3个杠杆，让内容营销价值放大N倍( 三 )

TF–IDF的算法就是把每一个词的词频，乘以IDF的值，得出一个分数。总分数越高的关键词，排名越靠前。举个例子：「小红书成为品牌方口碑营销根据地」，我们把他改成「小红书品牌营销成为了品牌方营销的根据地」。看起来差不多，但第一个句子品牌、口碑、营销各出现一次，第二个句子品牌、营销出现了2次。如果在简单的搜索引擎中，「品牌营销」的搜索结果，将会优先出现第2个句子而非第1个句子。
这里还需要提一下，在实际的应用中， BM25模型会更多，和TF-IDF的差异在于有很多因子可以调节：文章的长短递减参数（文章越长、词频叠加分数递减）、各种经验参数的平滑等等，因此千万不要死杠数值，而是要理解逻辑和积累经验。
【3个杠杆，让内容营销价值放大N倍】2.TextRank算法。想象一下这样的一个段落：「1月20日下午，赵老师与加玮在数字营销方面展开了讨论，赵老师面色红润，讨论得十分开心。这次关于数字营销的讨论结束后，赵老师还给群友发了红包。」如果按照TF–IDF来计算，这段里面提取的重点词是赵老师（出现了3次），其次是讨论（出现3次）。