关键词采集词
关键词采集词(如何快速而有用的取得海量要害词？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2021-11-19 10:00
关键词采集词(如何快速而有用的取得海量要害词？(图))
关键词采集工具
经过前面的讲座，我们对关键词的理解会更加深入。现在我们清楚地明白，关键词是互联网上的漏斗机制，需求是背后的原因。那么，我们应该如何快速有效地获取大量关键词呢？之前讲过，但是今天再讲一件事，基本上可以采集到大家想要的关键词数量，而且总有搜索量。
这东西是百度推广客户端
以网络营销为例。只要能在行业内找到10-20个左右的单词，就可以更好的开发出无数的单词。
1、首先要了解我们这个行业的基本词情况。
如：网络营销、微信运营等，如果你不太了解，可以在百度索引中查到“第一”级词
通过这种方法，你一次找到了 10 多个吗？
2、 找到的词放在百度的关键词中，通过联想一一搜索。
可以在步骤1中从几个10-20个词中找到更多的词。在搜索结果中，按搜索量排名后，选择多于多少个词（>30））。这样就可以保证所有的词都有搜索量。
3、 步骤2中找到的词可以再百度一下。并获得更多的长尾词。
这篇文章是一个很重要也很简单的操作，我们需要多了解一下。
如果步骤1的词索引较高，可以扩展2层，3层词多。可以轻松过万。
如果你是个体户，你是在提倡发展三层长尾词。这样你的自媒体就会得到一部分搜索流量，非常好。
最后，让我们总结一下：
优势：
1、百度下拉框和相关联想词都可以获取；
2、 每个词都有一个搜索量来处理流量来源；
3、 能够根据流量过滤你想要的词；
缺点：
1、工作量大；
2、完成1轮关键词采集需要3天左右，耗时较长； 查看全部
关键词采集工具
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通过这种方法，你一次找到了 10 多个吗？
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可以在步骤1中从几个10-20个词中找到更多的词。在搜索结果中，按搜索量排名后，选择多于多少个词（>30））。这样就可以保证所有的词都有搜索量。
3、 步骤2中找到的词可以再百度一下。并获得更多的长尾词。
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3、 能够根据流量过滤你想要的词；
缺点：
1、工作量大；
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1、工作量大；
2、完成1轮关键词采集需要3天左右，耗时较长；
关键词采集词(优采云超级长尾关键词工具有哪些方法技巧?(一))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2021-11-19 09:20
关键词采集词(优采云超级长尾关键词工具有哪些方法技巧?(一))
优采云超长尾关键词该工具可以抓取来自百度、谷歌、雅虎、亚马逊、阿里巴巴、速卖通等的热门推荐关键词，支持全球小语种，自动De -复制、词的智能扩展扩展、语义自动分类等
优采云超长尾关键词工具有哪些功能？
1、支持批量选择关键词并添加链接到关键词（UBB模式和HREF模式）；
2、自动语义分类：支持自动去重；支持全球小语种；
3、支持多种子输入关键词批量轮播，支持英文智能匹配和单词扩展；
4、支持模拟手动延时设置，对搜索引擎更友好；
5、输入种子关键词，来自谷歌、百度、雅虎等采集到大量搜索引擎推荐的热门推荐关键词;
6、输入种子关键词，来自亚马逊、速卖通、阿里巴巴等采集到大量购物平台推荐的长尾词。
长尾关键词挖矿有哪些方法和技巧？
1、重新组织和修改目标关键词;
2、通过搜索引擎的目标关键词搜索下拉搜索和相关搜索进行挖掘和编辑内容；
3、使用主关键词查看百度相关搜索；
4、同行业研究网站或行业论坛；
5、使用在线问答平台或百度搜索排名。
优采云超长尾关键词工具的采集速度非常快，一分钟可以采集2000多关键词，还有采集发现的关键词匹配度高，是一款非常好用的软件。 查看全部
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关键词采集词(网页上的定义第一级任务设置动作说明(一)_采集内容)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 159 次浏览 • 2021-11-17 13:05
关键词采集词(网页上的定义第一级任务设置动作说明(一)_采集内容)
•采集内容：新闻链接、标题、摘要、时间
在下面输入详细的步骤描述。
1. 定义第一级任务：设置动作
1.1 打开网页
打开采集器数据管理器，输入人民网搜索网址，加载网页。点击浏览器左上角的“+”，进入定义任务状态。
1.2 只标记一个你想要采集的内容
一级任务虽然不做实际的爬取工作，但是为了让爬虫正常工作，任务中至少需要有一个爬取内容。我们在网页上使用“新闻”一词作为抓取内容。
双击“新闻”，输入如下图所示的字段名和表名。（视觉标记的详细操作请参考“采集网页数据”）
1.3 设置动作
这里我们主要关注第一个“输入”动作，第二个动作“点击”。
1.3.1 第一个动作：输入动作
在工作台上点击“4”进入“设置动作”，点击“新建”按钮新建一个动作。
执行后执行：目标任务是二级任务。本例中二级任务名称为：教程_人民网搜索_Grab
动作类型：第一个动作是输入，所以选择输入
动作名称：给动作起个名字，方便以后检查，如：输入
交互位置：这是操作的难点。找出动作位置的 xpath 并复制到这里。这样爬虫就知道往哪里移动。如何找到动作的xpath？
我们现在要做的是输入动作。交互位置是搜索输入框，在网页上点击，下方的DOM窗口对应一个节点。
如下图操作，点击“Generate xpath”，因为这个节点有一个非常特殊的id属性，所以选择partial id。
生成xpath后，点击xpath后面的搜索按钮，查看这个xpath对应的节点数。本例中为1/1，表示它只对应一个节点，并且是唯一的，可以用来判断动作的位置。（如果是1/2，表示对应两个节点，当前节点就是其中之一，但是在这个例子中，只有一个位置我们需要输入actions，说明这个xpath不适合并且需要单独选择）。确认xpath后，将其复制到操作设置中。
输入单词：输入你要搜索的关键词，例如输入：virus;; 种族，这意味着首先采集 病毒新闻，然后是采集 种族新闻。
延迟：考虑到加载网页所需的时间，最好设置一点延迟时间。这个网页加载速度更快，可以设置为5s。
设置输入动作后的第一个动作在工作台上看起来像这样：
1.3.2 设置第二个动作：点击动作
点击新建设置第二个动作：点击动作
如何找到搜索点击动作的xpath？
单击操作设置后，工作台如下所示：
这样，我们就完成了两个动作的设置，完成了一级任务。
1.3.3 一级任务测试，保存
下图不是这个例子的图片，但是按钮的位置是一样的。
点击“保存”按钮保存已完成的一级任务
现在，只保存一级任务，不要启动采集，因为我们还没有完成二级任务。
2. 退出一级任务定义状态
在定义二级任务之前，必须先退出一级任务定义状态。
3.定义二级任务
3.1 加载网页并进入定义的任务状态
在网页上输入关键词，搜索结果出来后，再次点击“+”进入任务定义模式。
输入任务名称，在一级任务的动作设置中填写动作后要执行的任务：教程_人民网搜索_Grab。
3.2 对网页做采集任务
此网页上的每条新闻都是一个样本。在每个样本中，要成为采集的信息包括：标题、内容摘要、链接和时间。限于篇幅，这里就不一一解释了。可以参考教程“采集List Data”。每个新闻条目都相当于本教程中的一个产品。如需翻页，请参考教程“翻页设置”。采集新闻详情请参考教程《深入采集》。
二级任务完成后，测试保存。
4.开始采集
对于连续动作任务采集，只需启动一级任务，爬虫会自动调用二级任务。
首先，进入任务管理页面。
在任务管理页面，选择一级任务，点击开始，线索数为1（因为本例中一级任务只有1条线索），以结束采集为尽快得到采集的结果，有限翻页，只有采集5页。
上图中点击OK后，爬虫会弹出采集窗口，启动采集数据。可以观察到，在采集窗口中，搜索词和点击搜索自动加载，搜索结果页面自动加载，该页面的数据为采集。
采集 完成后根据提示点击导出Excel数据，然后进入二级任务的数据管理下载数据。
因此，流程是启动一级任务，到二级任务下载数据。
下图是来自采集的数据截图。搜索到的关键词默认记录在二级任务结果数据的actionvalue字段中。
第一部分文章：《极速客网络爬虫的核心名词》第二部分文章：《自动点击京东商品规格采集价格数据》 查看全部
•采集内容：新闻链接、标题、摘要、时间
在下面输入详细的步骤描述。
1. 定义第一级任务：设置动作
1.1 打开网页
打开采集器数据管理器，输入人民网搜索网址，加载网页。点击浏览器左上角的“+”，进入定义任务状态。
1.2 只标记一个你想要采集的内容
一级任务虽然不做实际的爬取工作，但是为了让爬虫正常工作，任务中至少需要有一个爬取内容。我们在网页上使用“新闻”一词作为抓取内容。
双击“新闻”，输入如下图所示的字段名和表名。（视觉标记的详细操作请参考“采集网页数据”）
1.3 设置动作
这里我们主要关注第一个“输入”动作，第二个动作“点击”。
1.3.1 第一个动作：输入动作
在工作台上点击“4”进入“设置动作”，点击“新建”按钮新建一个动作。
执行后执行：目标任务是二级任务。本例中二级任务名称为：教程_人民网搜索_Grab
动作类型：第一个动作是输入，所以选择输入
动作名称：给动作起个名字，方便以后检查，如：输入
交互位置：这是操作的难点。找出动作位置的 xpath 并复制到这里。这样爬虫就知道往哪里移动。如何找到动作的xpath？
我们现在要做的是输入动作。交互位置是搜索输入框，在网页上点击，下方的DOM窗口对应一个节点。
如下图操作，点击“Generate xpath”，因为这个节点有一个非常特殊的id属性，所以选择partial id。
生成xpath后，点击xpath后面的搜索按钮，查看这个xpath对应的节点数。本例中为1/1，表示它只对应一个节点，并且是唯一的，可以用来判断动作的位置。（如果是1/2，表示对应两个节点，当前节点就是其中之一，但是在这个例子中，只有一个位置我们需要输入actions，说明这个xpath不适合并且需要单独选择）。确认xpath后，将其复制到操作设置中。
输入单词：输入你要搜索的关键词，例如输入：virus;; 种族，这意味着首先采集 病毒新闻，然后是采集 种族新闻。
延迟：考虑到加载网页所需的时间，最好设置一点延迟时间。这个网页加载速度更快，可以设置为5s。
设置输入动作后的第一个动作在工作台上看起来像这样：
1.3.2 设置第二个动作：点击动作
点击新建设置第二个动作：点击动作
如何找到搜索点击动作的xpath？
单击操作设置后，工作台如下所示：
这样，我们就完成了两个动作的设置，完成了一级任务。
1.3.3 一级任务测试，保存
下图不是这个例子的图片，但是按钮的位置是一样的。
点击“保存”按钮保存已完成的一级任务
现在，只保存一级任务，不要启动采集，因为我们还没有完成二级任务。
2. 退出一级任务定义状态
在定义二级任务之前，必须先退出一级任务定义状态。
3.定义二级任务
3.1 加载网页并进入定义的任务状态
在网页上输入关键词，搜索结果出来后，再次点击“+”进入任务定义模式。
输入任务名称，在一级任务的动作设置中填写动作后要执行的任务：教程_人民网搜索_Grab。
3.2 对网页做采集任务
此网页上的每条新闻都是一个样本。在每个样本中，要成为采集的信息包括：标题、内容摘要、链接和时间。限于篇幅，这里就不一一解释了。可以参考教程“采集List Data”。每个新闻条目都相当于本教程中的一个产品。如需翻页，请参考教程“翻页设置”。采集新闻详情请参考教程《深入采集》。
二级任务完成后，测试保存。
4.开始采集
对于连续动作任务采集，只需启动一级任务，爬虫会自动调用二级任务。
首先，进入任务管理页面。
在任务管理页面，选择一级任务，点击开始，线索数为1（因为本例中一级任务只有1条线索），以结束采集为尽快得到采集的结果，有限翻页，只有采集5页。
上图中点击OK后，爬虫会弹出采集窗口，启动采集数据。可以观察到，在采集窗口中，搜索词和点击搜索自动加载，搜索结果页面自动加载，该页面的数据为采集。
采集 完成后根据提示点击导出Excel数据，然后进入二级任务的数据管理下载数据。
因此，流程是启动一级任务，到二级任务下载数据。
下图是来自采集的数据截图。搜索到的关键词默认记录在二级任务结果数据的actionvalue字段中。
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•采集内容：新闻链接、标题、摘要、时间
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1. 定义第一级任务：设置动作
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一级任务虽然不做实际的爬取工作，但是为了让爬虫正常工作，任务中至少需要有一个爬取内容。我们在网页上使用“新闻”一词作为抓取内容。
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1.3.2 设置第二个动作：点击动作
点击新建设置第二个动作：点击动作
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1.3.3 一级任务测试，保存
下图不是这个例子的图片，但是按钮的位置是一样的。
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现在，只保存一级任务，不要启动采集，因为我们还没有完成二级任务。
2. 退出一级任务定义状态
在定义二级任务之前，必须先退出一级任务定义状态。
3.定义二级任务
3.1 加载网页并进入定义的任务状态
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因此，流程是启动一级任务，到二级任务下载数据。
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关键词采集词(一种的相邻词关系、基于图排序的提取)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 203 次浏览 • 2021-11-13 21:03
关键词采集词(一种的相邻词关系、基于图排序的提取)
