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TF-IDF(術語頻率與文檔頻率成反比)是一種統計量度，用于評估單詞與文檔集合中的文檔的相關性。這可以通過乘以兩個度量來完成：一個單詞在文檔中出現多少次，以及單詞在一組文檔中的反向文檔出現頻率。
TF-IDF算法原理公式 它有許多用途，最重要的是在自動文本分析中，并且對于自然語言處理(NLP)的機器學習算法中的單詞評分非常有用。
TF-IDF被發明用于文檔搜索和信息檢索。作用是統計方法，用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件惠州seo服務優化方法的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。
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TF-IDF如何計算? 通過將兩個不同的指標相乘來計算文檔中單詞的TF-IDF：
該詞頻文檔中的單詞。有多種計算此頻率的方法，最簡單的方法是單詞出現在文檔中的原始實例計數。然后，有一些方法可以根據文檔的長度或文檔中最常用單詞的原始頻率來調整頻率。
單詞在一組文檔中的逆文檔頻率。這意味著單詞在整個文檔集中有多普遍或少見。距離0越近，一個單詞越常見。可以通過以下方法來計算該指標：將文檔總數除以包含一個單詞的文檔數，然后計算對數。
因此，如果該單詞非常普遍并且出現在許多文檔中，則該數字將接近0。否則，它將接近1。
將這兩個數字相乘會得出文檔中單詞的TF-IDF分數。分數越高，該單詞在該特定文檔中越相關。
用更正式的數學術語來說，來自文檔集D 的文檔d中單詞t 的TF-IDF得分計算如下：
TF-IDF算法原理公式
為什么在機器學習中使用TF-IDF? 使用自然語言的機器學習面臨一個主要障礙–它的算法通常處理數字，而自然語言則是文本。因此，我們需要將該文本轉換為數字，或者稱為文本矢量化。這是機器學習過程中用于分析文本的基本步驟，并且不同的矢量化算法會嚴重影響最終結果，因此您需要選擇一種能夠提供所需結果的算法。
將單詞轉換為數字后，以機器學習算法可以理解的方式將TF-IDF分數饋入諸如Naive Bayes和Support Vector Machines之類的算法，從而大大改善了諸如單詞計數之類的更基本方法的結果。
為什么這樣做?簡而言之，單詞向量將文檔表示為數字列表，而語料庫的每個可能單詞都帶有一個。向量化文檔是獲取文本并創建這些向量之一，向量的編號以某種方式表示文本的內容。TF-IDF使我們能夠提供一種將文檔中每個單詞與代表該文檔中每個單詞的相關性的數字相關聯的方法。然后，具有相似且相關詞的文檔將具有相似的向量，這正是我們在機器學習算法均安seo優化方法中尋找的東西。
百度專利中使用TFIDF的實錘，請查看百度專利文檔《CN102737018A-基于非線性統一權值對檢索結果進行排序的方法及裝置-公開》。搜索算法來去匆匆，百度算法更新迭代也非常快，但是TFIDF算法有點不同，它是目前最核心的搜索算法之一。
用戶體驗得分(可以通過刷快排提高)的比率，百度在40%左右，Google則沒有找到相關快排技術文檔。
所以說，在中國做SEO：排名得分=40%的內容質量(TFIDF)+40%的用戶體驗分(快排)+20%的鏈接分(域名+外鏈)，TFIDF重要程度不言而喻。
TF-IDF的應用 確定關鍵詞與文檔或TD-IDF的相關性在許多方面都很有用，例如：
信息檢索
TF-IDF發明用于文檔搜索，可用于提供與您要搜索的內容最相關的結果。假設您有一個搜索引擎，有人在尋找SEO。結果將按照相關性順序顯示。也就是說，最相關的SEO文章將排名較高，因為TF-IDF給SEO一詞帶來了更高的分數。
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