关键词挖掘常用的几大方法

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。

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。

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？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。

大数据筛选方法随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据成为了各行各业的关键资源。

然而，大数据的庞大规模也给数据分析带来了巨大的挑战。

如何快速高效地筛选出有价值的信息，成为了当前数据分析领域的热点问题。

本文将介绍几种常用的大数据筛选方法，帮助读者更好地理解和应用大数据分析技术。

一、关键词筛选法关键词筛选法是一种常用的大数据筛选方法，它通过设定关键词，对大数据进行文本匹配和筛选。

首先，我们需要确定关键词的选择标准，可以根据所需信息的特点和领域知识进行选择。

然后，利用文本分析技术，对大数据进行关键词提取和匹配，筛选出符合条件的数据。

关键词筛选法可以快速定位所需信息，提高数据分析的效率。

二、数据可视化筛选法数据可视化筛选法是一种直观有效的大数据筛选方法。

通过将大数据转化为可视化图形，使复杂的数据信息变得直观易懂。

数据可视化可以通过折线图、柱状图、饼图等形式展示数据的分布和趋势，帮助用户快速发现规律和异常。

通过交互式操作，用户可以根据自己的需求进行数据筛选和深入分析，提高数据分析的灵活性和准确性。

三、机器学习筛选法机器学习筛选法是一种基于统计和模型的大数据筛选方法。

它通过训练机器学习模型，从大数据中学习并发现隐藏的模式和规律，实现自动化的数据筛选和分类。

机器学习筛选法可以根据已有数据的特征和标签，建立预测模型，用于对新的数据进行分类和筛选。

机器学习的优势在于能够处理复杂的非线性关系和高维数据，提高数据筛选的准确性和效率。

四、时间序列分析筛选法时间序列分析筛选法是一种专门用于处理时间序列数据的大数据筛选方法。

时间序列数据是指按时间顺序排列的数据集合，如股票价格、气象数据等。

时间序列分析可以利用时间的连续性和相关性，对数据进行趋势分析、周期性分析和异常检测，帮助用户快速发现和筛选出具有特定特征的数据。

时间序列分析筛选法在金融、气象等领域具有广泛的应用价值。

五、关联规则挖掘筛选法关联规则挖掘筛选法是一种用于发现数据之间关联性的大数据筛选方法。

快速挖掘关键词的方法1、百度下拉框及相关搜索通过对百度下拉框的提示也能获取一些长尾关键词，这些词很大程度上会让用户直接搜索，因此也具有一定的访问量和转化效果，相关搜索也同样如此。

但由于下拉框是单体搜索，扩展量比较小，不适宜于大批量的长尾词拓展。

2、流量统计工具这也是仅次于搜索引擎后台的关键词又一大量获取真实并有价值的长尾词的方法。

借助网站流量统计工具，不仅能分析出网站访问流量的来源，同时也能分析出用户的具体搜索行为，即用户是通过什么搜索词进入网站的。

3、客服软件网站常见的客服软件，比如商务通、53kf、乐语等都提供关键词下载工具，这个绝对是用户真实搜索的关键词，并且具有相当的商业和转化价值。

当然这其中很大一部分与后台流量统计工具的关键词有重叠，可作为筛选关键词之用。

如果可以的话，这些客服公司都有关键词库，不妨想办法要过来一些，扩充一下自身网站的关键词库，岂不美哉!4、问答平台及专业社区像百度知道、搜搜问问、天涯问答这些综合型的问答平台，也可以到广告买卖网这样专业的媒体门户去咨询，各行各业的问答都会有，虽然充斥着大量的推广和广告问答，但也有大量的真实用户的问答，所以很大一部分长尾词可能是我们头脑风暴所意想不到的，是继搜索引擎后台关键词工具和流量统计后台关键词挖掘之后的又一大长尾词拓展方法。

例如在百度知道搜索某目标关键词时，会出现许多与这个关键词相关的问题，而通过这许多相关问题再搜索时，又会出现更多关于这个关键词的问题，如此循环，可利用的长尾关键词资源可谓源源不绝。

一些专业社区或者论坛，如39健康是医疗行业寻找关键词的最佳去处。

PS：以上4个方法也可以通过做个简单脚本程序来完成，这样可省去不少人力和时间，给批量挖掘长尾关键词带来方便。

5、搜索引擎提供的站长工具/关键词工具谷歌的网站管理员工具和百度的凤巢竞价后台的关键词查询都有拓展关键词的功能，在国内来说，站长和S.E.O们还是以百度为主，所以百度竞价后台的关键词相对来说比较重要，搜索次数和拓展词量也相对真实可靠。