很久以前，我使用TFIDF进行工业关键词提取。TFIDF 只是从词的统计信息入手，没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种关键词提取算法TextRank，该算法考虑相邻词的语义关系，基于图排序。
1. 简介
TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很简单：通过词之间的相邻关系构建一个网络，然后用PageRank迭代计算各个节点的rank值，对rank值进行排序得到关键词。PageRank 最初是用来解决网页排名问题的。网页之间的链接关系是图的边缘。迭代计算公式如下：
\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
其中，\(PR(V_i)\)表示节点\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示节点\(V_i\)的前驱节点集合，\(Out (V_j)\)代表节点\(V_j\)的后续节点集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
网页之间的链接关系可以用图来表示，那么如何将一个句子（可以看作是一个词的序列）构造成一个图呢？TextRank 在某个词与其之前的 N 个词和其后的 N 个词之间具有图相邻关系（类似于 N-gram 语法模型）。具体实现：设置一个长度为N的滑动窗口，该窗口中的所有词都被认为是该词节点的相邻节点；那么TextRank构建的词图就是一个无向图。下图显示了从文档构建的词图（去除了停用词并按词性过滤）：
考虑到不同的词对可能有不同的共现（co-occurrence），TextRank使用共现作为无向图边的权重。那么，TextRank的迭代计算公式如下：
\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
2. 评价
接下来，将评估TextRank在关键词提取任务上的准确率、召回率和F1-Measure，并与TFIDF进行比较；精度计算公式如下：
\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
其中，\(N\)为文档数，\(P_i\)为从文档中提取的关键词\(i\)，\(T_i\)为注释关键词的文件。召回率和F1的计算公式如下：
\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
测试集是刘志远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。杰霸已经全面实现了关键词提取TFIDF和TextRank算法。基于解霸-0.39的评测实验代码如下：
import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
其中，从每个文档中提取的关键词个数为2，通过词性过滤；span 表示 TextRank 算法中滑动窗口的大小。评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.2697
0.2256
0.2457
TextRank 跨度=5
0.2608
0.2150
0.2357
TextRank 跨度=7
0.2614
0.2155
0.2363
如果将标签关键词添加到自定义字典中，则评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.3145
0.2713
0.2913
TextRank 跨度=5
0.2887
0.2442
0.2646
TextRank 跨度=7
0.2903
0.2455
0.2660
直观感受关键词提取结果（添加自定义字典）：
// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
['女生', '聚众淫乱'] ['女生', '聚众淫乱'] {'聚众淫乱', '东莞', '不雅视频'}
['马英九', '和平协议'] ['马英九', '推进'] {'国台办', '马英九', '和平协议'}
['东帝汶', '巡逻艇'] ['东帝汶', '中国'] {'东帝汶', '军舰', '澳大利亚'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '袭击'] {'枪手', '墨西哥', '打死'}
从以上两个实验结果可以发现：
另外，由于TextRank涉及到词图的构建和迭代计算，提取速度较慢。
3. 参考资料
[1] 拉达、米哈尔恰和保罗·塔劳。“TextRank：将秩序带入文本。” 自然语言处理中的经验方法 (2004): 404-411. 查看全部
很久以前，我使用TFIDF进行工业关键词提取。TFIDF 只是从词的统计信息入手，没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种关键词提取算法TextRank，该算法考虑相邻词的语义关系，基于图排序。
1. 简介
TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很简单：通过词之间的相邻关系构建一个网络，然后用PageRank迭代计算各个节点的rank值，对rank值进行排序得到关键词。PageRank 最初是用来解决网页排名问题的。网页之间的链接关系是图的边缘。迭代计算公式如下：
\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
其中，\(PR(V_i)\)表示节点\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示节点\(V_i\)的前驱节点集合，\(Out (V_j)\)代表节点\(V_j\)的后续节点集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
网页之间的链接关系可以用图来表示，那么如何将一个句子（可以看作是一个词的序列）构造成一个图呢？TextRank 在某个词与其之前的 N 个词和其后的 N 个词之间具有图相邻关系（类似于 N-gram 语法模型）。具体实现：设置一个长度为N的滑动窗口，该窗口中的所有词都被认为是该词节点的相邻节点；那么TextRank构建的词图就是一个无向图。下图显示了从文档构建的词图（去除了停用词并按词性过滤）：
考虑到不同的词对可能有不同的共现（co-occurrence），TextRank使用共现作为无向图边的权重。那么，TextRank的迭代计算公式如下：
\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
2. 评价
接下来，将评估TextRank在关键词提取任务上的准确率、召回率和F1-Measure，并与TFIDF进行比较；精度计算公式如下：
\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
其中，\(N\)为文档数，\(P_i\)为从文档中提取的关键词\(i\)，\(T_i\)为注释关键词的文件。召回率和F1的计算公式如下：
\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
测试集是刘志远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。杰霸已经全面实现了关键词提取TFIDF和TextRank算法。基于解霸-0.39的评测实验代码如下：
import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
其中，从每个文档中提取的关键词个数为2，通过词性过滤；span 表示 TextRank 算法中滑动窗口的大小。评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.2697
0.2256
0.2457
TextRank 跨度=5
0.2608
0.2150
0.2357
TextRank 跨度=7
0.2614
0.2155
0.2363
如果将标签关键词添加到自定义字典中，则评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.3145
0.2713
0.2913
TextRank 跨度=5
0.2887
0.2442
0.2646
TextRank 跨度=7
0.2903
0.2455
0.2660
直观感受关键词提取结果（添加自定义字典）：
// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
['女生', '聚众淫乱'] ['女生', '聚众淫乱'] {'聚众淫乱', '东莞', '不雅视频'}
['马英九', '和平协议'] ['马英九', '推进'] {'国台办', '马英九', '和平协议'}
['东帝汶', '巡逻艇'] ['东帝汶', '中国'] {'东帝汶', '军舰', '澳大利亚'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '袭击'] {'枪手', '墨西哥', '打死'}
从以上两个实验结果可以发现：
另外，由于TextRank涉及到词图的构建和迭代计算，提取速度较慢。
3. 参考资料
[1] 拉达、米哈尔恰和保罗·塔劳。“TextRank：将秩序带入文本。” 自然语言处理中的经验方法 (2004): 404-411. 查看全部
关键词采集词(一种的相邻词关系、基于图排序的提取)
很久以前，我使用TFIDF进行工业关键词提取。TFIDF 只是从词的统计信息入手，没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种关键词提取算法TextRank，该算法考虑相邻词的语义关系，基于图排序。
1. 简介
TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很简单：通过词之间的相邻关系构建一个网络，然后用PageRank迭代计算各个节点的rank值，对rank值进行排序得到关键词。PageRank 最初是用来解决网页排名问题的。网页之间的链接关系是图的边缘。迭代计算公式如下：
\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
其中，\(PR(V_i)\)表示节点\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示节点\(V_i\)的前驱节点集合，\(Out (V_j)\)代表节点\(V_j\)的后续节点集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
网页之间的链接关系可以用图来表示，那么如何将一个句子（可以看作是一个词的序列）构造成一个图呢？TextRank 在某个词与其之前的 N 个词和其后的 N 个词之间具有图相邻关系（类似于 N-gram 语法模型）。具体实现：设置一个长度为N的滑动窗口，该窗口中的所有词都被认为是该词节点的相邻节点；那么TextRank构建的词图就是一个无向图。下图显示了从文档构建的词图（去除了停用词并按词性过滤）：
考虑到不同的词对可能有不同的共现（co-occurrence），TextRank使用共现作为无向图边的权重。那么，TextRank的迭代计算公式如下：
\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
2. 评价
接下来，将评估TextRank在关键词提取任务上的准确率、召回率和F1-Measure，并与TFIDF进行比较；精度计算公式如下：
\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
其中，\(N\)为文档数，\(P_i\)为从文档中提取的关键词\(i\)，\(T_i\)为注释关键词的文件。召回率和F1的计算公式如下：
\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
测试集是刘志远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。杰霸已经全面实现了关键词提取TFIDF和TextRank算法。基于解霸-0.39的评测实验代码如下：
import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
其中，从每个文档中提取的关键词个数为2，通过词性过滤；span 表示 TextRank 算法中滑动窗口的大小。评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.2697
0.2256
0.2457
TextRank 跨度=5
0.2608
0.2150
0.2357
TextRank 跨度=7
0.2614
0.2155
0.2363
如果将标签关键词添加到自定义字典中，则评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.3145
0.2713
0.2913
TextRank 跨度=5
0.2887
0.2442
0.2646
TextRank 跨度=7
0.2903
0.2455
0.2660
直观感受关键词提取结果（添加自定义字典）：
// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
['女生', '聚众淫乱'] ['女生', '聚众淫乱'] {'聚众淫乱', '东莞', '不雅视频'}
['马英九', '和平协议'] ['马英九', '推进'] {'国台办', '马英九', '和平协议'}
['东帝汶', '巡逻艇'] ['东帝汶', '中国'] {'东帝汶', '军舰', '澳大利亚'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '袭击'] {'枪手', '墨西哥', '打死'}
从以上两个实验结果可以发现：
另外，由于TextRank涉及到词图的构建和迭代计算，提取速度较慢。
3. 参考资料
[1] 拉达、米哈尔恰和保罗·塔劳。“TextRank：将秩序带入文本。” 自然语言处理中的经验方法 (2004): 404-411.
