'

Текстовое ранжирование в Яндексе. Особенности подхода TF*IDF.

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru Текстовое ранжирование в Яндексе. Особенности подхода TF*IDF.


Слайд 1

Подход TF*IDF Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru Произведение TF*IDF определяет уровень соответствия документа запросу. Множитель TF – прямая частота вхождения запроса в документ (отвечает за встречаемость термина в содержании документа), можем влиять Множитель IDF – обратная частота термина в коллекции (отвечает за редкость употребления запроса во всех документах коллекции, в нашем случае базы поисковой системы), не можем влиять


Слайд 2

Классический случай подхода TF*IDF Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru где - количество употреблений i-го однословника, знаменатель – общая длина документа в словах где D – общее количество документов в коллекции, в нашем случае поисковой базе, знаменатель - число документов, содержащих i-й однословник Выводы: рулит плотность вхождения


Слайд 3

Подход TF*IDF в Яндексе образца 2006-2007 г. Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru где - количество употреблений i-го однословника, – количество вхождений в документ самого частотного однословника где TotalLemms – общее количество терминов в коллекции, в нашем случае длина поисковой базы в словах, – количество вхождений туда i-го однословника


Слайд 4

Анализ подхода TF*IDF образца 2006-2007 г. Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru 1) рулит встречаемость однословника в документе; 2) максимальная текстовая релевантность, когда 3) плотность вхождения однословника в документ не влияет на ранжирование; 4) ресурс текстовой релевантности неограничен и растет в лучшем случае


Слайд 5

Гипотеза текущего подхода TF*IDF в Яндексе Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru Предпосылки: 1) документы с огромными псевдо-естественными текстами и высокой плотностью содержания в них продвигаемых запросов; 2) небольшие тексты с высокой плотностью содержания ключевых запросов. Формула с РОМИП 2006: где - количество употреблений i-го однословника, Doclength – длина документа в словах, - некоторые постоянные числовые коэффициенты


Слайд 6

Анализ формулы для TF Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru 1) Чем выше плотность вхождения однословника в документ при фиксированной его длине, тем больше TF и выше текстовая релевантность Doclength = 3000 слов, =1, =1/350 Но TF ограничена и, начиная с некоторого значения плотности вхождения однословника, увеличивается слабо плотность в долях


Слайд 7

Анализ формулы для TF Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru 2) Чем больше длина документа при фиксированной плотности вхождения однословника, тем выше TF и текстовая релевантность Плотность однословника равна 0.05 (5%), =1, =1/350 Но TF ограничена и, начиная с некоторой длины документа, увеличивается слабо Doclength


Слайд 8

Выводы и рекомендации Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru 1) ресурс использования текстовой релевантности ограничен; 2) анализ формулы согласуется с предпосылками; 3) правило “один запрос – одна страница” еще более актуально в такой модели для TF; 4) рулят объемные тексты с высокой плотностью содержания ключевых запросов (но не стоит переоптимизировать)


Слайд 9

Денис Бессонов, руководитель отдела продвижения «Илма Груп», автор сео-блога mexboy.ru Спасибо за внимание! Пожалуйста, вопросы. Пишите на denis@ilma-group.ru или в блог www.mexboy.ru, если остались вопросы.


×

HTML:





Ссылка: