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）

在企業(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(tuán)隊為你服務(wù)

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