TF-IDF演算法已經被許多專業的SEO工作者所熟知，它是一種用於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於網頁中的相關關鍵字進行加權，分析眾多網頁中某個特定關鍵字的相關網頁關鍵字權值，並在最後的排序演算法中給予科學的依據。
首先來看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))。為什麼要分析這個公式呢?因為一個網頁的TF-IDF值越大，網頁中文字內容與索引詞越相關，其能夠在搜尋引擎上獲得的權值就越高，對於後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的文檔個數越少，IDF越大，則表示詞條t具有很好的類別區分能力，用公式表示IDF可以寫成：IDF(t) = log(N / DF(t))。 DF(t)表示包含某個搜尋字詞(以t為代表)的文件數，N表示網際網路的總網頁數。
看這些概念很難理解透徹，給大家一個例子，大家就能夠很好地明白了。
利用TF-IDF解釋「SEO診斷」排名現象
例如「SEO診斷」這個關鍵字的網頁排序，我們查排名前十中三個網站關於這個詞相關詞語的一些詞頻展現分析：
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;
我的細嗅薔薇部落格排名第十，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。
搜尋查看有關於「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字的TF*IDF值做下面的計算：
1.先計算三個字的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、計算三個字的TF值：
三站的關鍵字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
三站的關鍵字診斷的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
三站的關鍵字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
3.三個站三個字的TF*IDF值為：
從上面的表格中我們可以清楚的看出，我的部落格「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)，長沙站應該在最後，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，對於關鍵字“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，關鍵字「SEO」排名對於其排名波動影響較小。這一點有一定的根據，例如前天我的部落格「SEO診斷」排名第三，當時「SEO」關鍵字排名第十頁，現在掉到了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現許多關鍵字排名現象，並針對性的製定SEO優化策略。
當然，這個計算都是基於理想狀態的，但是也能夠說明一些SEO現象的產生原因，只要我們能夠掌握TF*IDF演算法的基本思想，然後運用到網站優化中，必然能夠更好地優化網站，例如我的博客，降低“SEO”這個詞對於網站排名的影響，可能能夠更好地控制網頁的關鍵字“SEO診斷”的排名。
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