关键词采集词(如何将关键词词库优化好，通过内容去提升网站质量)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-11-12 23:03
关键词采集词(如何将关键词词库优化好，通过内容去提升网站质量)
关键词词库的建立是SEO非常重要的工作之一，因为关键词词库的优劣在一定程度上决定了未来的网站流量。在当前外链相对薄弱的环境下，如何通过内容优化关键词词库，提高网站的质量就显得尤为重要。
一、关键词什么是词库
所谓关键词词库主要是指网站优化目标的需求，利用常用的SEO工具对目标关键词进行挖掘，获取行业相关的关键词@ > 短语集。
这里最大的特点之一就是每一个关键词代表了一定的搜索需求，也就是说有一定数量的关键词搜索，一些潜在用户搜索这些关键词每天。当布局放置在网站的不同栏目和页面时，通过优化得到相关搜索排名后，用户可以搜索关键词，您的网站排名在前，并且那么就有可能得到相对准确的流量。
二、优质词库建立标准：全面覆盖，不同主次
1、全面，即需要增加关键词的数量才能实现全面覆盖。在构建关键词词库时，尽量全面采集相关的关键词。这至少有两个好处。一是最大限度地覆盖所有用户的需求；另一种是为后续网站提供足够的内容创作空间。
2、主次是指关键词的分类。不同的关键词给网站带来不同的价值，比赛的难度也不同。网站运营应该根据SEO策略为不同的关键词投入不同的资源。
三、如何构建高质量的关键词词库
关键词的三个主要来源：自有频道、公众频道和同行频道
1、 自有渠道：网站 运营商根据产品/服务自行组织关键词。例如，企业站点可以专注于产品或服务，并且可以将它们列出关键词。熟悉了产品和目标用户，自然会知道用户的需求，可以采集整理相应的关键词。
2、公共渠道：通过一些平台提供关键词数据，如竞价关键词策划师、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业特定的关键词，可以结合自己的网站进行二次处理。对于常见的行业或领域，这些专业平台工具提供的关键词数量可观；而对于一些很小的子领域或冷门的行业，你必须改变主意采集关键词。
3、对等通道：转到对等网站采集相关的关键词。抄一波同行的关键词，尤其是竞争对手网站，也是关键词收官阶段的捷径。
在实际操作中，不一定要局限于以上任何一种渠道，而是使用以上三种或添加其他您认为有价值的采集方式关键词。在建立网站关键词库的初期，越多越好。关键词 库建立后，我们可以有针对性的对其进行优化。在更新网站的内容方面，我们会重点关注词典中的单词，一步一步，逐步覆盖。
发送文章时，根据词库的关键词自然添加到正文中。应该是合理自然的，同时整个站点关键词内链要布局合理。这样，一个强大的网站优化就完成了。另外，除了核心的关键词优化之外，我们还要时刻注意扩展关键词如长尾词、时效词等，丰富我们自己的关键词库并实现关键词覆盖率最大化。
四、如何写符合SEO的文章
我们不能指望随便拿个关键词，写一篇文章的文章，你马上就上榜了。能参与排名的文章一定不逊色于现有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
1、Title：标题写作的核心部分是根据自己的需要写标题。比如你写了某个产品什么牌子的好，那么你尝试在百度下拉框或者相关搜索中找到需求，根据你的关键词进行分析，如果下拉框不是那么准确，你也可以在百度指数工具的需求图中查看。
2、内容：主要关键词和需求关键词应该出现在内容的第一段，这样会增加词的密度，会在搜索引擎中显示。至于主题内容，一定要围绕关键词文章的需求来写，多角度表达，加上相关图片+ALT标签，让文章成为高质量的文章。
关键词 词库建立后，不是一劳永逸的，需要时时更新。因为随着市场的发展，新的关键词会出现，一些关键词可能会逐渐从热点转为冷门。举个直观的例子，手机行业每年都会有一批新机型上市，带来一波热点关键词。而那些退市的品牌和手机型号也越来越少被考虑在内。 查看全部
关键词词库的建立是SEO非常重要的工作之一，因为关键词词库的优劣在一定程度上决定了未来的网站流量。在当前外链相对薄弱的环境下，如何通过内容优化关键词词库，提高网站的质量就显得尤为重要。
一、关键词什么是词库
所谓关键词词库主要是指网站优化目标的需求，利用常用的SEO工具对目标关键词进行挖掘，获取行业相关的关键词@ > 短语集。
这里最大的特点之一就是每一个关键词代表了一定的搜索需求，也就是说有一定数量的关键词搜索，一些潜在用户搜索这些关键词每天。当布局放置在网站的不同栏目和页面时，通过优化得到相关搜索排名后，用户可以搜索关键词，您的网站排名在前，并且那么就有可能得到相对准确的流量。
二、优质词库建立标准：全面覆盖，不同主次
1、全面，即需要增加关键词的数量才能实现全面覆盖。在构建关键词词库时，尽量全面采集相关的关键词。这至少有两个好处。一是最大限度地覆盖所有用户的需求；另一种是为后续网站提供足够的内容创作空间。
2、主次是指关键词的分类。不同的关键词给网站带来不同的价值，比赛的难度也不同。网站运营应该根据SEO策略为不同的关键词投入不同的资源。
三、如何构建高质量的关键词词库
关键词的三个主要来源：自有频道、公众频道和同行频道
1、 自有渠道：网站 运营商根据产品/服务自行组织关键词。例如，企业站点可以专注于产品或服务，并且可以将它们列出关键词。熟悉了产品和目标用户，自然会知道用户的需求，可以采集整理相应的关键词。
2、公共渠道：通过一些平台提供关键词数据，如竞价关键词策划师、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业特定的关键词，可以结合自己的网站进行二次处理。对于常见的行业或领域，这些专业平台工具提供的关键词数量可观；而对于一些很小的子领域或冷门的行业，你必须改变主意采集关键词。
3、对等通道：转到对等网站采集相关的关键词。抄一波同行的关键词，尤其是竞争对手网站，也是关键词收官阶段的捷径。
在实际操作中，不一定要局限于以上任何一种渠道，而是使用以上三种或添加其他您认为有价值的采集方式关键词。在建立网站关键词库的初期，越多越好。关键词 库建立后，我们可以有针对性的对其进行优化。在更新网站的内容方面，我们会重点关注词典中的单词，一步一步，逐步覆盖。
发送文章时，根据词库的关键词自然添加到正文中。应该是合理自然的，同时整个站点关键词内链要布局合理。这样，一个强大的网站优化就完成了。另外，除了核心的关键词优化之外，我们还要时刻注意扩展关键词如长尾词、时效词等，丰富我们自己的关键词库并实现关键词覆盖率最大化。
四、如何写符合SEO的文章
我们不能指望随便拿个关键词，写一篇文章的文章，你马上就上榜了。能参与排名的文章一定不逊色于现有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
1、Title：标题写作的核心部分是根据自己的需要写标题。比如你写了某个产品什么牌子的好，那么你尝试在百度下拉框或者相关搜索中找到需求，根据你的关键词进行分析，如果下拉框不是那么准确，你也可以在百度指数工具的需求图中查看。
2、内容：主要关键词和需求关键词应该出现在内容的第一段，这样会增加词的密度，会在搜索引擎中显示。至于主题内容，一定要围绕关键词文章的需求来写，多角度表达，加上相关图片+ALT标签，让文章成为高质量的文章。
关键词 词库建立后，不是一劳永逸的，需要时时更新。因为随着市场的发展，新的关键词会出现，一些关键词可能会逐渐从热点转为冷门。举个直观的例子，手机行业每年都会有一批新机型上市，带来一波热点关键词。而那些退市的品牌和手机型号也越来越少被考虑在内。 查看全部
关键词采集词(如何将关键词词库优化好，通过内容去提升网站质量)
关键词词库的建立是SEO非常重要的工作之一，因为关键词词库的优劣在一定程度上决定了未来的网站流量。在当前外链相对薄弱的环境下，如何通过内容优化关键词词库，提高网站的质量就显得尤为重要。
一、关键词什么是词库
所谓关键词词库主要是指网站优化目标的需求，利用常用的SEO工具对目标关键词进行挖掘，获取行业相关的关键词@ > 短语集。
这里最大的特点之一就是每一个关键词代表了一定的搜索需求，也就是说有一定数量的关键词搜索，一些潜在用户搜索这些关键词每天。当布局放置在网站的不同栏目和页面时，通过优化得到相关搜索排名后，用户可以搜索关键词，您的网站排名在前，并且那么就有可能得到相对准确的流量。
二、优质词库建立标准：全面覆盖，不同主次
1、全面，即需要增加关键词的数量才能实现全面覆盖。在构建关键词词库时，尽量全面采集相关的关键词。这至少有两个好处。一是最大限度地覆盖所有用户的需求；另一种是为后续网站提供足够的内容创作空间。
2、主次是指关键词的分类。不同的关键词给网站带来不同的价值，比赛的难度也不同。网站运营应该根据SEO策略为不同的关键词投入不同的资源。
三、如何构建高质量的关键词词库
关键词的三个主要来源：自有频道、公众频道和同行频道
1、 自有渠道：网站 运营商根据产品/服务自行组织关键词。例如，企业站点可以专注于产品或服务，并且可以将它们列出关键词。熟悉了产品和目标用户，自然会知道用户的需求，可以采集整理相应的关键词。
2、公共渠道：通过一些平台提供关键词数据，如竞价关键词策划师、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业特定的关键词，可以结合自己的网站进行二次处理。对于常见的行业或领域，这些专业平台工具提供的关键词数量可观；而对于一些很小的子领域或冷门的行业，你必须改变主意采集关键词。
3、对等通道：转到对等网站采集相关的关键词。抄一波同行的关键词，尤其是竞争对手网站，也是关键词收官阶段的捷径。
在实际操作中，不一定要局限于以上任何一种渠道，而是使用以上三种或添加其他您认为有价值的采集方式关键词。在建立网站关键词库的初期，越多越好。关键词 库建立后，我们可以有针对性的对其进行优化。在更新网站的内容方面，我们会重点关注词典中的单词，一步一步，逐步覆盖。
发送文章时，根据词库的关键词自然添加到正文中。应该是合理自然的，同时整个站点关键词内链要布局合理。这样，一个强大的网站优化就完成了。另外，除了核心的关键词优化之外，我们还要时刻注意扩展关键词如长尾词、时效词等，丰富我们自己的关键词库并实现关键词覆盖率最大化。
四、如何写符合SEO的文章
我们不能指望随便拿个关键词，写一篇文章的文章，你马上就上榜了。能参与排名的文章一定不逊色于现有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
1、Title：标题写作的核心部分是根据自己的需要写标题。比如你写了某个产品什么牌子的好，那么你尝试在百度下拉框或者相关搜索中找到需求，根据你的关键词进行分析，如果下拉框不是那么准确，你也可以在百度指数工具的需求图中查看。
2、内容：主要关键词和需求关键词应该出现在内容的第一段，这样会增加词的密度，会在搜索引擎中显示。至于主题内容，一定要围绕关键词文章的需求来写，多角度表达，加上相关图片+ALT标签，让文章成为高质量的文章。
关键词 词库建立后，不是一劳永逸的，需要时时更新。因为随着市场的发展，新的关键词会出现，一些关键词可能会逐渐从热点转为冷门。举个直观的例子，手机行业每年都会有一批新机型上市，带来一波热点关键词。而那些退市的品牌和手机型号也越来越少被考虑在内。
关键词采集词(入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息支持)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-11-12 23:00
