关键词挖掘常用的几大方法
NLP系列-关键词抽取技术
一、背景介绍关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、和文本分类等方面有着重要的应用。
文本聚类关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。
优点是较高，缺点是需要大批量的标注数据，人工成本过高，并且词表精度需要及时维护。
无监督：相比较而言，无监督的方法对数据的要求低，既不需要一张人工生成且需要持续维护的词表，也不需要人工标注语料辅助训练。
目前比较常用的关键词提取算法都是基于无监督算法。
如TF-IDF算法，TextRank算法和主题模型算法（包括LSA，LSI，LDA等）。
二、TF-IDF算法简介TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。
TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字/词对于一个文件集合或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。
字/词的重要性随着它在文档中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
TF-IDF的主要思想是：如果某个单词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
图1：TF-IDF实例矩阵如图1所示，图示为一个TF-IDF的实例矩阵，该矩阵有10行，即语料库一共有十篇文档，每列表示整个语料库内的某一个词典的字/词，如果谋篇文档中出现了词典中的字/词，那么在实例矩阵中，该位置不为0；若用字/词在该文档中出现的词频来填充，则该实例矩阵为TF矩阵，又称为词频矩阵。
当使用逆文档率乘以对应的词频矩阵即可得到如图1所示的TF-IDF矩阵。
找关键词的方法
关键词查找的方法有哪些
一、关键词查找的方法有哪些？
1、淘宝排行榜网站，目前淘宝网内所有搜索量比较大的关键词，同时还能够搜索到时下热门的产品。
2、淘宝首页的搜索框，淘宝首页的关键词，也是时下搜索量最多的关键词。
3、店铺运营助手，热搜关键词里就可以出现很多关键词了。
4、其他的第三方功能，比如店查查。
5、淘宝直通车，我们也可以搜索到很多关键词。
比如说直通车的系统推荐词和直通车的流量解析。
6、淘宝的Top20万词表，同时，在微博里面关注一下淘宝的直通车官方账号，这个账号会时不时的在微博中发一些热门的关键词。
二、淘宝关键词有哪几类？
1、常规词
所谓常规词，简单的理解就是比较常用的一些关键词，它们往往是淘宝里面被搜索次数最多的一类次，比如毛衣，衣服，鞋子，帽子等等。
而这类词如果直接设置在宝贝上，那么基本上你的宝贝会被别人挤到后面去，因为你没有更加细分。
2、黄金词
和常规词相比，虽然淘宝搜索量少一点，但是竞争程度却少很多，这类词的挖掘就是做关键词优化需要寻找的了，有的人也把这类词叫做蓝海词。
而常规词也叫做红海词。
3、长尾词
所谓长尾词，简单的理解就是把常规词进行细分定位，继续拿毛衣为例，在毛衣后面加一个加厚黑色不掉毛纯棉等限定词语之后，这个关键词就成为了一个长尾词，也是大家优化宝贝关键词需要做的事。
4、促销词
这个还是比较好理解的，在宝贝后面能够添加一些和促销相关的词语，比如说毛衣热销包邮款等等。
这样就给了一些想要优惠的顾客的搜索目标，那么很有可能你的店铺就因此排在他搜索关键词的前面。
数据挖掘中的关键词提取方法
数据挖掘中的关键词提取方法在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的信息，如何从海量的数据中提取出关键信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一种有效的技术手段，可以帮助我们从大数据中提取出有用的信息。
而关键词提取作为数据挖掘的一个重要环节，对于信息的整理和归纳具有重要意义。
