TF-IDF关键词用法
什么是TF-IDF关键词？
tf关键词=某个关键词在文中出现的次数=某个词在文中出现的次数/文章的总次数
（语料文档总数/（包含该词文档数+1））
语料文档总数可以理解为：互联网中的文档索引总数，这是一个常量，是一个固定值，也是无限大，比如搜索“家居服”，百度出现了64600000个。
包含该文档数可以理解为：搜索引擎收录得页面总数量，如下图，+1是因为不能让分母为0。
搜索婵之云家居服优化出现了72800个相关页面，这就是包含该词的文档总数。
词频（tf）*逆文档频率（idf）
一头雾水了？让我们举个例子，通俗易懂的说明一下问题。
词频（tf）举例：假如一篇关于“婵之云家居服”的文章的总词语数是1000个，而“婵之云家居服”出现了10次，那么词频为:1%。
结论和应用：
一般来说tf-idf值越小，包含该词的文档总数越大，则越不好竞争。
相反包含该文档总数越小则越好竞争。
提升tf-idf关键词的办法，就是增加tf关键词密度，但是一定要自然而不能乱堆砌关键词。
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