关键词采集词(入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息支持)
输入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息
支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等每个关键词600到800，采集示例
关键词可以收录搜索引擎参数，就像在网页上输入关键词搜索一样，
如果百度搜索结果网址必须收录bbs的关键词，则输入“关键词 inurl:bbs”。
保存模板可以引用的数据：
#网址#
采集 的原创网址
＃标题＃
URL对应的页面标题
＃域名＃
原创 URL 的域部分，例如“”中的“”
#顶级域名#
取原创URL的顶级域部分，如“”中的“”
＃描述＃
页面标题下方的一段描述性文字
Excel导出：
CSV是一个文本表格，Excel可以显示为多列多行数据。只需在保存模板中设置为：
“#URL#”、“#title#”、“#描述#”
此格式为 csv 格式。用引号将每个项目括起来，多个项目用逗号隔开，然后保存扩展名并填写csv。
问题重点：
1.为什么一段时间后不能采集采集？
可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
2.不同批次关键词采集为什么结果有些重复的网址？
尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
为了比较采集是否正确，可以在保存的模板中输入：#Title#
, 保存为htm文件，采集后可以打开文件查看对比。
版本差异 使用步骤 升级记录内容 查看此隐藏内容 仅限VIP查看 升级VIP 查看全部
输入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息
支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等每个关键词600到800，采集示例
关键词可以收录搜索引擎参数，就像在网页上输入关键词搜索一样，
如果百度搜索结果网址必须收录bbs的关键词，则输入“关键词 inurl:bbs”。
保存模板可以引用的数据：
#网址#
采集 的原创网址
＃标题＃
URL对应的页面标题
＃域名＃
原创 URL 的域部分，例如“”中的“”
#顶级域名#
取原创URL的顶级域部分，如“”中的“”
＃描述＃
页面标题下方的一段描述性文字
Excel导出：
CSV是一个文本表格，Excel可以显示为多列多行数据。只需在保存模板中设置为：
“#URL#”、“#title#”、“#描述#”
此格式为 csv 格式。用引号将每个项目括起来，多个项目用逗号隔开，然后保存扩展名并填写csv。
问题重点：
1.为什么一段时间后不能采集采集？
可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
2.不同批次关键词采集为什么结果有些重复的网址？
尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
为了比较采集是否正确，可以在保存的模板中输入：#Title#
, 保存为htm文件，采集后可以打开文件查看对比。
版本差异 使用步骤 升级记录内容 查看此隐藏内容 仅限VIP查看 升级VIP 查看全部
关键词采集词(入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息支持)
输入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息
支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等每个关键词600到800，采集示例
关键词可以收录搜索引擎参数，就像在网页上输入关键词搜索一样，
如果百度搜索结果网址必须收录bbs的关键词，则输入“关键词 inurl:bbs”。
保存模板可以引用的数据：
#网址#
采集 的原创网址
＃标题＃
URL对应的页面标题
＃域名＃
原创 URL 的域部分，例如“”中的“”
#顶级域名#
取原创URL的顶级域部分，如“”中的“”
＃描述＃
页面标题下方的一段描述性文字
Excel导出：
CSV是一个文本表格，Excel可以显示为多列多行数据。只需在保存模板中设置为：
“#URL#”、“#title#”、“#描述#”
此格式为 csv 格式。用引号将每个项目括起来，多个项目用逗号隔开，然后保存扩展名并填写csv。
问题重点：
1.为什么一段时间后不能采集采集？
可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
2.不同批次关键词采集为什么结果有些重复的网址？
尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
为了比较采集是否正确，可以在保存的模板中输入：#Title#
, 保存为htm文件，采集后可以打开文件查看对比。
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关键词采集词(快手采集信息数据采集、数据挖掘、数据抽取、手机号码采集等,)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 671 次浏览 • 2021-11-12 16:15
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关键词采集词(谷歌SEO为什么要这么构词、如何构词及能采用哪些工具验证、优化、完善我们的关键词词库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2021-11-10 18:14
关键词采集词(谷歌SEO为什么要这么构词、如何构词及能采用哪些工具验证、优化、完善我们的关键词词库)
谷歌搜索引擎优化，首先我们做的事情缺一不可，大家都知道是不错的选择关键词。然后关键词库的构建分析我们为什么需要这样构造词，怎么构造词，可以用什么工具来验证、优化和完善我们的关键词词库！
1、为什么要研究关键词？
前面我们提到“用户通过它发现、研究、比较产品和业务！” 要获取信息，您必须搜索词汇、短语和句子。搜索引擎使用输入框中输入的词来完成搜索。网络信息匹配，可以匹配的就是关键词。
但是每个人的搜索习惯和语言习惯都不一样。如何在万千词汇中找到最适合你产品的词汇并被准用户搜索，并且在同一个产品的搜索结果中，更容易、更划算的呈现在用户面前才是重点我们的研究关键词！
我们在宣传自己的品牌和业务时，通常会在设定目标时首先想到公司名称或我们自己的产品名称关键词。但是，当公司或产品没有品牌知名度时，没有用户知道按公司名称或产品名称进行搜索。即使产品名称搜索可以显示公司网站或信息，也不会让用户产生高信任或高兴趣。, 从而点击关注我们的产品或企业。
因此，如何保证搜索到目标关键词，找到有效流量，降低后期优化难度，是我们最初选择关键词@时首先需要考虑的关键问题> 形成 关键词 库。
2、Goal关键词 选择原则是什么？
在介绍选择关键词的步骤之前，先来讨论一下选择关键词的原则。只有根据原则进行关键词选择，判断结果才不会受到主观意识的太大影响。
1.内容相关。目标 关键词 必须与我们的产品或促销内容（一般称为 网站 内容）相关。如果目标关键词只是为了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有关而没有相关性，可能短期内可以获得大量流量，但我们需要的不是流量，但有效的流量，可以带来订单！
2.搜索量大，竞争低。为了保证最高的性价比，我们最希望的是找到搜索次数最多、竞争最少的词。然而，现实通常并不那么理想。搜索到的大部分关键词也是最具竞争力的关键词。因此，我们需要挖掘和扩展大量的关键词来列出搜索次数和准确率数据，从而在我们预期的成本范围内找到搜索次数相对较高且竞争较少的。
3.主要的关键词不能太宽泛。关键词 竞争越广泛，参与的竞争就越多。因为搜索意图不明确，直接的结果就是虽然流量大，但有效流量不可控，降低了转化率。但是，如果我们公司是这个行业绝对的No.1，那你就不用客气把这个行业的总称留给别人了，虽然流量可能只占总流量的一小部分。长尾，但定为目标关键词是品牌形象层面而非简单的性价比问题。
4.主关键词也不能太特别。选择主力关键词的另一个极端是词太特别，太长。虽然竞争不大，但搜索量也很低，甚至没有人搜索。而这个太特殊的关键词还包括没有品牌知名度的公司名称、品牌名称和非通用产品名称。
5.主要的关键词也考虑商业价值。不同的关键词有不同的商业价值。即使搜索量、难度、长度相同，也会导致转化率不同。
我们以液晶电视为例。搜索“液晶电视原理”的用户购买意愿较低，因此商业价值较低，因为搜索该词的用户更有可能是在做研究和学习专业知识；在搜索“液晶电视图片”的同时，用户的商业价值增加了。他们很可能正在寻找和购买液晶电视，并希望了解这些产品有哪些可用选项。搜索“液晶电视价格”，购买意愿大大提升，进入产品对比和选择阶段。搜索“液晶电视促销”或“液晶电视购买”会进一步增加其商业价值，大幅降价信息可能会促使用户做出最终购买决定。
3、如何选择关键词？
在了解了选择目标关键词的原理后，我们将具体介绍如何对关键词进行初步选择。
1.确定核心关键词
我们知道关键词是我们构建完整外贸促进生态的链式机制。需要通过关键词库在网络营销行为中以“组合拳”的形式应用于各种场景，从而形成客户资源流量池。
因此，第一步我们需要确定核心关键词，并在此基础上构建应用到各个场景中心区域的关键词库。一般来说，我们有很多目标关键词，但是这些目标关键词不能集中在同一个地方使用，而应该合理分布在整个网络中，形成一个金字塔结构的体系。
金字塔的顶端是难度最大（竞争激烈）和搜索次数最多的两三个核心关键词；二级难度（竞争相对较少），搜索量少但搜索多关键词，置于下一级；难度较小的关键词（竞争较少），搜索量较小，关键词数量较多，置于底层。
但是金字塔顶端的关键词是核心关键词，下层都是由核心关键词展开的词包。这样，整个关键词库就像一个金字塔结构的系统，按照搜索次数、竞争程度、优化难度逐层分布。因此，核心关键词确定，其下的其他目标关键词也相应确定。
2.采集所有可能的目标关键词
采集关键词的方法其实很简单，主要分为三个方面。
（1）头脑风暴。通过列出尽可能多的与产品相关的搜索词同时流行，头脑风暴列出候选词。我们可以通过提出以下问题来整理我们自己的。关键词 @> ：
①你想解决什么样的用户问题，或者你的产品能为用户解决什么问题？
②当用户遇到这些问题时，他们会搜索什么样的词、词、句？
③如果你自己也是用户，想找到这些问题的答案，你会怎么提问？搜索？
④当用户在寻找你的产品时，他们会搜索什么关键词？
只要你有一定的常识，了解你的产品，你至少会列出十到二十个候选核心关键词。
（2）同事、朋友。一个人的思维是有限的，思维也是有限的，所以可以调动周围的亲人、朋友、公司同事等，一起“头脑风暴”。头脑风暴的时候，不要有反对意见，或讨论某项建议，但要启发大家畅所欲言，即使说话者说的莫名其妙，也不要限制，把所有的想法都记录下来。
而且，公司里的人可能对他们的产品太熟悉了，往往会限制他们的思维。论坛提问可以启发普通用户从他们的角度提供搜索习惯、搜索词等，直接问公司周围的朋友，除了公司人员，看的时候会用什么关键词搜索对于他们公司的产品。