本文将介绍几种常见的数据挖掘中的关键词提取方法。
一、基于频率的关键词提取方法基于频率的关键词提取方法是最常见也是最简单的一种方法。
它通过统计文本中词语出现的频率来确定关键词。
常用的统计指标有词频、TF-IDF等。
词频指的是一个词在文本中出现的次数，TF-IDF指的是词频与逆文档频率的乘积。
这两种方法都可以用来衡量一个词在文本中的重要性，从而确定关键词。
二、基于语义的关键词提取方法基于语义的关键词提取方法是一种更加高级的方法，它考虑了词语之间的语义关系。
常见的方法有词向量模型和主题模型。
词向量模型利用词语的分布信息来表示词语之间的语义关系，常用的方法有Word2Vec和GloVe。
主题模型则是将文本看作是由多个主题组成的，通过计算词语在不同主题下的概率来确定关键词。
三、基于网络的关键词提取方法基于网络的关键词提取方法是一种新兴的方法，它利用网络结构来提取关键词。
常见的方法有基于PageRank算法的关键词提取和基于社交网络的关键词提取。
基于PageRank算法的关键词提取方法将文本看作是一个图，通过计算词语的重要性来确定关键词。
基于社交网络的关键词提取方法则是利用用户在社交网络上的行为来确定关键词。
四、基于机器学习的关键词提取方法基于机器学习的关键词提取方法是一种更加智能化的方法，它通过训练机器学习模型来提取关键词。
常见的方法有基于支持向量机的关键词提取和基于深度学习的关键词提取。
基于支持向量机的关键词提取方法通过训练一个分类器来确定关键词。
基于深度学习的关键词提取方法则是利用深度神经网络来提取关键词。
综上所述，数据挖掘中的关键词提取方法有多种，每种方法都有其适用的场景和特点。
长尾关键词挖掘方法
产为关键词挖掘方法所谓长尾关键词就是非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词。
这类词最大的特征是词本身很长但流量不高却很精准，从一定程度上说是无穷多个的，而且随时会根据用户群体和时间的变化而变化，最简单的理解就是长尾关键词就是用户常常搜索的短语或句子，是网站优化关键词的扩展。
如果关键词是SEO，那长尾关键词就可以扩展为SEO是什么，SEO怎么做，SEO优化价格？等等一系列用户习惯性的，常识性的搜索的东西。
只要你肯挖就会存在，长尾关键词好比拖着长长的尾巴，所以昵称为长尾关键词。
把长尾关键词说成seoer的命脉一点不为过，这些词尽管没有目标关键词流量大，但是来客意向性和成交率都是相当大。
既然长尾关键词如此重要，如何挖掘并选取长尾关键词呢?接下来就由北京阿峰seo为大家深层次的讲解如何快速挖掘长尾关键词。
一、什么是长尾关键词教科书般的解释：长尾关键词是目标关键词的延伸，随着seo行业的发展，网络优化变的越来越细分化，个人认为长尾关键词没有固定的定义，它是一个延伸物。
在网络营销行业中，长尾关键词通常是指网站上非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词。
二、长尾关键词主要特点1、比较长，往往是2-3个词组成，甚至是短语。
2、存在于内容页面，除了内容页的标题，还存在于内容中。
3、搜索量非常少，并且不稳定，可控性低，变数大。
举个例子，就拿苹果手机来说，“苹果手机”是核心关键词，自然是流量大指数很大的，“苹果手机充电包炸”这是长尾关键词，我想如果不是新闻报出来苹果手机充电包炸，应该没几个人搜索这个词。
在新闻刚爆出来的时候“苹果手机充电包炸”这个长尾关键词无疑会产生很大的流量，但是当整件事情的热度过去以后，新闻不在报道了，那搜索这个词的用户会减少，流量也会随之大幅度降低。
从下图2013年苹果手机包炸长尾词指数图中指数的线性反应就能很好的证明这一点4、长尾关键词带来的客户，转化为网站产品客户的概率比目标关键词高。
关于这个我举个例子说明下，比如搜索北京SEO的用户当中，会有SEO同行，SEO爱好者，SEO工作者。
长尾关键词：定义、区别、特点、部署、挖掘、优化
长尾关键词：定义、区别、特点、部署、挖掘、优化。
