任何企业都在建网站，到底网站建设起啥作用的呢？网站在上如何获得免费流量的呢，到底百度有哪些算法，今天就和大家分享百度其中的一种算法TF-IDF算法。一起来学习TF-IDF算法
1、百度百科
很多人向我们反映百度给自己的产品有很好的排名，是百度人工干预对自己的产品比较喜欢，我们都是公认的百度百科有权威性，到底是怎么的样，是不是百度喜欢自己的产品的呢，其实不然，我个人感觉这个不是主要的因素，百度的终止是向用户提供有价值的产品，为啥有很多的百度百科没有排名的呢，这里就是百度采用了TF-IDF算法，我们在做网站优化的时候，要多了解百度的算法，网站优化其实就是一场游戏，我们只有了解优化的规则，才能战胜对手，才有一个主动权。
网站优化百度百科
TF-IDF算法是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF的意思是词频(Term - frequency),IDF的意思是逆向文件频率（inverse Document frequency）.TF-IDF是传统的统计算法，用于评估一个词在一个文档集中对于某一个文档的重要程度。它与这个词在当前文档中的词频成正比，与文档集中的其他词频成反比。首先说一下TF（词频）的计算方法，TF指的是当前文档的词频，在这个公式中，分子表示的是改词在某一文档中出现的次数，分母表示在该文档中所有关键词出现的次数之和。然后来说下IDF(逆向词频)的计算方法，IDF指的是某个词汇普遍性的度量。，这个公式中，log内的部分，分子表示的是文档集中文档的个数，分母表示的是包含当前关键词的文档的个数，对于这个分数取对数，得到的就是，当前词汇的IDF的值。下面，我来介绍下通过python对TF-IDF算法的设计及实现：
对象1：文章集（属性：文章对象的集合，包含关键字的文章数）
对象1： 文章（属性：关键词对象的集合；关键词出现的总次数；关键词对应对象的字典）
对象2：文章-关键词（属性：关键词名称；关键词在当前文章中出现的次数；TF_IDF）实现流程：
1、创建文章对象，初始关键字的Map集2、遍历关键字，每遍历一个关键字，2.1、关键词出现的总次数加一
2.2、判断文章关键字中是够存在当前关键字，如果存在，找出他，加一，如果不存在，创建一个文章关键字对象，塞到文章的关键字的集中去；
2.3、若果这个关键字是第一次出现，则记录关键字出现的文章数(如果关键字在关键字-文章数 字典中存在，则文章数+1，否则将其加入到关键字-文章数字典中，并赋初始值1)
2.4、遍历完成，文章的关于关键词的Map集装载完成，然后将当前的文章add到文章集的对象中去
3、遍历文章集，计算出关键字对应的TF-IDF，并输出实现代码：（实现代码以读取一个文件模拟多个文档）
在企业网站中TF-IDF的运用是一样，有很多的奥秘之处，我们看看下面这个网站的网页情况就是运用很多的TF-IDF百度的算法参与其中，才能在短期内获得一个百度的免费引流，获得很更多的关于TF=IDF百度优化算法，有专业的优化团队为你服务
