TF-IDF是一種核算方法，用以評價一字詞關(guān)于一個文件集或一個語料庫中的其間一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TF-IDF加權(quán)的各種形式常被搜索引擎運(yùn)用，作為文件與用戶查詢之間相關(guān)程度的衡量或評級。除了TF-IDF以外，因特網(wǎng)上的搜索引擎還會運(yùn)用根據(jù)鏈接剖析的評級方法，以確認(rèn)文件在搜尋效果中出現(xiàn)的次序。

“TF-IDF”算法的原理

TFIDF的首要思維是：假設(shè)某個詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現(xiàn)，則以為此詞或許短語具有很好的類別差異才干，適宜用來分類。TFIDF實際上是：TF * IDF，TF詞頻(Term Frequency)，IDF逆向文件頻率(Inverse Document Frequency)。TF表明詞條在文檔d中出現(xiàn)的頻率。IDF的首要思維是：假設(shè)包含詞條t的文檔越少，也就是n越小，IDF越大，則說明詞條t具有很好的類別區(qū)別能力。

假設(shè)某一類文檔C中包含詞條t的文檔數(shù)為m，而其它類包含t的文檔總數(shù)為k，明顯全部包含t的文檔數(shù)n=m+k，當(dāng)m大的時分，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值會小，就說明該詞條t類別區(qū)別能力不強(qiáng)。

可是實際上，假設(shè)一個詞條在一個類的文檔中頻繁出現(xiàn)，則說明該詞條能夠很好代表這個類的文本的特征，這樣的詞條應(yīng)該給它們賦予較高的權(quán)重，并選來作為該類文本的特征詞以區(qū)別與其它類文檔。這就是IDF的不足之處. 在一份給定的文件里，詞頻(term frequency，TF)指的是某一個給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的頻率。這個數(shù)字是對詞數(shù)(term count)的歸一化，以避免它傾向長的文件。(同一個詞語在長文件里或許會比短文件有更高的詞數(shù)，而不管該詞語重要與否。)

“TF-IDF”算法的的概念與網(wǎng)站運(yùn)用

一、TF詞頻的概念與建議

TF是指詞頻，查詢的關(guān)鍵詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)核算。相關(guān)文檔是這樣介紹的，假定查詢關(guān)鍵詞在同一個文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多，代表這個關(guān)鍵詞越重要，越能代表文檔的主題意思，文章主題與關(guān)鍵詞意思越接近，那么做怎樣運(yùn)用這個知識點(diǎn)呢?

假定有一篇文章的標(biāo)題是：“服務(wù)外包”，從字面上了解，文章首要是以服務(wù)為中心，“外包”為拓展詞。假定文章內(nèi)容里服務(wù)出現(xiàn)20次，服務(wù)出現(xiàn)25次，外包出現(xiàn)10次，按照TF詞頻的規(guī)則，那么服務(wù)是文章主題，這個很好理解。

實際上有些時分寫文章時，在意思很清晰的情況下，會省掉主詞。比如服務(wù)外包價格、服務(wù)外包流程、服務(wù)外包公司介紹，會縮寫成：外包價格、外包流程、外包公司介紹。這樣會導(dǎo)致外包出現(xiàn)的次數(shù)大于服務(wù)，TF詞頻則會以為外包是主題，出現(xiàn)錯誤的判別。

那既然是這樣，做關(guān)鍵詞布局的時候，應(yīng)該要恰當(dāng)考慮主關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率大于副詞。當(dāng)然搜索引擎判別網(wǎng)頁主題有許多維度，這兒只是單從TF詞頻的視點(diǎn)考慮，個人以為這樣做會縮短搜索引擎判別網(wǎng)頁主題的時間，對來說是有利的。

第二、怎樣快速了解“IDF逆文檔頻率”

這個概念假設(shè)看文檔的話有點(diǎn)難了解，最初筆者看百度百科好幾次才了解。涉及到雜亂的公式在這兒就不講，結(jié)合TF一起來了解，TF-IDF的意思是，一篇文章中某關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多，且在搜索引擎的資料庫中包含該關(guān)鍵詞文檔數(shù)越少，則說明這個關(guān)鍵詞越能代表此網(wǎng)頁的主題。

舉個比如來說明，假定有一篇文章，有兩個關(guān)鍵詞：“整站營銷”和“服務(wù)”，在文章中，這兩個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的資料都是20次，可是在百度的資料庫中，包含整站營銷的文檔總共有一千萬個，包含服務(wù)的文檔有五百萬個，那么則說明，服務(wù)越能代表這文章的意思?；蛟S搜索引擎資料庫中包含關(guān)鍵詞的文檔數(shù)量相同，文章中出現(xiàn)次數(shù)越多的關(guān)鍵詞越能代表網(wǎng)頁主題。

從的層面講，IDF這個值是客觀存在的

不必去深究，只需了解不同關(guān)鍵詞之間的文檔數(shù)多少就行，以百度為例，搜索任何一個關(guān)鍵詞，在搜索框下面會有一個：“百度為您找到相關(guān)效果約XXX個”的這樣句子，里邊的數(shù)值能夠作為文檔數(shù)參閱。每個搜索引擎的包含關(guān)鍵詞的文檔數(shù)或許不相同，可是整體的相對比例值應(yīng)該是差不多的。并且隨著時間的推移，文檔數(shù)也會不斷發(fā)作改變。

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