长尾关键词是SEO优化过程中非常重要的组成部分，每一个长尾关键词都可能会为网站带来流量。
一般一个较大的网站，流量的主要来源可能都由长尾关键词构成，因为网站除了目标关键词之外，那么就只剩下长尾关键词了。
长尾关键词一般涉及到：定义、区别、特点、部署、挖掘、优化。
长尾关键词的定义：长尾关键词与目标关键词相对应的。
长尾关键词从字面意思来说就是较长的关键词。
长尾关键词一般是由2个以上词或者词组甚至一句话构成的，虽然叫做长尾关键词，但是也可能是一句话。
长尾关键词一般情况下都会包含目标关键词。
用一个例子来说明一下：一个网站的目标关键词是“大连网站建设”，那么“大连网站建设哪家好”、“大连网站建设谁家价格便宜”。
这两个例子都是围绕“大连网站建设”这个词来进行的，并且都是以一句话的形式表现出来。
长尾关键词与目标关键词的区别：第一点：长尾关键词包含目标关键词;第二点：长尾关键词字符数量要比目标关键词要长;第三点：长尾关键词部署在栏目页或者内容页;第四点：长尾关键词获得流量相对较小;第五点：长尾关键词数量无限;第六点：长尾关键词排名更容易提升。
长尾关键词的特点：长尾关键词最大的特点就是在网站中可以无限量展示，因为其单一带来的流量较小，但是可以用庞大的数量对网站整体流量进行补充，这是长尾关键词最大的特点了。
另外，长尾关键词因为其可以与百度知道等知道平台一同打造用户的问答机制，所以我们可以根据网站的需要进行问答栏目的设定，通过用户对于相关问题在搜索引擎的搜索让其选择真正的答案。
相对于目标关键词来说，长尾关键词的排名更容易提升，如果长尾关键词布局在内容页中，那么我们可以通过高质量的文章内容并加以优化，那么这个长尾关键词的排名提升得会非常地快。
长尾关键词的部署：长尾关键词的部署十分灵活，一般情况下会部署在频道页、栏目页、内容页之中。
这是长尾关键词的一个最大的特点。
同时，特定行业或者竞争力十分高的长尾关键词也有可能被部署在首页。
这些免费长尾关键词挖掘工具和方法你知道吗？
这些免费长尾关键词挖掘工具和方法你知道吗？众所周知，网站关键词分为目标关键词以及长尾关键词。
目标关键词作为网站的灵魂，定位了网站的中心思想以及内容建设拓展的方向，选择好正确的目标关键词就好比选择了一条通往成功方向的大道;长尾关键词指的是网站上非目标关键词但也可以带来搜索流量的关键词，优化好长尾关键词能给一个网站带来巨大的流量，挖掘出有用户需求的长尾关键词就好比通往成功的道路上有了交通工具的助力!如何快速有效的挖掘长尾关键词，也一直困扰着很多SEO初学者。
今天追梦人就告诉大家如何快速有效挖掘长尾关键词，提高工作效率!下面介绍几种方便、快捷、有效的长尾关键词挖掘方法：1.利用“百度指数”寻找用户需求打开百度指数页面(/)，输入目标关键词点击查看指数后选择需求图谱。
滑动页面至底部，可以看到热门搜索。
根据百度指数所展示的需求图谱以及热门搜索中的相关检索词和上升最快检索词我们能罗列出一部分比较热门的长尾关键词。
2.百度推广客户端-关键词工具百度推广客户端(/)作为百度搜索推广和网盟推广的利器，不止是为众多SEMer带来了很大方便，当中的关键词工具同样适用于SEOer 工作中的长尾关键词挖掘。
此工具我们只需注册(注册地址)并登录百度推广帐号即可使用(免费)。
点击关键词工具，等待弹出对话框、输入并搜索关键词，关键词工具就会罗列出相关长尾关键词，并展现关键词日均搜索量、竞争激烈程度等!3.利用“词库网”挖掘长尾关键词词库网(/)是一个综合的网站关键词词库，包含最新关键词库、热门关键词库、竞价关键词库以及行业关键词库等。
选择长尾词库输入关键词并搜索，词库网会为我们罗列出目标关键词所相关的长尾关键词。
并且会展现目标关键词所相关的长尾关键词的数量、指数、搜索趋势、搜索结果、第一位网站等。
4.使用“爱站工具包”-关键词查询爱站工具包(/)是一款SEOer必备的聚合工具包，聚集了很多日常SEO工作所需的工具，只需要注册并登录即可使用(免费)。
文本挖掘中的关键词提取方法分析与比较