淘宝卖家关键词的挖掘方法方法一：直通车后台推荐词大家都知道，直通车的后台在我们推广宝贝的时候自动有很多系统推荐的关键词，比如说PC端和移动端，热搜词，潜力词，同行词、飙升词、锦囊词、质优词、置左词、联想词、扩展词等。

可能有人会觉得这些词不够精准，不用担心。

因为词的质量跟我们的标题设置的是否精准，以及属性写的是否准确齐全，还有跟我们直通车推广的四个推广标题都有很重要的关系。

这些因素都会导致系统推荐的关键词有所差异，如果这些设置的准确度越高越精准越齐全，推荐出来的关键词相对会更优质一些。

平时我们在，选择系统推荐的关键词的时候还会出现这样一种情况，精准的词可能质量得分不高，而有些不是那么精准的词质量得分确实很高。

这没有关系，系统是认数据指标的，前期如果我们可以找到大量的关键词，就能大大提高找到质量得分较高且相对精准的关键词的概率。

这对我们提升宝贝初始权重是很有帮助的!我们在选择直通车推荐的关键词的时候，也可以按照关键词的相关性排序来添词。

然后选择默认质量得分比较高的一些词，把质量得分比较低的词删掉。

在直通车后台左侧边栏的工具这一项里有一个功能叫“流量解析”。

针对一些我们产出或者引流能力还不错的关键词，我们可以用流量解析去分析这个词的市场数据，关联词表以及线上排名情况等。

其中他的推广词表也是一个很好的关键词来源，但还有很多卖家是不知道或者不重视的。

方法二：关键词词表Top20w是淘宝官方提供的直通车的词表，正常情况下每个礼拜都会更新一次。

分为潜力词表、计算机端TOP20W，移动端TOP20W，首页热搜索词词表和O2O无线最新词表等，其中前三项是我们商家用的最多的。

打开来之后，会有各行各业的关键字在里面，数量很大。

我们只需要利用，excel的筛选功能，选择自己类目对应所需要的关键词。

由于很多行业的关键词是具备一定的周期性的，所以我们平时要注意做好关键词的词表累积工作。

可能去年用到的词，今年还会用到，只不过这些词的流量还没完全起来，这样我们可以提前去布局养词。

语文阅读如何提取关键词一、提取中心法中心词是语段陈述的对象，承载着陈述的主要内容，有的语段在开头由一个中心句简单概括出该段的主要内容，然后再具体陈述，这种情况下中心句就是该段的关键词；有的语段没有开头句，而是由若干句子杂糅在一起形成一个整体表现某个主题，这种情况下，该段的关键词就是能概括语段大意的句子。

例如：阅读下面这段文字，找出其中的关键词。

我国首次载人航天飞行获得圆满成功，这是中国人民在攀登世界科技高峰又一座壮举，成为中华儿女实现从“神舟”问天到“嫦娥”奔月梦想的重大成就，也是中国从航天大国迈向航天强国的铿锵足音。

这段文字的关键词就是“中国首次载人航天飞行获得圆满成功”。

二、寻根究源法有的语段句子与句子之间有着一定的，成为一个相对完整的表述整体，其关键词即为一个语段表述内容的“根”，也就是体现语段主要内容的“句子”，这需要我们寻找出这个句子并理解其要义。

例如：阅读下面这段文字，找出其中的关键词。

为了应对国际金融危机带来的严重影响，进一步扩大内需，促进经济平稳较快发展，我国政府出台了更加有力的扩大国内需求的措施。

中央提出10条措施中包括多渠道增加投入确保重点建设项目的资金需求、大幅度提高社会保障水平等。

从积极的财政政策和适度宽松的货币政策两个方面扩大投资和内需。

这段文字的关键词就是“应对国际金融危机”“扩大内需”“促进经济平稳较快发展”“积极的财政政策”“适度宽松的货币政策”“扩大投资和内需”。

三、整合概括法对于没有明显中心句和关键词的语段，就需要我们自己动手去整合和概括了。

我们可按以下步骤进行：第一步：给段落划分层次。

划分层次的目的是为了更清晰地理解段落的结构与内容。

划分层次的依据可以是主题法、结构法、总分法等。

如《画杨桃》一文中有一段，“我读小学四年级的时候，父亲开始教我画画。

他对我要求很严，经常叮嘱我：‘你看见一件东西，是什么样的，就画成什么样，不要想当然，画走了样。

’”这段文字就可以根据“父亲教‘我’画画”分为一层，“父亲对‘我’的要求”分为一层，“根据父亲的要求去做”分为一层。

关键词挖掘的25种方法一、通过公开渠道1、几家搜索引擎搜索结果相关搜索、下拉框，如百度、360、谷歌等。

2、各搜索引擎的风云榜，如百度风云榜3、竞价关键词获取工具，搜索引擎一般都提供，如百度推广客户端4、百度司南工具，百度官方的工具。

5、统计工具，如百度统计、cnzz数据中心，分析用户从搜索引擎上搜索的关键词。

6、词库网，分长尾词库、竞价词库、网站(可以分析竞争对手的网站)词库三种词库7、各种免费的关键词挖掘工具，如金花站长工具、追词工具等。

8、网页版的关键词挖掘工具，如Chinaz站长工具、爱站站长工具、查询啦站长工具等。

9、头脑风暴，办公室的所有人在会议室里进行头脑风暴，换位思考下，如果你是用户你们会怎么搜索公司产品，每个人都说出那么几个，然后记录下来;也可以问家里的亲戚朋友邻居。

