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F-IDF(詞頻-逆文檔頻率)算法是一種統計方法，用于評估一個詞對文檔集或語料庫中一個文檔的重要性。單詞的重要性與它在文檔中出現的次數成正比，但與它在語料庫中出現的頻率成反比。該算法已廣泛應用于數據挖掘、文本處理和信息檢索，如從一篇文章中找到其關鍵詞。
TFIDF的主要思想是，如果一個詞或短語在一篇文章中頻繁出現，而在其他文章中很少出現，則認為該詞或短語具有很好的類別區分能力，適合分類。TF-IDF實際上是
TF*IDF，其中TF(術語頻率)表示文章文檔中出現條目的頻率；反向文檔
頻率).
主要思想是如果包含一個單詞，
Word中的文檔越少，單詞的區分度越大，即IDF越大。對于如何獲取一篇文章的關鍵詞，我們可以計算這篇文章中出現的所有名詞
TF-IDF，TF-IDF越大，這個名詞對這篇文章的區分度越高。一些TF-IDF值較大的詞可以作為本文的關鍵詞。
PageRank通過網絡龐大的超鏈接關系決定頁面的排名。Google將從頁面a到頁面b的鏈接解釋為頁面a投票給頁面b，
Google根據投票來源(甚至是來源的來源，也就是鏈接到A頁面的頁面)和投票目標的評分來決定新的評分。簡單來說，一個高級頁面可以升級其他低級頁面。
基于PageRank算法衍生出來的外鏈時代，當時多瀏覽器多窗口同時運行，CtrlC和CtrlV無限循環。我們被親切地稱為CV工程師；然后黑馬博客群，昆蟲營銷助理，和劍客手里的劍，吞下了大流量池的搜索引擎；當然也有大量的各種友情鏈接交換技術和鏈輪技術。
