
添加時(shí)間:2019-02-17 21:05:54 編輯:成都網(wǎng)站建設(shè) 文章內(nèi)容: 1437個(gè)字 閱讀時(shí)間:約4分鐘
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(fèi)流量的呢,到底百度有哪些算法,今天啄木鳥建站就和大家分享百度其中的一種算法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(shí)不然,我個(gè)人感覺這個(gè)不是主要的因素,百度的終止是向用戶提供有價(jià)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(shí)候,要多了解百度的算法,網(wǎng)站優(yōu)化其實(shí)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(gè)主動(dòng)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(jì)算法,用于評估一個(gè)詞在一個(gè)文檔集中對于某一個(gè)文檔的重要程度。它與這個(gè)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(jì)算方法,TF指的是當(dāng)前文檔的詞頻,,在這個(gè)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(jì)算方法,IDF指的是某個(gè)詞匯普遍性的度量。,這個(gè)公式中,log內(nèi)的部分,分子表示的是文檔集中文檔的個(gè)數(shù),分母表示的是包含當(dāng)前關(guān)鍵詞的文檔的個(gè)數(shù),對于這個(gè)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(jì)及實(shí)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)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(jì)算出關(guān)鍵字對應(yīng)的TF-IDF,并輸出實(shí)現(xiàn)代碼:(實(shí)現(xiàn)代碼以讀取一個(gè)文件模擬多個(gè)文檔)
在企業(yè)網(wǎng)站中TF-IDF的運(yùn)用是一樣,有很多的奧秘之處,我們看看下面這個(gè)網(wǎng)站的網(wǎng)頁情況就是運(yùn)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(gè)百度的免費(fèi)引流,獲得很多的咨詢量

網(wǎng)站優(yōu)化運(yùn)用TF-IDF算法
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