（3）竞争者。另一个替代关键词是竞争者的主要来源，可以通过竞争者宣传渠道采集。最值得关注的是官网和宣传信息。
①官网是我们熟悉的SEO必备的Title、Description、Keyword，这里的关键词是我们获取核心关键词的最直接来源。
②促销信息是因为标题、内容摘要或标签会显示竞争对手的重点，并利用这些基于关键词的信息来获得目标客户的关注。当推广信息得到更高的阅读量时，就说明这些关键词是有效的。
欢迎阅读本文
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谷歌搜索引擎优化，首先我们做的事情缺一不可，大家都知道是不错的选择关键词。然后关键词库的构建分析我们为什么需要这样构造词，怎么构造词，可以用什么工具来验证、优化和完善我们的关键词词库！
1、为什么要研究关键词？
前面我们提到“用户通过它发现、研究、比较产品和业务！” 要获取信息，您必须搜索词汇、短语和句子。搜索引擎使用输入框中输入的词来完成搜索。网络信息匹配，可以匹配的就是关键词。
但是每个人的搜索习惯和语言习惯都不一样。如何在万千词汇中找到最适合你产品的词汇并被准用户搜索，并且在同一个产品的搜索结果中，更容易、更划算的呈现在用户面前才是重点我们的研究关键词！
我们在宣传自己的品牌和业务时，通常会在设定目标时首先想到公司名称或我们自己的产品名称关键词。但是，当公司或产品没有品牌知名度时，没有用户知道按公司名称或产品名称进行搜索。即使产品名称搜索可以显示公司网站或信息，也不会让用户产生高信任或高兴趣。, 从而点击关注我们的产品或企业。
因此，如何保证搜索到目标关键词，找到有效流量，降低后期优化难度，是我们最初选择关键词@时首先需要考虑的关键问题> 形成 关键词 库。
2、Goal关键词 选择原则是什么？
在介绍选择关键词的步骤之前，先来讨论一下选择关键词的原则。只有根据原则进行关键词选择，判断结果才不会受到主观意识的太大影响。
1.内容相关。目标 关键词 必须与我们的产品或促销内容（一般称为 网站 内容）相关。如果目标关键词只是为了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有关而没有相关性，可能短期内可以获得大量流量，但我们需要的不是流量，但有效的流量，可以带来订单！
2.搜索量大，竞争低。为了保证最高的性价比，我们最希望的是找到搜索次数最多、竞争最少的词。然而，现实通常并不那么理想。搜索到的大部分关键词也是最具竞争力的关键词。因此，我们需要挖掘和扩展大量的关键词来列出搜索次数和准确率数据，从而在我们预期的成本范围内找到搜索次数相对较高且竞争较少的。
3.主要的关键词不能太宽泛。关键词 竞争越广泛，参与的竞争就越多。因为搜索意图不明确，直接的结果就是虽然流量大，但有效流量不可控，降低了转化率。但是，如果我们公司是这个行业绝对的No.1，那你就不用客气把这个行业的总称留给别人了，虽然流量可能只占总流量的一小部分。长尾，但定为目标关键词是品牌形象层面而非简单的性价比问题。
4.主关键词也不能太特别。选择主力关键词的另一个极端是词太特别，太长。虽然竞争不大，但搜索量也很低，甚至没有人搜索。而这个太特殊的关键词还包括没有品牌知名度的公司名称、品牌名称和非通用产品名称。
5.主要的关键词也考虑商业价值。不同的关键词有不同的商业价值。即使搜索量、难度、长度相同，也会导致转化率不同。
我们以液晶电视为例。搜索“液晶电视原理”的用户购买意愿较低，因此商业价值较低，因为搜索该词的用户更有可能是在做研究和学习专业知识；在搜索“液晶电视图片”的同时，用户的商业价值增加了。他们很可能正在寻找和购买液晶电视，并希望了解这些产品有哪些可用选项。搜索“液晶电视价格”，购买意愿大大提升，进入产品对比和选择阶段。搜索“液晶电视促销”或“液晶电视购买”会进一步增加其商业价值，大幅降价信息可能会促使用户做出最终购买决定。
3、如何选择关键词？
在了解了选择目标关键词的原理后，我们将具体介绍如何对关键词进行初步选择。
1.确定核心关键词
我们知道关键词是我们构建完整外贸促进生态的链式机制。需要通过关键词库在网络营销行为中以“组合拳”的形式应用于各种场景，从而形成客户资源流量池。
因此，第一步我们需要确定核心关键词，并在此基础上构建应用到各个场景中心区域的关键词库。一般来说，我们有很多目标关键词，但是这些目标关键词不能集中在同一个地方使用，而应该合理分布在整个网络中，形成一个金字塔结构的体系。
金字塔的顶端是难度最大（竞争激烈）和搜索次数最多的两三个核心关键词；二级难度（竞争相对较少），搜索量少但搜索多关键词，置于下一级；难度较小的关键词（竞争较少），搜索量较小，关键词数量较多，置于底层。
但是金字塔顶端的关键词是核心关键词，下层都是由核心关键词展开的词包。这样，整个关键词库就像一个金字塔结构的系统，按照搜索次数、竞争程度、优化难度逐层分布。因此，核心关键词确定，其下的其他目标关键词也相应确定。
2.采集所有可能的目标关键词
采集关键词的方法其实很简单，主要分为三个方面。
（1）头脑风暴。通过列出尽可能多的与产品相关的搜索词同时流行，头脑风暴列出候选词。我们可以通过提出以下问题来整理我们自己的。关键词 @> ：
①你想解决什么样的用户问题，或者你的产品能为用户解决什么问题？
②当用户遇到这些问题时，他们会搜索什么样的词、词、句？
③如果你自己也是用户，想找到这些问题的答案，你会怎么提问？搜索？
④当用户在寻找你的产品时，他们会搜索什么关键词？
只要你有一定的常识，了解你的产品，你至少会列出十到二十个候选核心关键词。
（2）同事、朋友。一个人的思维是有限的，思维也是有限的，所以可以调动周围的亲人、朋友、公司同事等，一起“头脑风暴”。头脑风暴的时候，不要有反对意见，或讨论某项建议，但要启发大家畅所欲言，即使说话者说的莫名其妙，也不要限制，把所有的想法都记录下来。
而且，公司里的人可能对他们的产品太熟悉了，往往会限制他们的思维。论坛提问可以启发普通用户从他们的角度提供搜索习惯、搜索词等，直接问公司周围的朋友，除了公司人员，看的时候会用什么关键词搜索对于他们公司的产品。
（3）竞争者。另一个替代关键词是竞争者的主要来源，可以通过竞争者宣传渠道采集。最值得关注的是官网和宣传信息。
①官网是我们熟悉的SEO必备的Title、Description、Keyword，这里的关键词是我们获取核心关键词的最直接来源。
②促销信息是因为标题、内容摘要或标签会显示竞争对手的重点，并利用这些基于关键词的信息来获得目标客户的关注。当推广信息得到更高的阅读量时，就说明这些关键词是有效的。
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关键词采集词(谷歌SEO为什么要这么构词、如何构词及能采用哪些工具验证、优化、完善我们的关键词词库)
谷歌搜索引擎优化，首先我们做的事情缺一不可，大家都知道是不错的选择关键词。然后关键词库的构建分析我们为什么需要这样构造词，怎么构造词，可以用什么工具来验证、优化和完善我们的关键词词库！
1、为什么要研究关键词？
前面我们提到“用户通过它发现、研究、比较产品和业务！” 要获取信息，您必须搜索词汇、短语和句子。搜索引擎使用输入框中输入的词来完成搜索。网络信息匹配，可以匹配的就是关键词。
但是每个人的搜索习惯和语言习惯都不一样。如何在万千词汇中找到最适合你产品的词汇并被准用户搜索，并且在同一个产品的搜索结果中，更容易、更划算的呈现在用户面前才是重点我们的研究关键词！
我们在宣传自己的品牌和业务时，通常会在设定目标时首先想到公司名称或我们自己的产品名称关键词。但是，当公司或产品没有品牌知名度时，没有用户知道按公司名称或产品名称进行搜索。即使产品名称搜索可以显示公司网站或信息，也不会让用户产生高信任或高兴趣。, 从而点击关注我们的产品或企业。
因此，如何保证搜索到目标关键词，找到有效流量，降低后期优化难度，是我们最初选择关键词@时首先需要考虑的关键问题> 形成 关键词 库。
2、Goal关键词 选择原则是什么？
在介绍选择关键词的步骤之前，先来讨论一下选择关键词的原则。只有根据原则进行关键词选择，判断结果才不会受到主观意识的太大影响。
1.内容相关。目标 关键词 必须与我们的产品或促销内容（一般称为 网站 内容）相关。如果目标关键词只是为了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有关而没有相关性，可能短期内可以获得大量流量，但我们需要的不是流量，但有效的流量，可以带来订单！
2.搜索量大，竞争低。为了保证最高的性价比，我们最希望的是找到搜索次数最多、竞争最少的词。然而，现实通常并不那么理想。搜索到的大部分关键词也是最具竞争力的关键词。因此，我们需要挖掘和扩展大量的关键词来列出搜索次数和准确率数据，从而在我们预期的成本范围内找到搜索次数相对较高且竞争较少的。
3.主要的关键词不能太宽泛。关键词 竞争越广泛，参与的竞争就越多。因为搜索意图不明确，直接的结果就是虽然流量大，但有效流量不可控，降低了转化率。但是，如果我们公司是这个行业绝对的No.1，那你就不用客气把这个行业的总称留给别人了，虽然流量可能只占总流量的一小部分。长尾，但定为目标关键词是品牌形象层面而非简单的性价比问题。
4.主关键词也不能太特别。选择主力关键词的另一个极端是词太特别，太长。虽然竞争不大，但搜索量也很低，甚至没有人搜索。而这个太特殊的关键词还包括没有品牌知名度的公司名称、品牌名称和非通用产品名称。
5.主要的关键词也考虑商业价值。不同的关键词有不同的商业价值。即使搜索量、难度、长度相同，也会导致转化率不同。
我们以液晶电视为例。搜索“液晶电视原理”的用户购买意愿较低，因此商业价值较低，因为搜索该词的用户更有可能是在做研究和学习专业知识；在搜索“液晶电视图片”的同时，用户的商业价值增加了。他们很可能正在寻找和购买液晶电视，并希望了解这些产品有哪些可用选项。搜索“液晶电视价格”，购买意愿大大提升，进入产品对比和选择阶段。搜索“液晶电视促销”或“液晶电视购买”会进一步增加其商业价值，大幅降价信息可能会促使用户做出最终购买决定。
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我们知道关键词是我们构建完整外贸促进生态的链式机制。需要通过关键词库在网络营销行为中以“组合拳”的形式应用于各种场景，从而形成客户资源流量池。
因此，第一步我们需要确定核心关键词，并在此基础上构建应用到各个场景中心区域的关键词库。一般来说，我们有很多目标关键词，但是这些目标关键词不能集中在同一个地方使用，而应该合理分布在整个网络中，形成一个金字塔结构的体系。
金字塔的顶端是难度最大（竞争激烈）和搜索次数最多的两三个核心关键词；二级难度（竞争相对较少），搜索量少但搜索多关键词，置于下一级；难度较小的关键词（竞争较少），搜索量较小，关键词数量较多，置于底层。
但是金字塔顶端的关键词是核心关键词，下层都是由核心关键词展开的词包。这样，整个关键词库就像一个金字塔结构的系统，按照搜索次数、竞争程度、优化难度逐层分布。因此，核心关键词确定，其下的其他目标关键词也相应确定。
2.采集所有可能的目标关键词
采集关键词的方法其实很简单，主要分为三个方面。
（1）头脑风暴。通过列出尽可能多的与产品相关的搜索词同时流行，头脑风暴列出候选词。我们可以通过提出以下问题来整理我们自己的。关键词 @> ：
①你想解决什么样的用户问题，或者你的产品能为用户解决什么问题？
