搜索引擎的TF-IDF分词算法让排名加速前进

我们日常做seo排名是基于搜索引擎来讲的，谷歌seo和百度seo是不同的，但是搜索原理是基于tf-idf分词原理，下面小编为您介绍一下
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什么是tf-idf分词
tf-idf被称为词频-逆向文件频率，它用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降（类似我们经常说的密度）。
*tf:词频
关键词在文本中出现的频率。
*idf:逆向文件频率
逆向文件频率 (idf) ：某一特定词语的idf，可以由总文件数目除以包含该词语的文件的数目，再将得到的商取对数得到。如果包含词条t的文档越少, idf越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。
为什么说seo基于tf-idf？
不难发现，tf-idf基于页面的重要性以及内容的广度相关性，所以说，我们一味的堆某个关键词密度这种黑帽做法已经不可取了，我们接下来网站的seo要怎么做才好呢？做相关产品的长尾词！
如果说一个网站能出现排名是100%的话，tf-idf占40%，用户体验占40%，外链和友链占20%合起来一共100%，那么tf-idf则尤为重要。
做更快速的seo排名选择！


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