很久以前，我担心引入TF-IDF。大多数解释都是基于概念。很多人将TF-IDF称为“算法”。我阅读了很多文章，甚至在我自己的网站上。用过的。鉴于许多朋友说涉及的公式太多，这一点并不容易理解。本文使用简单的示例来解释我对TF-IDF的一些见解，而不是讨论复杂的公式。我希望我能帮到你！

首先，TF词频的概念与SEO建议

TF指的是单词的频率，查询关键字在文档中出现的次数。相关文件介绍如下。假设查询关键字出现在同一文档中的频率越高，关键字越重要，文档含义越有代表性，文章主题越接近关键字的含义，那么如何做SEO使用这个知识点？

假设有一篇文章标题为：“SEO服务外包”，字面上，文章主要是基于SEO服务，“外包”是一种延伸。假设SEO服务在文章内容中出现20次，服务出现25次，外包出现10次。根据TF词频的规则，SEO服务是文章的主题，这是很好理解的。

实际上，有时在撰写文章时，如果含义明确，则省略该主题。例如，SEO服务外包价格，SEO服务外包流程，SEO服务外包公司介绍，将缩写为：外包价格，外包流程，外包公司介绍。这将导致外包比服务更频繁出现，TF字频率将外包视为主题和错误的判断。

由于这种情况，在进行SEO关键词布局时，应该考虑主关键词的出现频率大于副词。当然，搜索引擎判断网页主题有很多维度。这里，它只是从TF字频率的角度来看。个人认为这会缩短搜索引擎判断网页主题的时间，这对SEO有利。

第二、如何快速理解“IDF逆文档频率”

如果查看文档，这个概念有点难以理解。在我理解之前，我最初几次了解百度百科全书。这里没有提到复杂的公式。与TF结合使用，TF-IDF表示文章中关键字的出现次数更多，关键字文档包含在搜索引擎数据库中。数字越少，关键字代表此页面的主题越多。

作为一个例子，假设有一篇文章有​​两个关键词：“SEO优化”和“SEO服务”。在文章中，这两个关键词出现了20次，但在百度的数据库中包含了1000万个SEO优化文档和500万个包含SEO服务的文档。 SEO服务越多代表本文的含义。或者搜索引擎数据库中包含关键字的文档数量相同，文章中出现的关键字越多，页面主题的代表性就越高。

从SEO的角度来看，IDF的价值是客观的。你不必深入。只需了解不同关键字之间的文档数量即可。以百度为例。搜索任何关键字，搜索框下方都会有一个：“百度找到关于XXX“圈子”的相关结果，里面的值可以作为文件数量的参考。每个搜索引擎包含关键字的文档数量可能不同，但总体相对比例值应该相似。随着时间的推移，文件的数量将继续变化。

关于TF-IDF相似度计算规则的解释，在这里分享，个人无知，并且欢迎做出不足之处。本文来自[Optical Valley SEO Services：http://www.guangguseo.com/]，专注于SEO网站优化服务，喜欢探索搜索引擎算法，欢迎与我交流和学习。转载以表明来源，谢谢！

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