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关键词定义

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规格形式特性性能
粉末注塑注塑
汽车数码卫浴大灯空调电子后视镜玩具相机垃圾桶天线舵机汽车空调咖啡机播放机睫毛笔睫毛膏
大扭矩小模数
通用常规定制定做生产开发设计加工出口厂家直销进口
硬齿面软齿面智能驱动
性能稳定性能好低噪音低电流
粉末注塑齿轮箱注塑齿轮箱
问题关键词：客户特想点要：了问解题的关功键词举是例由：于深客圳户最想好的齿轮箱？
核心关键词：主要特产点品：的核定心位关，键词举是例建：立粉网末站注与塑齿轮箱、微型齿
组合类型
基础关键词-齿轮箱
电机
行星
结构
正齿
形态
减速变速
减速电机变速电机
形状

行业分类标准

行业分类标准根据现行统计指标体系的要求，需照国家统计局行业划分标准进行区别归类。

1．农林牧渔业：指对各种农作物的种植活动、林木的培育和种植、木材和竹材的采运、为获得各种畜禽产品而从事的饲养活动、海洋和内陆水域养殖和捕捞活动及对农、林、牧、渔业生产活动进行的各种支持性服务活动等。

含农业、林业、畜牧业、渔业、农林牧渔服务业五个次级行业。

关键词：种植、培育、养殖、饲养、捕捞、畜牧等。

2．采矿业：指对固体（如煤和矿物）、液体（如原油）或气体（如天然气）等自然产生的矿物的采掘。

包括地下或地上采掘、矿井的运行，在矿址或矿址附近从事的旨在加工原材料的所有辅助性工作，以及使原料得以销售所需的准备工作。

含煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、非金属矿采选业、其他矿采业六个次级行业。

关键词：开采、选矿、钻探等。

3．制造业：指经物理变化或化学变化后成为了新的产品，包括动力机械制造、手工制作以及产品的批发销售、零售等活动。

含农副食品加工业、纺织业、家具、医药橡胶、塑料制造等31个次级行业。

只要经物理变化或化学变化后成为了新的产品，不论是动力机械制造，还是手工制作；也不论产品是批发销售，还是零售，均视为制造。

关键词：厂、加工、制造、印刷、修理等。

4．电力、燃气及水的生产和供应业：是指利用自然资源，进行电力、热能、燃气和水的生产、供应及污水的净化、处理等活动。

含电力、热力的生产和供应业、燃气生产和供应业、水的生产和供应业三个次级行业。

关键词：发电、供电、供热、燃气、自来水、污水处理等。

5．建筑业：房屋和土木工程建筑，建筑物内的各种设备的安装、装饰，工程准备、施工设备服务等活动。

含房屋和土木工程建筑业、建筑安装业、建筑装饰业、其他建筑业四个次级行业。

关键词：建筑、施工、架线、安装、装饰、装修等。

6．交通运输、仓储和邮政业：指铁路、公路、水上、航空、管道运输、城市公共交通、装卸搬运，货物仓储、以仓储为主的物流配送，国家邮政局系统提供的邮政服务等活动。

什么是关键词分类

什么是关键词分类关键词分类，SEO优化的方法之一。

那么你对关键词分类了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是关键词分类的内容，希望大家喜欢! 关键词分类的简介关键词分类，主要是人们在使用当中为了方便区别而进行的说明，具体的分类方式很多。

被搜索引擎优化人员广泛用于网站优化方案的施行过程中。

在SEO的技术中，关键词的选择是绝对的基础步骤。

关键词分类的方法热度分类1、热门关键词：主要是搜索量比较高的词汇，比如网站优化;2、一般关键词：搜索量一般的词汇，比如北京网站优化;3、冷门关键词：用户搜索目的性很强，但是搜索量很小的词汇，比如北京网站优化公司电话;长短分类1、短尾关键词：一般是两个字和四个字组成的，比如设备;2、长尾关键词：一般是四个字以上的，比如机械设备公司;主副分类1、主要关键词：一般是一个网站比较难优化的关键词，这类一般都比较热;2、辅助关键词：一般是一个网站易于优化上去的关键词，这类词一般不太热;按照其他的分法1、泛关键词泛关键词就是指那些搜索量很大，模板很不准的词语，通常都是代表一个行业或者一个事物，比如地产，金融，服装等等，这样的词，除非你是很有实力的公司，舍得投入人力和资金，就算这样也不一定有好的效果，一般的企业我还是建议选择放弃这类关键词。