②当用户遇到这些问题时，他们会搜索什么样的词、词、句？
③如果你自己也是用户，想找到这些问题的答案，你会怎么提问？搜索？
④当用户在寻找你的产品时，他们会搜索什么关键词？
只要你有一定的常识，了解你的产品，你至少会列出十到二十个候选核心关键词。
（2）同事、朋友。一个人的思维是有限的，思维也是有限的，所以可以调动周围的亲人、朋友、公司同事等，一起“头脑风暴”。头脑风暴的时候，不要有反对意见，或讨论某项建议，但要启发大家畅所欲言，即使说话者说的莫名其妙，也不要限制，把所有的想法都记录下来。
而且，公司里的人可能对他们的产品太熟悉了，往往会限制他们的思维。论坛提问可以启发普通用户从他们的角度提供搜索习惯、搜索词等，直接问公司周围的朋友，除了公司人员，看的时候会用什么关键词搜索对于他们公司的产品。
（3）竞争者。另一个替代关键词是竞争者的主要来源，可以通过竞争者宣传渠道采集。最值得关注的是官网和宣传信息。
①官网是我们熟悉的SEO必备的Title、Description、Keyword，这里的关键词是我们获取核心关键词的最直接来源。
②促销信息是因为标题、内容摘要或标签会显示竞争对手的重点，并利用这些基于关键词的信息来获得目标客户的关注。当推广信息得到更高的阅读量时，就说明这些关键词是有效的。
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关键词采集词(提高引擎有效收录，其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2021-11-09 20:19
关键词采集词(提高引擎有效收录，其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”)
要提高收录引擎的效率，最重要的方法就是提高“关键词匹配度”。
所谓关键词，就是人们使用引擎查找信息时在搜索框中输入的文字。例如，“八方.com”是关键词，“八方.”和“八方.com”。
等等都是关键词，这种关键词可以称为复合关键词。它叫什么并不重要。
所谓关键词匹配度，是指人们搜索使用的关键词和关键词在引擎的某个网页（文章）中的完整外观< @收录。
比如有人在百度上搜索“站长网址”，
假设我们网站有1篇文章文章，其标题恰好是“八方.com URL”的文章，而具体的文章也出现在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么这个文章“ URL”关键词的匹配度为1%；
如果我们的文章标题是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因为下面的文字起到了稀释的作用。
如果我们的文章标题是“八方网社区网址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因为 关键词 中间很短。
如果文章的标题和内容中没有出现“八方.com URL”的5个词中的任何一个，则匹配度为%。
引擎自然会认为匹配度高的内容正是搜索关键词的人所需要的。自然会给予页面更高的权重，自然会让页面出现在搜索结果的最前面，自然会给我们带来宝贵的流量，自然，我们站长憔悴的脸上就会露出笑容。:)
提高关键词的匹配度，获得源源不断的引擎流量。
顺便说一句。优化后的文章比采集的文章更有效。尤其是对于新网站，重要的不仅仅是你发布了多少，而是引擎的数量。所以有时候你发布了很多采集文章，只能占用宝贵的引擎收录数量，造成有效收录资源的浪费。以前我的娱乐论坛只有2个文章，每天更新4篇左右文章，可以保证2万到3万的流量，一次文章一篇文章带来超过每天20000流量，非常可怕。
那么如何提高关键词的匹配度来获取引擎流量呢？
从发布文章的角度来说，最重要的是做好文章的标题。即 TITLE 中的内容。后面跟着文章的开头。
1、目标关键词应该完整地放在标题前面。有语法问题没关系，引擎不评估
你的语法知识。
2、 保持标题简洁。标题太长会稀释关键词的密度。只要看起来不那么奇怪，就没事。标题可以是 关键词 或 关键词 或 关键词 + 一些后缀文本的组合。
3、文章必须在文章的第一个单词中完整出现关键词一次，最多不超过2次。并分解关键词自然出现1~2次。这样更安全。如果热键出现在标题中超过3次，就有被引擎屏蔽的风险。
完成伪原创炮制案例：
假设你在八方网找到一篇文章“关键词匹配度”的文章，准备发布到你的网站。
1、复制文章标题到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
2、点击页面下方的“更多相关搜索”，分析相关关键词，即看人们用什么关键词来搜索这类文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
3、根据关键词的受欢迎程度，考虑一下你的网站的权重（根据你自己过去观察站长的统计结果，相同的文章标题和内容在引擎的情况下）选择关键词。新站越多，选择前排的就越少关键词。新站可以考虑采用“谈关键词匹配度”等。
4、综合上述文章标题可以是“关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）的影响”、“关键词匹配度类似于(易推英文TuiGuang123_COM)关系》、《如何提高关键词的匹配度》等。
5、文章 开头部分必须完整出现关键词。最好的办法就是随便打几个字，做文章的开头部分。比如提高关键词匹配度的方法，对于一个技术高手来说应该是很简单的，但并不是所有的技术都能考虑到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的问题。本文提供了关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）对策的影响。
6、加粗、着色、连接关键词可以帮助引擎查出关键词，但有明显作弊嫌疑。如果是比较流行的关键词，就不要用这个方法。
好的。引擎最爱伪原创文章 发布。因为我们掌握了关键词的选择，优化了文章的标题和开头等关键环节，使得关键词的匹配度有了很大的提升。只要你选择的关键词是合理的，没有理由不接收流量。
选择合理的关键词的方法如下：
1、查看索引
2、 观察并更改搜索结果第一页的关键词文章标题。例如关键词“解决44错误”搜索
在搜索结果中，我们可以看到，完全出现在关键词的标题中的文章非常少。因此，我们有理由相信，我们的“44错误解决方案”文章很可能在发布后获得不错的排名。参考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
3、依靠关键词长期的关注和感受。
好吧，让我们到此为止。如果大家有什么问题，可以一起讨论。顺便提供一个``（易推英文TuiGuang123_COM）技术交流研究组''，群号：36329 欢迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）爱好者参与。
一推英语软文作家TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文作家、一推英语软文兼职TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文兼职、一推英语软文@ >写作TuiGuang123，亿推Tuiguang123英文软文写作。TuiGuang123_COM提供标准化的英文软文出版和英文新闻稿撰写服务。专业英语母语软文作家，100个英语软文可在一周内完成。欢迎国内外贸易客户或外贸推广伙伴联系业务，共谋发展。联系方式可在百度搜索“易皮英语推广”或直接访问Tuiguang_COM 查看全部
要提高收录引擎的效率，最重要的方法就是提高“关键词匹配度”。
所谓关键词，就是人们使用引擎查找信息时在搜索框中输入的文字。例如，“八方.com”是关键词，“八方.”和“八方.com”。
等等都是关键词，这种关键词可以称为复合关键词。它叫什么并不重要。
所谓关键词匹配度，是指人们搜索使用的关键词和关键词在引擎的某个网页（文章）中的完整外观< @收录。
比如有人在百度上搜索“站长网址”，
假设我们网站有1篇文章文章，其标题恰好是“八方.com URL”的文章，而具体的文章也出现在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么这个文章“ URL”关键词的匹配度为1%；
如果我们的文章标题是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因为下面的文字起到了稀释的作用。
如果我们的文章标题是“八方网社区网址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因为 关键词 中间很短。
如果文章的标题和内容中没有出现“八方.com URL”的5个词中的任何一个，则匹配度为%。
引擎自然会认为匹配度高的内容正是搜索关键词的人所需要的。自然会给予页面更高的权重，自然会让页面出现在搜索结果的最前面，自然会给我们带来宝贵的流量，自然，我们站长憔悴的脸上就会露出笑容。:)
提高关键词的匹配度，获得源源不断的引擎流量。
顺便说一句。优化后的文章比采集的文章更有效。尤其是对于新网站，重要的不仅仅是你发布了多少，而是引擎的数量。所以有时候你发布了很多采集文章，只能占用宝贵的引擎收录数量，造成有效收录资源的浪费。以前我的娱乐论坛只有2个文章，每天更新4篇左右文章，可以保证2万到3万的流量，一次文章一篇文章带来超过每天20000流量，非常可怕。
那么如何提高关键词的匹配度来获取引擎流量呢？
从发布文章的角度来说，最重要的是做好文章的标题。即 TITLE 中的内容。后面跟着文章的开头。
1、目标关键词应该完整地放在标题前面。有语法问题没关系，引擎不评估
你的语法知识。
2、 保持标题简洁。标题太长会稀释关键词的密度。只要看起来不那么奇怪，就没事。标题可以是 关键词 或 关键词 或 关键词 + 一些后缀文本的组合。
3、文章必须在文章的第一个单词中完整出现关键词一次，最多不超过2次。并分解关键词自然出现1~2次。这样更安全。如果热键出现在标题中超过3次，就有被引擎屏蔽的风险。
完成伪原创炮制案例：
假设你在八方网找到一篇文章“关键词匹配度”的文章，准备发布到你的网站。
1、复制文章标题到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
2、点击页面下方的“更多相关搜索”，分析相关关键词，即看人们用什么关键词来搜索这类文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
3、根据关键词的受欢迎程度，考虑一下你的网站的权重（根据你自己过去观察站长的统计结果，相同的文章标题和内容在引擎的情况下）选择关键词。新站越多，选择前排的就越少关键词。新站可以考虑采用“谈关键词匹配度”等。
4、综合上述文章标题可以是“关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）的影响”、“关键词匹配度类似于(易推英文TuiGuang123_COM)关系》、《如何提高关键词的匹配度》等。
5、文章 开头部分必须完整出现关键词。最好的办法就是随便打几个字，做文章的开头部分。比如提高关键词匹配度的方法，对于一个技术高手来说应该是很简单的，但并不是所有的技术都能考虑到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的问题。本文提供了关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）对策的影响。
