TF-idf アルゴリズムは、実際にはユーザー情報の検索や情報マイニングによく使用される加重技術であり、SEO 担当者によってよく使用されます。ただし、最も直感的に理解できるのは「ウェブサイトのキーワード密度」であることを知らない人も多いでしょう。 早速本題に入りましょう。TF-idf アルゴリズムはどのように計算されるのでしょうか? 式: TF: 単語の出現頻度 IDF: 逆テキスト頻度インデックス TF-IDF = TF*IDF 例を挙げて説明しましょう。TF 単語頻度は、単語がページに表示される回数を指します。記事の総単語数が 200 で、「ウェブサイトの最適化」という単語が 4 回表示される場合、単語頻度 TF = 4/200、つまり 0.02 になります。 IDF は文書頻度の略で、単語が出現するページ数 (N) と文書の総数 (M) を指します。したがって、IDF=lg(M/N) となります。 「ウェブサイトの最適化」が 2000 ページに表示され、ファイルの総数が 1 億であると仮定すると、ファイル頻度 IDF = lg(100000000/2000) = 4.69897 となり、最終的な TF-IDF = 0.02 * 4.69897 = 0.0939794 となります。 これは、ページの関連性を判断するだけの問題です。SEO ウェブサイトの最適化では、TF-IDF 値を判断してポイントを追加するだけではありません。ページにポイントを追加するには、認識度の高い単語が必要です。たとえば、検索エンジンには 1 兆の Web ページが含まれています。すべてのページには「的、是、中、地、得」などの単語が含まれていると言えます。これらの高頻度単語は、ノイズ ワードまたはストップ ワードとも呼ばれます。検索エンジンはこれらの単語を削除するため、これらの単語の余分な重みは実際には 0 になるはずです。計算式:TF-IDF=log(1兆/1兆)=log1=0。 実際、検索エンジンの検索で重みを計算するときは、「SEO ウェブサイト最適化テクニック」という単語のように、各単語のセグメント化に基づいて計算されます。 前提: SEO ページの検索数は 2,000 万、ウェブサイト最適化の検索数は 1,000 万、スキルの検索数は 5 億 検索エンジンのインデックスの総数は 100 億と推定されます。 www.ruihess.com のページには SEO が 8 回登場し (ページ上の単語総数は 400)、ウェブサイトの最適化が 10 回登場し、テクニックが 16 回登場します。 次に、それぞれの単語の頻度 TF(SEO)=8/400=0.02、 TF(ウェブサイト最適化)=10/400=0.025 TF(スキル)=20/400=0.04 TF(的) = 前述のように、的は重みが 0 の高頻度ストップワードです。 そうすると、「SEO ウェブサイト最適化テクニック」というページを検索した場合の関連性は、TF (合計) = 0.02 + 0.025 + 0.05 = 0.095 になります。 そしてIDF(SEO)=LOG(10000000000/20000000)=2.69897 IDF(ウェブサイト最適化) = LOG(10000000000/10000000) = 3 IDF(スキル)=log(10000000000/100000000)=1.69897 この計算の結果、「SEO ウェブサイト最適化テクニック」という検索に対して各単語がページの重みと関連性に寄与する値は次のようになります。 Tf-idf(seo)=0.02*2.69897=0.0539794 Tf-dif(ウェブサイト最適化)=0.025*3=0.075 Tf-idf(スキル)=0.04*1.69897=0.0679588 このことから、これらのテクニックはより頻繁に登場するものの、SEO やウェブサイトの最適化ほど認知度が高くないため、ページの重みへの貢献はそれほど大きくないことがわかります。 単語の予測力や認識力が高いほど、その単語の重みは大きくなります。逆もまた同様です。「ウェブサイトの最適化」を見ると、そのページが何について書かれているのか大まかに理解できるかもしれませんが、テクニックを見ると、そのページのテーマがよくわからないかもしれません。 もちろん、これは検索エンジンのアルゴリズムのポイントをサポートします。また、Hタグなどのタグを組み合わせて重み付けを改善する必要があり、メインキーワードの周りの単語もポイントを追加します。ここで、周囲とはタグ内の単語を指します。たとえば、SEOウェブサイト最適化テクニックは、主にいくつかの検索エンジン最適化のアイデアの紹介です。 デザイン:www.ruihess.com 元のタイトル: SEO 最適化における TF-IDF アルゴリズムの適用について説明します キーワード: TF、IDF アルゴリズム、TF の説明 |
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