詞對確定頁面主題幾乎不存在任何影響,所以在分詞加權計算中應將此類詞刪除不計(應刪除詞),此時上述網頁與搜索詞“白皮松的價格”相關性數值為0.025,其中“白皮松”占比40%“價值”占比60%,在漢語中“價格”相對照較通用,而“白皮松”則更能對文章主體舉行預測,所以就需要將通用詞對相似度的貢獻占比落低,因此引入了逆文本頻率指數這一概念。

SEO關鍵詞密度背后的TF-IDF分詞加權技術原理

  這里用SEO的思維理解就是可被用于搜索展現的網頁數量,或者叫內容稀缺程度,假如一個關鍵詞只在很少的網頁中浮上,我們就很容易通過該關鍵詞尋到目標頁面。普通將可用于搜索展現的網頁數量(語料庫)記為D,包含關鍵詞的頁面數量記為d,IDF的值為lg(D/d)。假如假定可被搜索展現的網頁數量為1億(立即百度索引在庫的中文網頁數量記為1億),當包含關鍵詞“白皮松”的網頁有2萬時,其IDF=lg(1億/2萬)=lg5000=3.7,關鍵詞“價格”浮上在500萬個頁面中,其IDF=lg(1億/500萬)=lg20=1.3,而刪除詞“的”基本上在任何網頁中都有浮上,其IDF=lg(1億/1億)=0。此時該網頁和搜索詞“白皮松的價格”相關性TF-IDF值為0.0565,其中“白皮松”貢獻了0.037,“的”貢獻為0,而“價格”只貢獻了0.0195,此時各分詞對搜索詞相關性權值貢獻占比才符合常理。

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  無論百度還是谷歌又或者其他搜索引擎,TF-IDF雖然是比較基礎的網頁核心內容識別技術,但在搜索排名算法中也是比較小一部分。假如刻意提升關鍵詞頻率則會導致用戶搜索體驗落低,因此為了打擊關鍵詞惡意堆砌,各大搜索引擎又對TF值做了一定的限制。普通我們用2%-8%的關鍵詞密度作為把控詞頻的量化標準,但也有人認為過于寬泛而提出安全詞頻以不超過15次為宜。不同的搜索引擎對關鍵詞堆砌容忍程度不同,因此我們在內容建設過程中,做到恰當合理自然的浮上關鍵詞即可。

  寫在最后

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  盡管搜索引擎對內容相關性的計算還是以TF-IDF為基礎的,但并非是唯一的決定性因素。在舉行網站內容更新時,依然按照TF-IDF分詞加權算法作為指導,但卻不必用具體的數量關系作為衡量標準,更不必花無數時光精力去計算關鍵詞密度是否合理。

  同樣是做SEO,對于SEO思維和實操,不同的SEOer都有自己的見解與心得,歡迎每一位喜愛SEO的朋友留言交流!!!

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