6、加粗、着色、连接关键词可以帮助引擎查出关键词，但有明显作弊嫌疑。如果是比较流行的关键词，就不要用这个方法。
好的。引擎最爱伪原创文章 发布。因为我们掌握了关键词的选择，优化了文章的标题和开头等关键环节，使得关键词的匹配度有了很大的提升。只要你选择的关键词是合理的，没有理由不接收流量。
选择合理的关键词的方法如下：
1、查看索引
2、 观察并更改搜索结果第一页的关键词文章标题。例如关键词“解决44错误”搜索
在搜索结果中，我们可以看到，完全出现在关键词的标题中的文章非常少。因此，我们有理由相信，我们的“44错误解决方案”文章很可能在发布后获得不错的排名。参考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
3、依靠关键词长期的关注和感受。
好吧，让我们到此为止。如果大家有什么问题，可以一起讨论。顺便提供一个``（易推英文TuiGuang123_COM）技术交流研究组''，群号：36329 欢迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）爱好者参与。
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关键词采集词(提高引擎有效收录，其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”)
要提高收录引擎的效率，最重要的方法就是提高“关键词匹配度”。
所谓关键词，就是人们使用引擎查找信息时在搜索框中输入的文字。例如，“八方.com”是关键词，“八方.”和“八方.com”。
等等都是关键词，这种关键词可以称为复合关键词。它叫什么并不重要。
所谓关键词匹配度，是指人们搜索使用的关键词和关键词在引擎的某个网页（文章）中的完整外观< @收录。
比如有人在百度上搜索“站长网址”，
假设我们网站有1篇文章文章，其标题恰好是“八方.com URL”的文章，而具体的文章也出现在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么这个文章“ URL”关键词的匹配度为1%；
如果我们的文章标题是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因为下面的文字起到了稀释的作用。
如果我们的文章标题是“八方网社区网址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因为 关键词 中间很短。
如果文章的标题和内容中没有出现“八方.com URL”的5个词中的任何一个，则匹配度为%。
引擎自然会认为匹配度高的内容正是搜索关键词的人所需要的。自然会给予页面更高的权重，自然会让页面出现在搜索结果的最前面，自然会给我们带来宝贵的流量，自然，我们站长憔悴的脸上就会露出笑容。:)
提高关键词的匹配度，获得源源不断的引擎流量。
顺便说一句。优化后的文章比采集的文章更有效。尤其是对于新网站，重要的不仅仅是你发布了多少，而是引擎的数量。所以有时候你发布了很多采集文章，只能占用宝贵的引擎收录数量，造成有效收录资源的浪费。以前我的娱乐论坛只有2个文章，每天更新4篇左右文章，可以保证2万到3万的流量，一次文章一篇文章带来超过每天20000流量，非常可怕。
那么如何提高关键词的匹配度来获取引擎流量呢？
从发布文章的角度来说，最重要的是做好文章的标题。即 TITLE 中的内容。后面跟着文章的开头。
1、目标关键词应该完整地放在标题前面。有语法问题没关系，引擎不评估
你的语法知识。
2、 保持标题简洁。标题太长会稀释关键词的密度。只要看起来不那么奇怪，就没事。标题可以是 关键词 或 关键词 或 关键词 + 一些后缀文本的组合。
3、文章必须在文章的第一个单词中完整出现关键词一次，最多不超过2次。并分解关键词自然出现1~2次。这样更安全。如果热键出现在标题中超过3次，就有被引擎屏蔽的风险。
完成伪原创炮制案例：
假设你在八方网找到一篇文章“关键词匹配度”的文章，准备发布到你的网站。
1、复制文章标题到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
2、点击页面下方的“更多相关搜索”，分析相关关键词，即看人们用什么关键词来搜索这类文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
3、根据关键词的受欢迎程度，考虑一下你的网站的权重（根据你自己过去观察站长的统计结果，相同的文章标题和内容在引擎的情况下）选择关键词。新站越多，选择前排的就越少关键词。新站可以考虑采用“谈关键词匹配度”等。
4、综合上述文章标题可以是“关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）的影响”、“关键词匹配度类似于(易推英文TuiGuang123_COM)关系》、《如何提高关键词的匹配度》等。
5、文章 开头部分必须完整出现关键词。最好的办法就是随便打几个字，做文章的开头部分。比如提高关键词匹配度的方法，对于一个技术高手来说应该是很简单的，但并不是所有的技术都能考虑到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的问题。本文提供了关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）对策的影响。
6、加粗、着色、连接关键词可以帮助引擎查出关键词，但有明显作弊嫌疑。如果是比较流行的关键词，就不要用这个方法。
好的。引擎最爱伪原创文章 发布。因为我们掌握了关键词的选择，优化了文章的标题和开头等关键环节，使得关键词的匹配度有了很大的提升。只要你选择的关键词是合理的，没有理由不接收流量。
选择合理的关键词的方法如下：
1、查看索引
2、 观察并更改搜索结果第一页的关键词文章标题。例如关键词“解决44错误”搜索
在搜索结果中，我们可以看到，完全出现在关键词的标题中的文章非常少。因此，我们有理由相信，我们的“44错误解决方案”文章很可能在发布后获得不错的排名。参考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
3、依靠关键词长期的关注和感受。
好吧，让我们到此为止。如果大家有什么问题，可以一起讨论。顺便提供一个``（易推英文TuiGuang123_COM）技术交流研究组''，群号：36329 欢迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）爱好者参与。
一推英语软文作家TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文作家、一推英语软文兼职TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文兼职、一推英语软文@ >写作TuiGuang123，亿推Tuiguang123英文软文写作。TuiGuang123_COM提供标准化的英文软文出版和英文新闻稿撰写服务。专业英语母语软文作家，100个英语软文可在一周内完成。欢迎国内外贸易客户或外贸推广伙伴联系业务，共谋发展。联系方式可在百度搜索“易皮英语推广”或直接访问Tuiguang_COM
关键词采集词(影响网站关键词排名的因素是什么?如何让网站的关键词的排名提升)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2021-11-09 20:16
关键词采集词(影响网站关键词排名的因素是什么?如何让网站的关键词的排名提升)
影响网站关键词排名的因素有哪些？如何提高网站的关键词的排名应该是每个seoer都在做的事情。新手可能正在探索这一点。也是大家一直想了解的问题。那么影响网站关键词排名的因素有哪些呢？如何提高网站关键词的排名？
一、网站 服务器稳定性：
网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛爬到你网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛爬不上网页。从而导致网页权重降低甚至从索引中剔除，严重影响相关网页关键词的排名。建议及时更换服务器，以免造成不必要的影响，以免流泪不流泪。
二、网站重量
一个高权重的网站关键词很容易得到好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站长喜欢将权重较低的新网站或网站转贴为自己的文章，他们的排名往往比采集的新网站要好。还有之前的博白优比赛。百度上第一个是A5的文章页面。许多大型门户网站关键词的内页排名比一些网站首页目标关键词的排名还要好，这也是权重的体现。
影响体重的因素：
三、是吗原创
相信大家都知道原创文章比采集的内容和文案更受搜索引擎的青睐和提倡。因此，搜索引擎会对原创的内容给予较高的权重。并不是说采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一个长期的网站，那你必须原创！经过一段时间的搜索引擎观察，你的体重会得到一些加分。
四、外部链接
首先，外链不一定越多越好！不一定能提升关键词的排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：带有非法内容的采集垃圾站或网站会给你一个完整的站点链接。虽然外链的数量可以轻松达到几万，但你的关键词排名能提升多少？也许不如网站制作的高权重和高相关性的链接锚文本。那么如何搭建外链呢？
五、内链
网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内部链结构可以集中权重、传递权重、爬行蜘蛛，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好。抓取并确定更好地交付页面和页面浏览量的权重。例如：当文章的内容出现网站首页目标关键词时，做一个首页的链接，当其他文章关键词出现时，做一个该文章的链接文章地址（即锚文本）。蜘蛛判断网站的内部权重是根据站点内的链接数确定的。因此，如果内链建设合理，普通词可以在没有外链的情况下获得更好的排名。
六、相关性
网站 内容相关性是搜索引擎关注的一个点。比如文章的主题内容是否与关键词相关，外部链接的相关性，网站的链接是否与你的网站的内容相关、关键词布局和位置、关键词词频、文章相关文章、内链锚文本等都会对你的关键词@造成一定影响> 排名。
七、百度收录了多少网站相关的关键词
百度收录网站的相关关键词越相关，越容易获得更好的排名。但不是绝对的！正如第四点所说，不一定越多越好。
八、更新规则
网站 每天定时定量更新，外链稳定增长，内链合理建设，不停，不涨不跌，坚持下去，相信你的网站会有一个很好的重量。 查看全部
影响网站关键词排名的因素有哪些？如何提高网站的关键词的排名应该是每个seoer都在做的事情。新手可能正在探索这一点。也是大家一直想了解的问题。那么影响网站关键词排名的因素有哪些呢？如何提高网站关键词的排名？
一、网站 服务器稳定性：