2、别名关键词这个主要是叫法不同，比如：计算机(电脑)，移动电话(手机)，鼠标(滑鼠)，番茄(西红柿)，等等，特别是随着地域的不同，很多东西都有不同的叫法，做地域和全国性的站得时候一定要把握好。

3、时间关键词就是在关键词词前面加入时间，一般是加入最近的，最新的这类时间，比如：最近的深圳展会，最新的女装款式等等。

4、错别关键词这个一看大家都明白什么意思，比如：迅雷(讯雷)，机票订购(机票定购)，资讯(咨询)等等。

5、问答关键词很多SEO都开始使用了，效果也很好，很多用户习惯输入问答关键词，我们可以去设置一些这样的关键词，想想用户在使用我们产品或者是解决跟产品相关问题的时候搜索的关键词，通常在网站资讯页面优化，需大力推广，单独问题分类优化。

信息分类方法

信息分类方法信息分类方法是指根据特定的标准和规则，将大量的信息按照一定的体系和顺序进行归类、整理和管理的方法。

在信息时代，随着信息量的爆炸性增长，信息分类方法的重要性日益凸显。

而信息分类方法主要是针对文档、数据和知识等信息资源进行分类，并通过不同的分类方法来实现信息的组织、检索和利用。

下面就信息分类方法进行探讨，以期帮助人们更好地利用信息资源。

一、按照信息内容的分类方法1.主题分类法：根据信息的主题内容进行分类，如文学、历史、科学等。

2.字母分类法：按照信息资源的首字母进行分类，如字典、百科全书等。

3.地理分类法：根据信息资源所涉及的地理范围来进行分类，如地图、地理书籍等。

二、按照信息形式的分类方法1.数字分类法：根据信息资源的数字属性进行分类，如数字图书馆中的分类方法。

2.图形分类法：按照信息资源的图形形式进行分类，如图片、地图等。

3.文字分类法：根据信息资源的文字形式进行分类，如文本、报纸、书籍等。

三、按照信息载体的分类方法1.纸质分类法：按照信息资源的载体为纸质进行分类，如纸质图书、报纸、杂志等。

2.电子分类法：根据信息资源的载体为电子设备进行分类，如电子书、电子期刊等。

3.多媒体分类法：按照信息资源的多媒体形式进行分类，如音频、视频、动画等。

四、按照信息用途的分类方法1.学术分类法：根据信息资源的学术用途进行分类，如学术期刊、学术论文等。

2.行业分类法：按照信息资源所涉及的行业领域进行分类，如医疗、金融、教育等。

3.个人分类法：根据信息资源的个人使用需求进行分类，如个人笔记、个人收藏等。

五、按照信息关联性的分类方法1.关键词分类法：根据信息资源所涉及的关键词进行分类，如搜索引擎中的分类法。

2.逻辑分类法：按照信息资源的逻辑关联进行分类，如数据库中的逻辑分类方法。

3.语义分类法：根据信息资源的语义关联进行分类，如自然语言处理中的分类方法。

信息分类方法是信息组织和管理的重要手段，它可以帮助人们更好地利用和管理大量的信息资源。

词分类

长尾词的二级分类：
长尾词是通用词的延伸。各种维度延伸都可以。
1，短尾词。四个字以下的上的词叫长尾词。
需向词的二级分类：
需向词是消费者心理趋向的反映。
1，品牌词。
2，价值词。比如修身，9.9。
3，活动词。比如包邮，清仓。
关键词的一级分类是这5个：通用词，长尾词，需向词，关联词，蓝海词。
每种类型的关键词又有二级分类。
通用词的二级分类：
1，泛词。泛词是搜索量最大的词，指的是行业或者事物。比如毛衣，短裤。
2，替代词。一定程度上代替泛词的词。比如电脑，可以代替计算机；番茄，可以代替西红柿。
3，属性词。时间属性，地域属性，门类属性，质量属性等等，比如2012韩版，北京烤鸭，中腰低腰，双核四核。。。
关联词：关联词是需向词的纵向延伸。美的空调IB，美的空调GC。
蓝海词：蓝海词是过去一段时间搜索量微乎其微或者没有，而当前或者以后会有些热度的词。