二、通过站内工具挖掘：Log日志关键词数据。

服务器上的日志下载下来做分析，用爱站日志工具或光年日志工具都可以。

2、站内搜索关键词数据。

网站上尽量设置搜索框，方便用户搜索。

3、商务通、商桥等在线咨询工具内的关键词;一般企业网站喜欢用这个，可以充分利用。

三、通过竞争对手的网站1、Log日志关键词数据。

服务器上的日志下载下来做分析，用爱站日志工具或光年日志工具都可以。

2、站内搜索关键词数据。

网站上尽量设置搜索框，方便用户搜索。

3、商务通、商桥等在线咨询工具内的关键词;一般企业网站喜欢用这个，可以充分利用。

四、通过第三方数据公司进行购买1、寻找数据公司、工具服务商，购买数据;如果公司愿意花钱的话，可以考虑使用竞价软件这个，效果非常好。

5五、常识拓展1、问答类。

如百度知道、知乎、相关问题的提问挖掘2、内容评论中的需求挖掘。

如主题下的评论一定是跟这个主题紧密相关的关注点、bbs评论3、通过了解行业用户组合关键词。

如：地区+关键词。

数据挖掘中的关键词提取方法在数据挖掘领域中，关键词提取是一项重要的任务。

通过提取文本数据中的关键词，我们可以更好地理解和总结数据的内容。

在本文中，我将介绍几种常用的数据挖掘中的关键词提取方法。

一、基于词频的方法基于词频的方法是最简单直接的关键词提取方法之一。

它通过统计文本中每个词的出现频率来确定关键词。

频率较高的词往往在文本中具有重要性。

这种方法需要注意的是，一些常用词如“的”、“是”等可能会频繁出现，但并不具备实际意义，需要通过过滤器进行处理。

二、TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的关键词提取方法。

它通过结合词频和逆文档频率来确定关键词的重要性。

词频表示一个词在文本中的出现频率，逆文档频率则衡量一个词在整个文集中的重要性。

TF-IDF将两个指标综合考虑，选取频率高，但在整个文集中出现较少的词作为关键词。

三、文本主题模型文本主题模型是一种通过分析文本的主题结构来提取关键词的方法。

其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的无监督学习模型。

它基于概率图模型，将文本数据表示为多个主题的混合，然后根据主题分布提取关键词。

与基于词频的方法和TF-IDF相比，文本主题模型能更好地捕捉文本背后的语义信息。

四、基于机器学习的方法基于机器学习的方法在关键词提取中也得到了广泛应用。

这种方法通常需要由人工标注的训练数据，并使用分类或回归算法训练一个模型。

该模型可以通过学习文本中关键词与其他词的关系，来判断哪些词是关键词。

常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。

综上所述，数据挖掘中的关键词提取方法包括基于词频的方法、TF-IDF、文本主题模型以及基于机器学习的方法。

不同的方法适用于不同的场景，选择合适的方法可以提高关键词提取的准确性和效果。

在实际应用中，可以结合多种方法进行关键词提取，以获得更全面和准确的结果。

挖掘关键词方法大全挖掘关键词，不管对于seo还是竞价人员来说，都是非常重要的。

很多人都知道一些挖掘关键词的软件工具，如金花关键词挖掘工具、飞达鲁长尾关键词挖掘工具等都是常见的工具，下面我就不多做这方面的介绍。

那么还有哪些挖掘关键词的方法呢？都是如何挖掘关键词？为此一一说道：例子：选择热门疾病类（如前列腺炎）批量挖掘关键词：热门词用户挖掘的比较深入，而且词搜索量也较多。

1、通过百度下拉框了解热门的相关搜索词。

如下图：2、百度搜索引擎底部搜索词。

通过百度搜索引擎底部的相关搜索，了解热门搜索词。

如下图：3、百度指数：通过百度指数了解关键词的用户搜索情况（/）。

a：关键词的热门程度，如图：b：通过百度指数中的相关检索词，了解其他热门关键词4、竞价关键词推荐如在百度竞价关键词推荐中输入前列腺炎，然后从结果中选择日均搜索量比较大的词进行二次挖掘（如图）。

