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利用TF-IDF解釋“SEO診斷”排名現(xiàn)象

作者:Lgo100 來源:未知 2012-06-13 13:19:46 閱讀 我要評論 直達商品

  TF-IDF算法已經被很多專業(yè)的SEO工作者所熟知,它是一種用于資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術,運用到網頁分析中就是對于網頁中的相關關鍵詞進行加權,分析眾多網頁中某個特定關鍵詞的相關網頁關鍵詞權值,并在最后的排序算法中給予科學的依據(jù)。

  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))。為什么要分析這個公式呢?因為一個網頁的TF-IDF值越大,網頁中文本內容與索引詞越相關,其能夠在搜索引擎上獲得的權值就越高,對于后期的網頁的排序能夠提供很大的支持。

  TF*IDF中TF詞頻(Term Frequency),表示詞條在某個文檔中出現(xiàn)的頻率,而IDF反文檔頻率(Inverse Document Frequency)表示如果包含詞條t的文檔個數(shù)越少,IDF越大,則說明詞條t具有很好的類別區(qū)分能力,用公式表示IDF可以寫為:IDF(t) = log(N / DF(t))。DF(t)表示包含有某個搜索詞(以t為代表)的文檔數(shù),N表示互聯(lián)網的總網頁數(shù)。

  看這些概念很難理解透徹,給大家舉一個例子,大家就能夠很好地明白了。

  

利用TF-IDF解釋“SEO診斷”排名現(xiàn)象

 

  利用TF-IDF解釋“SEO診斷”排名現(xiàn)象

        例如“SEO診斷”這個關鍵詞的網頁排序,我們查排名前十中三個網站關于這個詞相關詞語的一些詞頻展現(xiàn)分析:

  排在第二的是A5的SEO診斷,他們的“SEO”和“診斷”的詞頻分別是41和46,“SEO診斷”的詞頻是20;

  排在第三的網站是長沙的一家公司,他們的“SEO”和“診斷”的詞頻分別是12和4,“SEO診斷”的詞頻是1;

  我的細嗅薔薇博客排名排名第十,網站中“SEO”詞頻最高,達到84,“診斷”的詞頻是7,“SEO診斷”的詞頻是4。

  搜索查看有關于“SEO診斷”的頁面約1,530,000個,“SEO”和“診斷”是百度上限約100,000,000個,取N=10000億。所以三個網頁三個關鍵詞的TF*IDF值做下面的計算:

  1、先計算三個詞的IDF值:

  SEO:IDF= log(N / DF(t))= log(10000/1)=4

  診斷:IDF= log(N / DF(t))= log(10000/1)=4

  SEO診斷:IDF= log(N / DF(t))= log(10000/0.015)= 7-log15≈6

  2、計算三個詞的TF值:

  三站的關鍵詞SEO的TF值:

  長沙:TF= log(TF(t,d))= log12≈1.1

  A5:TF= log(TF(t,d))= log41≈1.64

  細嗅薔薇:TF= log(TF(t,d))= log84≈1.92

  三站的關鍵詞診斷的TF值:

  長沙:TF= log(TF(t,d))= log4≈0.63

  A5:TF= log(TF(t,d))= log46≈1.68

  細嗅薔薇:TF= log(TF(t,d))= log7≈0.84

  三站的關鍵詞SEO診斷的TF值:

  長沙:TF= log(TF(t,d))= log1=0

  A5:TF= log(TF(t,d))= log20≈1.45

  細嗅薔薇:TF= log(TF(t,d))= log4≈0.63

  3、三個站三個詞的TF*IDF值為:

  TF*IDF值SEO診斷SEO診斷

  長沙站5.13.521

  A5站長網7.567.729.7

  細嗅薔薇8.684.464.78

  從上面的表格中我們可以清晰的看出,我的博客“SEO”的TF*IDF值最高,A5站長網的“診斷”和“SEO診斷”TF*IDF值最高。

  如果單純從TF*IDF值計算出來的相關性來講,“SEO診斷”這個詞的排名A5站長網的相關性是最高的,應該獲得更好的排名,我的博客排名應該在兩者之間(前天的排名的確在兩者之間),長沙站應該在最后,但是和實際的結果看來是有一定的差距的。這說明網站網頁排名的因素還有其他的一些比較重要的因素,例如網站整體權重,單個網頁權重和質量,外部鏈接,和用戶的交互(即用戶體驗),這些都是我們需要考慮的。

  另外,同一個網站相比較來看TF*IDF值,長沙站和我的細嗅薔薇博客要提升排名,對于關鍵詞“SEO”排名的要求就比較高,“SEO”排名起決定性作用,而A5站長站中“SEO診斷”的排名起到決定性的作用,關鍵詞“SEO”排名對于其排名波動影響要小。這一點有一定的根據(jù),例如前天我的博客“SEO診斷”排名第三,當時“SEO”關鍵詞排名第十頁,現(xiàn)在掉到了23頁,排名就下降到第十,所以多運用TF*IDF研究能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)很多關鍵詞排名現(xiàn)象,并針對性的制定SEO優(yōu)化策略。

  當然,這個計算都是基于理想狀態(tài)的,但是也能夠說明一些SEO現(xiàn)象的產生原因,只要我們能夠掌握TF*IDF算法的基本思想,然后運用到網站優(yōu)化中,必然能夠更好地優(yōu)化網站,例如我的博客,降低“SEO”這個詞對于網站排名的影響,可能能夠更好地控制網頁的關鍵詞“SEO診斷”的排名。

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