文本挖掘中的关键词提取方法分析与比较随着信息爆炸时代的到来，海量的文本数据增长迅猛，对这些数据进行分析和提取有助于人们获取有价值的信息。
而关键词的提取是许多文本挖掘任务的基础，能够帮助人们快速了解文本内容和主题。
本文将对文本挖掘中的关键词提取方法进行分析与比较，以帮助读者了解不同方法的优缺点和适用场景。
1. 频率统计方法频率统计方法是最简单且常用的关键词提取方法之一。
该方法通过统计文本中的词频信息，将出现频率较高的词语作为关键词提取出来。
这种方法操作简单快捷，适用于处理大规模的文本数据。
然而，该方法无法处理一词多义的情况，也无法体现词语的语义信息。
2. TF-IDF方法TF-IDF方法是一种基于词频和文档频率的统计方法。
该方法通过计算词语在文本中的频率和其在整个文档集中出现的频率，来评估一个词语对于某篇文档的重要程度。
TF-IDF方法能够一定程度上解决一词多义的问题，但仍然无法获取词语的语义信息。
3. 基于词性标注的方法基于词性标注的方法利用分词工具对文本进行分词，并根据词性信息提取关键词。
例如，名词往往是文本的重要组成部分，因此可以通过提取文本中的名词来获取关键词。
该方法在一定程度上考虑了词语的语义信息，但受到分词准确性和词性标注的限制。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法利用训练好的模型来对文本进行关键词提取。
这些模型通常是通过大量的文本数据进行训练而得到的。
该方法可以考虑词语的语义信息，并具有较高的准确性。
然而，该方法的缺点是需要大量的标注数据和计算资源，且模型的训练和调优过程较为复杂。
5. 主题模型方法主题模型方法是一种基于概率图模型的关键词提取方法。
该方法通过对文本进行主题建模，将文本中的词语和主题关联起来，并通过计算词语在主题中的权重来提取关键词。
主题模型方法能够同时考虑词语的语义信息和上下文信息，具有较高的准确性和解释性。
然而，该方法的计算复杂度较高，需要较长的运行时间。
综上所述，文本挖掘中的关键词提取方法各有优劣。
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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在建站初期，首先要考虑到的是对网站内容的定位，然后再来确定自己的主关键词，对关键词的良好的选择以及对竞争对手网站的分析往往对网站的排名难易程度。
那么关于寻找关键词我一般常用的方法：
一、百度指数分析
通过用百度指数的查询可以了解到关键词的搜索热度，从而给我们一个很好判断关键词做上排名依据，但是指数并不能代表一切，不是指数越低，关键词越容易做。
往往在地方性的网站指数很低，但是有些词做上排名还是有一定的难度。
所以判断关键词排名难易程度往往决定在排名首页的竞争对手，这一点不可忽视。
二、指数分析工具
我们看一个关键词的竞争如何是否能够带来流量不单单是自己觉得可以就行的，往往要通过一些权威的数据分析而得出结论。
我们确定了网站的核心关键词可以通过一些关键词挖掘工具去挖掘
一些好的关键词，比如常用的工具有追词工具、金花追词，个人认为是很不错的。
三、百度相关搜索
当我们搜索我们的主关键词时在百度最下面有个相关搜索，通过相关搜索我们又可以对其中适合的关键词逐一分析，形成树形结构，逐个分析下去，最后再确定关键词的选择。
四、百度统计
网站运营了一段时间后，往往在流量统计里面可以发现用户是通过哪些关键词找到我们的网站，哪个关键词带来的流量比例比较高，哪一个关键词带来的流量少、、跳失率高的及时对数据分析并给予相应的调整。
五、模拟用户搜索习惯
掌握了用户的搜索习惯之后，那么给网站选择关键词就变得简单了，对症下药，往往就能够获得很好的效果，但是想要掌握用户的搜索习惯是比较困难的，可以自己先试试，如果是自己会搜索哪些类关键词，然后揣测大众的搜索习惯，有条件的可以大范围的调查，收集大多数人的意见。
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