seo工作者要学会使用TF*IDF公式

甘楽

首先看一看TF*IDF公式：TF*IDF值 = TF×IDF(TF乘以IDF) = 1+log TF(t,d) ×IDF(t) = 1+log TF(t,d) ×log(N / DF(t))。为什么要分析这个公式呢?因为一个网页的TF-IDF值越大，网页中文本内容与索引词越相关，其能够在搜索引擎上获得的权值就越高，对于后期的网页的排序能够提供很大的支持。　　TF*IDF中TF词频(Term Frequency)，表示词条在某个文档中出现的频率，而IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)表示如果包含词条t的文档个数越少，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力，用公式表示IDF可以写为：IDF(t) = log(N / DF(t))。DF(t)表示包含有某个搜索词(以t为代表)的文档数，N表示互联网的总网页数。

zyhswp

真不明白这个词的意义