SEO优化使用TF-IDF来降低页面相似度并提高网站排，TF16

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• 一：TF
• 二：TF16
• 三：相似比
• 四：年年相似
• 五：TF69
• 六：tf白管

TF

TF16

即日 让我们揭晓另一个闭问题。偶有除了看不清头字之外我们还憧憬着与本文章的其他文章。比方“谷歌新闻”在重要新闻下似乎有一些新闻。

年年相似

电影是分词。

TF69

句子A：尔/经验/瞅/不嗜好 = /瞅/电视。

尔爱好瞅电视 电影不。

第三步是估计的单词汇频率。

句子A：尔1像2瞅2电视1电影1不1也是0。

句子B：尔1像2瞅2电视1电影1不2也是1。

第四步是写出频率一词汇。

句子A：[1221110]

句子B：[122112 1]

此时问题形成了何如样估计二个向量之间的好像性。

咱们不妨将它们视为空间中的二个线段从本点（[00]发端） 并灵感不共的目标。在二个线段产生的角度。角度为0度则目标之间交流且线段沉叠。象角度90度则形状为精确目标实脚不共。 是180则表示着目标凑度千差万别。因​​此我们仿佛到了某个地方的大小来估计的感觉就像便便。角度小越越越。

以二维空间为例在后面的一个和 b是二个我们可能想要他们的角度θ；余弦估计会告诉我们知道听到了下面的结果：

发现a为[x1网站建设解决方案我们可能想要他们的角度θ；余弦估计会告诉我们知道听到了下面的结果：

发现a为[x1y1]且b为[x2y2] 则余弦审判已经闭上了沉写为以下的办法：

于数学家有证据证明这种余弦的估计也是许。A和B二个。A是[A1A2] An]B是[B1B2Bn]那么A和B之间的余弦峰；等于：

运用这个公式我们泪痕A和句子B之间角度的余弦。

余弦值越亲近1角度越亲近0度也就是即说二个矢量越像这就是“余弦度好像”。因此上述A和句子B大概句​​子本质上它们的角度大约 20.3.3.

一篇文章我们这篇文章会了一个“寻找好像”的算法：

（2）每篇文章摘取一些闭头词汇（如20）将它们兼并一个集中网站建设解决方案将它们兼并一个集中估计每一篇文章中单词汇的频率（专门文章长篇的不共）网站建设解决方案估计每一篇文章中单词汇的频率（专门文章长篇的不共）思维思维相闭 于字频率）； Br />

（3） 天生二篇文章中每一篇的词频矢量； ～

（4）估计二个的余弦好像度。值搏好像越。～

“余弦好似度”是一种极细的机器人只要是二个之间的似度。

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