哈尔滨网络seo

哈尔滨网络seo-搜索引擎算法中TF-IDF是什么意思

很多时候在进行seo优化布局的过程中，很多的页面是不参与排名的，甚至很多的网站页面被收录反而会影响seo优化的效果(哈尔滨网络seo)。今天就来和朋友们分享一下怎么样在seo优化的角度看禁止抓取和收录机制，下面要把禁止抓取和收录机制分成两个部分进行描述。

关于禁止抓取

控制搜索引擎蜘蛛对网站进行抓取的方法一般都是通过robots协议来实现的，而robots协(哈尔滨网络seo)议的作用也体现出可以告诉蜘蛛不要抓取某些页面，也就是说并不是通过robots协议来实现蜘蛛对网站页面的抓取，其实主要还是通过这份协议来不让蜘蛛抓取网站的某些页面。

通过禁止抓取可以给seo优化带来怎么样的作用呢？首先当然是考虑到集中权重的作用，还有就是可以让搜索引擎蜘蛛在抓取网站的时候，有一种非常干净整洁且内容主题明确的印象。也就是说可以把网站主题不相关的辅助类目链接给屏蔽掉，比如网站的后台登录页面和后台编辑程序，这一些内容是对用户没有任何作用的，既然要着重突出网站的主题，这些内容当然是要完全屏蔽掉才符合seo优化的原则。

关于收录机制

对于网站关键词的排名基础来说，收录是必须的。而且如果像获得海量关键词排名的话，网站的收录量还需要达到一定的数量。朋友们都应该清楚的认识到，网站的页面之所以可以获得关键词排名，正是因为网站页面的标题匹配到了用户搜索的关键词，并且网站页面的内容质量也可以很好的满足用户需求。在一个高质量的网站页面当中，有良好的seo站内优化进行布局之后，才会获得关键词排名，但是前提条件就是搜索引擎必须收录这个页面。

所以说，如果想要网站获得更多的关键词排名，让网站可以健康的茁壮成长，最终成为一个优秀的高流量网站的话，收录量的提升是至关重要的，而且要着重把握好所收录的网站页面的内容质量，只有符合seo优化的网站页面收录后才有价值。

哈尔滨网络seo-SEO相关（1）

一个网站拥有很多的收录量是已经非常值得开心的事情，可是很多朋友都会因此带来一些困惑。也就是说为什么我的网站收录那么好，缺没有很好的关键词排名呢？对于影响SEO网站关键词排名的因素，小凯SEO博客的博文当中也有所描述，今天的话题也是围绕着这一话题展开的，只不过是站在搜索引擎的角度来具体分享影响网站关键词排名的因素。

首先通过搜索引擎工作原理的了解，我们可以得出网站需要搜索引擎蜘蛛的抓取、收录之后，才会有排序的结果体现出来。而搜索引擎是要根据对网站的综合评分结果进行排序的，也就是说网站关键词排名的因素是以搜索引擎对网站的综合评分为依据的。接下来小凯为朋友们来分享综合评分依据的具体内容包括哪些方面：

1、网站的相关匹配

这里主要指的网站主题的定位是否符合用户需求，网站的核心词是否与用户搜索需求匹配。也就是说不管是网站的首页、栏目页还是详情页，我们都有对网站页面的标题和内容进行匹配的同时，还要考(哈尔滨网络seo)虑用户搜索需求的匹配，看看是否标题当中存在有用户搜索的长尾关键词等。

2、网站的信用度

对于新站来说，网站信用度的建立是需求时间的，在没有进行SEO作弊或者误操作的前提下，要想获得搜索引擎的信任度，最起码需要三个月左右的时间。建立搜索引擎信任度也是获得排名的主要因素之一，比如很多比较有权威性的大型网站，只要发布一篇内容，搜索引擎甚至就会第一时间给予这篇内容以好的排序结果。

3、网站的页面质量

对于网站页面质量的好坏评测标准，小凯SEO博客当中有专门的博文进行了详细的描述，希望感兴趣的朋友可以去浏览一下。搜索引擎对页面质量的评分主要是通过网站页面内容的时效性、重要性和丰富度来进行的。朋友们可以通过百度指数这样的SEO工具查询到，用户最近的主要需求是什么、用户近期的重要热门需求是什么，根据这时效性和重要性来对网站内容的布局进行优化，比如加入图文并茂的元素提升用户浏览体验，或者加入视频的元素可以让用户更容易懂得文章的主题是什么等等。

搜索引擎一般是根据以(哈尔滨网络seo)上说的三点因素来进行网站关键词排名评测标准的，当然现在搜索引擎的算法更新越来越看重的是用户体验，也就是说如果我们网站的页面受众群体很多的话，这个页面也会得到搜索引擎的好感，排名自然不会差的。

哈尔滨网络seo-SEO相关（2）

充分的了解搜索引擎算法才能真正掌握seo优化技术，所以在一开始的seo技术的学习当中就要不断的由浅入深的去建立这方面更加专业的认知。在seo基础学习当中如果不去了解和认识搜索引擎，确实是无法通过纯白帽seo来完成一个网站的优化，今天和朋友们分享一下搜索引擎算法中TF-IDF是什么意思，以下内容转载自百度百科。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse document Frequency)。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。

TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处. 在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）哈尔滨网络seo)>

TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权 ，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。

此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

TF-IDF 模型是搜索引擎等实际应用中被广泛使用的信息检索模型，但对于 TF-IDF 模型一直存在(哈尔滨网络seo)各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型，其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查询串q来自于文档d的条件概率问题”。它从概率的视角为信息检索问题定义了比 TF-IDF 模型所表达的匹配度更为清晰的目标。此模型可将 TF-IDF 模型纳入其中，一方面解释其合理性，另一方面也发现了其不完善之处。另外，此模型还可以解释 PageRank 的意义，以及 PageRank 权重和 TF-IDF 权重之间为什么是乘积关系。