关键词行业分类

关键词的分类与挖掘关键词的方法和工具第三章

关键词的分类与挖掘关键词的方法和工具第三章第三章：关键词的分类与挖掘1.关键词的分类：关键词可以按照不同的标准进行分类，例如：-行业分类：将关键词按照行业领域进行分类，如金融、医疗、教育等。

-主题分类：将关键词按照主题进行分类，如体育、科技、娱乐等。

-情感分类：将关键词按照情感倾向进行分类，如积极、消极、中性等。

-地域分类：将关键词按照地理位置进行分类，如中国、美国、欧洲等。

2.关键词的挖掘方法：-频次统计法：通过对文本进行分词，统计每个词在文本中的出现次数，出现次数较多的词可以作为关键词。

-TF-IDF法：通过计算词频（TF）和逆文档频率（IDF），确定每个词在文本中的重要程度，重要程度较高的词可以作为关键词。

- 主题模型法：使用主题模型算法，如LDA（Latent Dirichlet Allocation），将文本中的词归类到不同的主题中，主题相关性较高的词可以作为关键词。

-网络爬虫法：通过网络爬虫抓取大量文本数据，并提取其中的关键词。

-机器学习法：使用机器学习算法，如分类、聚类等，对文本进行训练和分析，从中挖掘出关键词。

3.关键词的挖掘工具：- Jieba分词：一种常用的中文分词工具，可以将文本按照词语进行切分。

- TF-IDF算法：可以使用Python的sklearn库中的TfidfVectorizer类实现TF-IDF算法。

- LDA算法：可以使用Python的gensim库中的LdaModel类实现LDA 算法。

- 网络爬虫工具：可以使用Python的Scrapy库、Selenium库等实现网络爬虫功能，抓取大量文本数据。

- 机器学习工具：可以使用Python的scikit-learn库、TensorFlow 库等实现机器学习算法，对文本进行训练和分析。

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关键词行业分类
Had oopEagl eEye
Feature Engineering
对于关键词分类，考虑到中文分词的准确性直接影响了最后分类效果的好坏，所以最后我们选择了利用字符组合与分词结果相结合的方案。

我们提取了4-gram的字符组合，比如对于“生日蛋糕”这样的词语，我们会提取“生日蛋糕”，“生日蛋”，“日蛋糕”，“生日”，“日蛋”，“蛋糕”，以及“生”，“日”，“蛋”，“糕”这些词语。

然后用bag-of-words向量化。

我们选取了大概180W种组合。

我们还使用了中文分词。

我们使用的分词器是开源项目IKAnalyzer。

我们不仅使用分词结果，同时还使用分词结果的组合。

比如对于词语“天津新开河街房价”这样的短语我们会提取“天津新开河街”，“天津房价”，“新开河街房价”，“天津”，“新开河街”，“房价”这样的组合。

最后也是用bag-of-words向量化，我们选取了大概570W中组合。

所以我们最后的特征维度有大约750W维
Classification
我们使用的是线性SVM分类器。

使用的解法是liblinear所提供的解法。

利用hadoop的mapreduce并行，虽然有大规模的数据（1000W*750W）,但整个训练和测试过程都可以快速进行。

经过我们的测试，整个训练和测试过程都可以在1小时内完成。

Multi-class svm on had oop
对于有k个类的多分类的svm，我采用的是one-vs-rest的方案，即训练k个2分类svm，预测的时候使用分数最高的分类器结果作为最终结果。

而对于k个2分类svm，由于其训练过程相对独立，我们使用map reduce将其并行化如图：
由于每个运算节点内存有限，不能将数据文件全部读入内存。

所以我们在解SVM的同时使用了缓存技术，在内存中只缓存一部分最有用的数据进行训练。

而在测试的时候同样可以用map reduce并行化如图：。

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热门关键词和冷门关键词

关键词的分类与挖掘关键词的方法和工具第三章