本文目录导读：

1. 1. 直接计数法
2. 2. 统计词频并除以总单词数
3. 3. 使用正则表达式
4. 4. 分词后计算
5. 注意事项

【SEO关键词密度的计算方法】

在搜索引擎优化（SEO）中，关键词密度是指网页上出现关键词的频率，它是一个重要的指标，直接影响到搜索引擎对网站的排名和可见度，以下是一些常用的SEO关键词密度计算方法。

直接计数法

直接计数法是最简单的方法之一，通过统计页面上所有出现的关键词次数来计算密度。

def calculate_keyword_density(text, keyword):
    words = text.split()
    count = words.count(keyword)
    return count / len(words)
示例文本
text = "SEO关键词密度的计算方法"
keyword = "SEO"
density = calculate_keyword_density(text, keyword)
print(f"The density of '{keyword}' in the text is {density:.2f}")

统计词频并除以总单词数

这种方法更精确，因为它考虑了每个单词的出现频率，并且可以处理包含多个单词的句子。

from collections import Counter
def calculate_keyword_density(text, keyword):
    words = text.split()
    word_counts = Counter(words)
    keyword_count = word_counts[keyword]
    total_words = len(words)
    return keyword_count / total_words
示例文本
text = "SEO关键词密度的计算方法"
keyword = "SEO"
density = calculate_keyword_density(text, keyword)
print(f"The density of '{keyword}' in the text is {density:.2f}")

使用正则表达式

这种方法利用正则表达式来提取关键词并计算密度。

import re
def calculate_keyword_density(text, keyword):
    keyword_pattern = re.compile(r'\b' + re.escape(keyword) + r'\b', re.IGNORECASE)
    matches = keyword_pattern.findall(text)
    return len(matches) / len(text.split())
示例文本
text = "SEO关键词密度的计算方法"
keyword = "SEO"
density = calculate_keyword_density(text, keyword)
print(f"The density of '{keyword}' in the text is {density:.2f}")

分词后计算

这种方法将文本分词后计算每个单词的频率，然后计算关键词的频率。

def calculate_keyword_density(text, keyword):
    from nltk.tokenize import word_tokenize
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    word_counts = Counter(tokens)
    keyword_count = word_counts.get(keyword, 0)
    total_words = len(tokens)
    return keyword_count / total_words
示例文本
text = "SEO关键词密度的计算方法"
keyword = "SEO"
density = calculate_keyword_density(text, keyword)
print(f"The density of '{keyword}' in the text is {density:.2f}")

注意事项

去除标点符号：为了准确计算关键词的频率，通常需要去除标点符号。

大小写敏感性：如果关键词区分大小写，应使用re.IGNORECASE参数。

处理长句子：对于长句子，可能需要调整算法以更好地处理单词的分割。

通过这些方法，你可以有效地计算出网页上的关键词密度，从而帮助你提高搜索引擎的排名和可见度。