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標題: TF-IDF 是一种原始方法 [打印本頁]

作者: Fgjklf 時間: 2025-3-18 18:16
標題: TF-IDF 是一种原始方法
很少有人知道 TF-IDF 的历史。大多数人不知道他们的真实年龄（20 世纪 70 年代）或他们的真正目的。提示：此方法不是为了内容优化而创建的。有关更多信息，请参阅G. Salton 和 K. Spärck Jones 的作品。
SEO专家认为TF-IDF在Google搜索算法的运作中发挥着重要作用。由于有多项专利和一些出版物引用了它，因此人们对这项技术所起的作用存在误解。
对于大多数 SEO 顾问来说，TF-IDF 似乎是一种复杂的方法。后者很少接受过数据科学方面的培训。因此，他们很容易认为这种方法的表面上很复杂，但实际上却很有效。
谁不想使用先进而革命性的技术来优化他们的引擎呢？听起来很有希望！
但事实并非如此。

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有几种 SEO 工具，既免费又低成本，巴哈马商业指南承诺使用 TF-IDF 分析方法帮助您优化内容。所有这些工具都存在以下问题。

TF-IDF 允许您根据给定术语来衡量语料库中文档的重要性。他们的能力有限，尤其是在使用同义词时。事实上，一份被认为与“婴儿”高度相关的文档可能会因为“婴儿”一词而被忽略。
而谷歌则知道“婴儿”和“婴儿”这两个词密切相关（它们是同义词）。要知道，与一个页面相关的页面很可能与另一个页面相关，除非查询的其余部分中有上下文线索证明并非如此。这是基于共现，以及两者在相似语境中使用的可能性。
使用 TF 来确定术语的重要性是一种不完善的衡量标准
根据某个术语在 SERP 中的使用频率来确定其重要性是一种不完善的方法。

如果一半语料库的搜索意图与另一半不同，则该术语的权重（其重要性）将为 50%。然而，如果该语料库中的所有文档都使用一个常用词，则无论意图如何，后者都会被视为最重要的术语。
因此，您必须选择并专注于单一意图。但是该工具会阻止您这样做，因为只有五个结果使用了该术语。它会告诉您 10 个结果中只有 5 个。
就 IDF 而言，它允许您对抗 TF 度量来确定页面的稀有性（差异化元素）。

该方法的使用基于 Google SERP
使用 TF-IDF 的语义工具通常会利用 SERP 中的前 10 或 20 个结果，而不会研究这些页面包含这些主题的原因，这引发了两个偏见：

网页的“良好”排名可能还归功于内容以外的因素，例如链接建设。
使用少量的文档会严重影响结果的质量。这些工具没有考虑到质量较差的内容或短文本。
误差幅度非常高，即使考虑到这些工具的弱点，您也无法获得做出明智决策所需的信息。

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