Google如何使用TF-IDF计算？

Zihadhasan018

对于谷歌来说，TF-IDF 计算可帮助搜索引擎强调网站和博客内容中对索引和排名真正重要的术语和短语。

值得记住的是，谷歌使用机器人来抓取网络内容，因此它不具备人类理解单词含义和内容上下文的能力。或者更确切地说，今天它已经知道如何做到这一点，这要归功于使其越来越接近人类智能的技术。

TF-IDF计算是将技术融入机器人进行语言处理的一个例子。谷歌使用系统自动对互联网上数百万份文档执行这些计算，以理解它们的含义。

TF-IDF 用作潜在语义索引( LSI )的一部分。 Google 使用这种索引方法来了解单词、短语和概念之间的关系，即网站或博客上文本的语义。

当存在具有相似含义（同义词）或具有多个含义（多义词）的词语时，这一点至关重要。

你还记得网站重复他们想要排名的相同关键词数千次的时候吗？

为了避免这种称为关键词填充的黑帽做法，这种做法有损于用户体验，Google 采用了 LSI。因此，搜索引擎可以更智能地为访问者评估内容的质量。

在该逻辑中，TF-IDF 用于处理 希腊 whatsapp 数据 内容中使用的语言。它不是为了赋予术语意义，而是为了了解它们的重要性并赋予它们不同的权重。

在此之前，谷歌只考虑关键词密度，这是SEO中一个相当常见的概念，但它只分析术语在页面上出现的频率，而不评估其相关性。

因此，“that”这个词在关于“内容营销”的帖子中可以被理解为相关的，因为它通常出现的频率很高。

然后，TF-IDF会通过比较术语在页面上出现的频率与在数千个其他文档中出现的频率来调整该计算，以了解术语的重要性。这样，Google 就可以提高正确关键词的索引质量。

这样，当用户在 Google 上进行搜索时，它就会知道哪些页面对他们的查询最有价值，当然也会考虑其他定位因素。