以此类推深层挖掘。

5、百度竞价后台关键词推荐工具、其他关键词挖词工具进行挖掘（1）百度竞价关键词推荐（最常使用）a：百度统计后台推广管理中的“关键词推荐”工具b：推广助手中关键词推荐工具（2）其他挖词工具a：爱站网b：站长工具/baidu/words.aspx（3）竞价关键词的其他来源a：百度统计中的搜索词。

通过对搜索词的整理，可以整出不少网站本身没有推广的关键词。

b：百度推广管理底部工具栏中的搜索词报告。

可以下载一段时间用户的搜索词报告，整理选择网站没推广，但是点击量高的词来推广c：商务通中有咨询的关键词整理从网站商务通下载整理一段时间的咨询报告，整理出有效咨询的关键词，这些词如果竞价账户中没推广就可以作为新的关键词来推广小总结：挖掘关键词后，选词是非常重要的，一定要先了解自己选的词要什么用的，要选择一些转化比较好的类型词，不要什么预防做一堆。

那样会很揪心的- -即使您排名做的再好，没有人咨询、转化，那也是白搭。

文章由整理。

数据挖掘中的关键词提取技术数据挖掘是一门涵盖了数据处理、数据分析、机器学习等多个领域的学科，它致力于从大规模数据集中获取有趣、非显而易见的模式和知识。

而关键词提取技术则是数据挖掘的一个重要分支，它能够有效地从文本数据中提取出关键词，为后续的分析工作提供便利。

本文将从三个方面来探讨数据挖掘中的关键词提取技术。

一、常见的关键词提取算法常见的关键词提取算法包括基于统计的方法和基于语义的方法。

基于统计的方法是指通过统计词频、文档频率、TF-IDF等指标来确定关键词，常见的算法有TextRank和TF-IDF等。

TextRank算法是一个经典的PageRank算法的变体，它将词语作为图的节点，通过节点之间的边来表示词语之间的关系，利用随机游走模型来计算节点之间的重要性，重要性越高的节点代表的关键词就越重要。

而TF-IDF是一种基于词频和逆文档频率的统计算法，对于一个文本中的某一词语，如果它在当前文本中出现次数较多，同时在整个文本集合中出现次数较少，那么它就具有较高的TF-IDF值，从而被认为是关键词。

基于语义的方法是利用自然语言处理技术和语义分析方法来确定关键词。

常见的算法有LSA、LDA和Word2Vec等。

LSA （Latent Semantic Analysis）是一种基于奇异值分解的语义分析算法，它能够将文本数据转换成一个低维向量空间表示，并在该空间中计算文本之间的相似度，进而确定关键词。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是一种概率图模型，能够将文本数据表达成若干个隐含主题的组合，从而确定每个主题中的关键词。

Word2Vec算法则是一种基于神经网络的自然语言处理算法，能够将文本中的词语映射成稠密向量，并利用向量之间的相似度来确定关键词。

二、关键词提取的应用领域关键词提取技术在各类文本数据分析和处理任务中都有广泛的应用。

其中，新闻媒体、社交媒体等文本数据的舆情分析是一个重要的应用领域。

专利挖掘十大方法
专利挖掘是指通过分析专利数据库，寻找有价值的发明创造，用于技术研究和开发。

以下是专利挖掘的十大方法：
1. 关键词搜索：输入关键词并使用专利数据库的搜索功能，筛选出与关键词相关的专利信息。

2. 指定申请人/专利权人搜索：通过搜索申请人或专利权人名称，找到相关专利信息。

3. 分类号搜索：根据技术领域的分类号，查找相关的专利信息。

4. 引用文献搜索：以一个已发表专利为基础，追溯其文献引用，并从中获取相关专利信息。

5. 相关专利搜索：找到与目标专利相似或有关的其他专利信息，进行比较研究。

6. 寻找新领域：搜索与自己所从事的技术领域相关的其他领域的专利信息，开拓创新思路。

7. 国际专利检索：使用国际专利分类系统IPC和Cooperative Patent Classification（CPC）等系统，跨国界地搜索相关专利信息。

8. 时间范围搜索：用时间范围限制检索条件，筛选出在指定时间内已授权或正在申请的专利信息。

9. 统计分析法：将大量的专利信息进行整理、筛选和分类，进行统计分析，发现技术发展趋势。

10. 分析专利文本：对专利文件进行文本分析，寻找有用的信息，包括技术关键词、技术难点、技术应用、技术成本等，为技术研究和开发提供信息支持。

以上是专利挖掘的十大方法，根据不同的需求和研究目的，选择合适的方法可以更加高效地挖掘出有价值的专利信息，提高技术创新的效率。