TF-idf算法實際上是一種用戶資訊檢索與資訊勘探的常用加權技術，每常被SEOER們應用到，而眾多人也許不太曉得，實際上最直觀的理解就是網站網站關鍵詞疏密程度。

　　直接切入正題，TF-idf算法到盡頭是怎麼樣計算的：

　　公式：

　　TF：詞的出現次數

　　IDF：逆文本頻率指數

　　TF-IDF=TF*IDF

　　我們舉例解釋明白，TF詞的出現次數的意思，是指一個詞顯露出來在頁面中的回數，假如一篇文章的總詞和詞組數是200，而網站優化這個詞顯露出來了4次，那末這個詞的出現次數TF=4/200，也就是0.02。

　　而IDF也就是很文件頻率，指這個詞在若乾頁面顯露出來過統計為N，文件總額統計為M，那末IDF=lg(M/N)。如果網站優化在2000個頁面顯露出來，總文件數為1億,那末文件頻率IDF=lg(100000000/2000)=4.69897,那末計算最終的TF-IDF=0.02*4.69897=0.0939794。

　　這只是一個判斷一個頁面的有關度的問題，而在SEO網站優化中，並不僅是判斷TF-IDF的值加分，我們需求一個辨別度高的詞來為頁面加分。例如：搜索引擎網站收錄一萬億個頁面，應當說每個頁面都會有的、是、中、地、得等等詞，這些個高頻詞也叫噪音詞或休止詞，搜索引擎網站會去除這些個詞，所以這些個詞的加分權重實際上應當是0。計算公式：TF-IDF=log(1萬億/一萬億)=log1=0。

　　實際上在搜索引擎網站檢索中，計算權重的時刻，會依據每個詞分詞來計算，例如：SEO網站優化的技法這個詞。

　　如果：SEO頁面檢索數的所在位置2000萬，網站優化的檢索數為1000萬，技法的檢索數為50000萬

　　搜索引擎網站引得總額如果為100億。

　　SEO在這個網站中頁面(頁面總詞數400)顯露出來8次，網站優化顯露出來10次，技法顯露出來16次。

　　那末各自的詞的出現次數

　　TF(SEO)=8/400=0.02,

　　TF(網站優化)=10/400=0.025

　　TF(技法)=20/400=0.04

　　TF(的)=上頭已近提到，的歸屬高頻休止詞，權重為0。

　　那末搜索SEO網站優化的技法這個頁面的有關度為：TF(總)=0.02+0.025+0.05=0.095。

　　而IDF(SEO)=LOG(10000000000/20000000)=2.69897

　　IDF(網站優化)= LOG(10000000000/10000000)=3

　　IDF(技法)=log(10000000000/100000000)=1.69897

　　這樣算下來在這以後，每個詞為搜索SEO網站優化的技法為頁面的權重和有關度貢獻的值作別為：

　　Tf-idf(seo)=0.02*2.69897=0.0539794

　　Tf-dif(網站優化)=0.025*3=0.075

　　Tf-idf(技法)=0.04*1.69897=0.0679588

　　由此可以看出，固然技法顯露出來的頻率更高，但辨別度沒有SEO和網站優化高，所以為頁面的權重貢獻度並不是太大。

　　一個詞的預先推測有經驗也就是辨別度越高，那末這個詞的權重越大，與之相反則越小，看見網站優化有可能你就已經基本理解這個頁面要講啥子，不過看見技法，你有可能還不是太清楚頁面的正題。

　　當然這支持搜索引擎網站的算法的一個點，我們還要接合標簽來成功實現權重的提高，例如H標簽，而主網站關鍵詞周邊的詞也會加分，這處周邊是指在一個標簽內的例如：SEO網站優化的技法主要是一點搜索引擎網站優化思考的線索的紹介

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