网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛爬到你网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛爬不上网页。从而导致网页权重降低甚至从索引中剔除，严重影响相关网页关键词的排名。建议及时更换服务器，以免造成不必要的影响，以免流泪不流泪。
二、网站重量
一个高权重的网站关键词很容易得到好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站长喜欢将权重较低的新网站或网站转贴为自己的文章，他们的排名往往比采集的新网站要好。还有之前的博白优比赛。百度上第一个是A5的文章页面。许多大型门户网站关键词的内页排名比一些网站首页目标关键词的排名还要好，这也是权重的体现。
影响体重的因素：
三、是吗原创
相信大家都知道原创文章比采集的内容和文案更受搜索引擎的青睐和提倡。因此，搜索引擎会对原创的内容给予较高的权重。并不是说采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一个长期的网站，那你必须原创！经过一段时间的搜索引擎观察，你的体重会得到一些加分。
四、外部链接
首先，外链不一定越多越好！不一定能提升关键词的排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：带有非法内容的采集垃圾站或网站会给你一个完整的站点链接。虽然外链的数量可以轻松达到几万，但你的关键词排名能提升多少？也许不如网站制作的高权重和高相关性的链接锚文本。那么如何搭建外链呢？
五、内链
网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内部链结构可以集中权重、传递权重、爬行蜘蛛，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好。抓取并确定更好地交付页面和页面浏览量的权重。例如：当文章的内容出现网站首页目标关键词时，做一个首页的链接，当其他文章关键词出现时，做一个该文章的链接文章地址（即锚文本）。蜘蛛判断网站的内部权重是根据站点内的链接数确定的。因此，如果内链建设合理，普通词可以在没有外链的情况下获得更好的排名。
六、相关性
网站 内容相关性是搜索引擎关注的一个点。比如文章的主题内容是否与关键词相关，外部链接的相关性，网站的链接是否与你的网站的内容相关、关键词布局和位置、关键词词频、文章相关文章、内链锚文本等都会对你的关键词@造成一定影响> 排名。
七、百度收录了多少网站相关的关键词
百度收录网站的相关关键词越相关，越容易获得更好的排名。但不是绝对的！正如第四点所说，不一定越多越好。
八、更新规则
网站 每天定时定量更新，外链稳定增长，内链合理建设，不停，不涨不跌，坚持下去，相信你的网站会有一个很好的重量。 查看全部
关键词采集词(影响网站关键词排名的因素是什么?如何让网站的关键词的排名提升)
影响网站关键词排名的因素有哪些？如何提高网站的关键词的排名应该是每个seoer都在做的事情。新手可能正在探索这一点。也是大家一直想了解的问题。那么影响网站关键词排名的因素有哪些呢？如何提高网站关键词的排名？
一、网站 服务器稳定性：
网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛爬到你网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛爬不上网页。从而导致网页权重降低甚至从索引中剔除，严重影响相关网页关键词的排名。建议及时更换服务器，以免造成不必要的影响，以免流泪不流泪。
二、网站重量
一个高权重的网站关键词很容易得到好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站长喜欢将权重较低的新网站或网站转贴为自己的文章，他们的排名往往比采集的新网站要好。还有之前的博白优比赛。百度上第一个是A5的文章页面。许多大型门户网站关键词的内页排名比一些网站首页目标关键词的排名还要好，这也是权重的体现。
影响体重的因素：
三、是吗原创
相信大家都知道原创文章比采集的内容和文案更受搜索引擎的青睐和提倡。因此，搜索引擎会对原创的内容给予较高的权重。并不是说采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一个长期的网站，那你必须原创！经过一段时间的搜索引擎观察，你的体重会得到一些加分。
四、外部链接
首先，外链不一定越多越好！不一定能提升关键词的排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：带有非法内容的采集垃圾站或网站会给你一个完整的站点链接。虽然外链的数量可以轻松达到几万，但你的关键词排名能提升多少？也许不如网站制作的高权重和高相关性的链接锚文本。那么如何搭建外链呢？
五、内链
网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内部链结构可以集中权重、传递权重、爬行蜘蛛，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好。抓取并确定更好地交付页面和页面浏览量的权重。例如：当文章的内容出现网站首页目标关键词时，做一个首页的链接，当其他文章关键词出现时，做一个该文章的链接文章地址（即锚文本）。蜘蛛判断网站的内部权重是根据站点内的链接数确定的。因此，如果内链建设合理，普通词可以在没有外链的情况下获得更好的排名。
六、相关性
网站 内容相关性是搜索引擎关注的一个点。比如文章的主题内容是否与关键词相关，外部链接的相关性，网站的链接是否与你的网站的内容相关、关键词布局和位置、关键词词频、文章相关文章、内链锚文本等都会对你的关键词@造成一定影响> 排名。
七、百度收录了多少网站相关的关键词
百度收录网站的相关关键词越相关，越容易获得更好的排名。但不是绝对的！正如第四点所说，不一定越多越好。
八、更新规则
网站 每天定时定量更新，外链稳定增长，内链合理建设，不停，不涨不跌，坚持下去，相信你的网站会有一个很好的重量。
关键词采集词(如何利用关键词采集词选取一个相对优质的词汇)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2021-11-09 18:02
关键词采集词(如何利用关键词采集词选取一个相对优质的词汇)
关键词采集词，对于文案营销来说是基础。怎么选择一个合适的关键词，有2个方面的考虑：1是同行业的所有词汇，包括行业平均关键词量、同行业搜索量、同行业行业排名等等。2是现阶段流量的情况，判断一个词汇的趋势。那么，怎么利用lz提到的几款软件进行搜索词汇，选取一个相对优质的词汇呢？之前我使用过一款算法进行选词的软件，感觉不错，大家可以看一下：lz的问题主要在于“如何在搜索框、百度推广工具中进行选词”以及“如何确定一个靠谱的词汇”两方面，根据我自己的了解我来谈一下我的看法：1.对于搜索框选词可以借助手机端seo一体化搜索框工具，也就是主打关键词的工具，之前我也推荐过这个：基于一体化搜索框工具。
这款工具可以对网站所有页面进行操作，甚至对同一站点进行二次操作。这款工具是我自己的长久之选，下面给大家列举一下他的用法（工具名为：新标题。）用这款工具，首先有一个最基本的要求是，新标题最好只有一个字，最多三个字。其次，选择“由词抓取”模式，即首次通过关键词抓取获取30个词，之后任选部分词汇再次抓取一次。
这样可以比较快的确定一个关键词。第三，选择“关键词词频统计”模式，统计词汇所有在百度一次性投放的词语排名情况。统计的关键词尽量靠前一些，能优先提升排名和收录速度。第四，选择“词汇包”功能，确定第一批词中，哪些词已经在百度工具采集，这个时候你的词汇选择数量会减少，关键词的质量也要提高一些。2.百度推广工具相对比搜索框选词的适用性大些，他可以建立词汇、关键词表格，能帮助你快速找到你需要的词。
在这里我推荐几款值得用的网站推广工具：其实可以对这些工具进行“放大”，覆盖更多词汇。他有个功能蛮不错的，其中还有个标题抓取的功能，相对于词频统计，这个更好用一些。下面这款工具，对于网站前端可能有些帮助，大家可以看一下。可以做词。说了那么多，我还是再来唠叨一下吧，我见过一个人通过关键词的方式在百度上获取到一百多个自然流量，看到这，大家有没有觉得我会说的更多呢？哈哈哈哈哈。
最后我对这些软件进行一下总结：1.与关键词打交道需要一定的定力，对于简单的数据统计要好好利用，有些关键词的用词已经开始发生变化，应该再去抓取，是不是也变得重要一些呢？2.百度推广工具优选，可以帮助我们从一个侧面反应这个词汇的搜索情况，也可以参考这个词汇的广告情况。3.这些工具工具应该算是辅助工具，对于某个词汇某个词汇的筛选，应该是最重要的。4.关键词工具，虽然标题抓取，词频统计以及词汇包的数。 查看全部
关键词采集词，对于文案营销来说是基础。怎么选择一个合适的关键词，有2个方面的考虑：1是同行业的所有词汇，包括行业平均关键词量、同行业搜索量、同行业行业排名等等。2是现阶段流量的情况，判断一个词汇的趋势。那么，怎么利用lz提到的几款软件进行搜索词汇，选取一个相对优质的词汇呢？之前我使用过一款算法进行选词的软件，感觉不错，大家可以看一下：lz的问题主要在于“如何在搜索框、百度推广工具中进行选词”以及“如何确定一个靠谱的词汇”两方面，根据我自己的了解我来谈一下我的看法：1.对于搜索框选词可以借助手机端seo一体化搜索框工具，也就是主打关键词的工具，之前我也推荐过这个：基于一体化搜索框工具。
这款工具可以对网站所有页面进行操作，甚至对同一站点进行二次操作。这款工具是我自己的长久之选，下面给大家列举一下他的用法（工具名为：新标题。）用这款工具，首先有一个最基本的要求是，新标题最好只有一个字，最多三个字。其次，选择“由词抓取”模式，即首次通过关键词抓取获取30个词，之后任选部分词汇再次抓取一次。
这样可以比较快的确定一个关键词。第三，选择“关键词词频统计”模式，统计词汇所有在百度一次性投放的词语排名情况。统计的关键词尽量靠前一些，能优先提升排名和收录速度。第四，选择“词汇包”功能，确定第一批词中，哪些词已经在百度工具采集，这个时候你的词汇选择数量会减少，关键词的质量也要提高一些。2.百度推广工具相对比搜索框选词的适用性大些，他可以建立词汇、关键词表格，能帮助你快速找到你需要的词。
在这里我推荐几款值得用的网站推广工具：其实可以对这些工具进行“放大”，覆盖更多词汇。他有个功能蛮不错的，其中还有个标题抓取的功能，相对于词频统计，这个更好用一些。下面这款工具，对于网站前端可能有些帮助，大家可以看一下。可以做词。说了那么多，我还是再来唠叨一下吧，我见过一个人通过关键词的方式在百度上获取到一百多个自然流量，看到这，大家有没有觉得我会说的更多呢？哈哈哈哈哈。
最后我对这些软件进行一下总结：1.与关键词打交道需要一定的定力，对于简单的数据统计要好好利用，有些关键词的用词已经开始发生变化，应该再去抓取，是不是也变得重要一些呢？2.百度推广工具优选，可以帮助我们从一个侧面反应这个词汇的搜索情况，也可以参考这个词汇的广告情况。3.这些工具工具应该算是辅助工具，对于某个词汇某个词汇的筛选，应该是最重要的。4.关键词工具，虽然标题抓取，词频统计以及词汇包的数。 查看全部
关键词采集词(如何利用关键词采集词选取一个相对优质的词汇)
关键词采集词，对于文案营销来说是基础。怎么选择一个合适的关键词，有2个方面的考虑：1是同行业的所有词汇，包括行业平均关键词量、同行业搜索量、同行业行业排名等等。2是现阶段流量的情况，判断一个词汇的趋势。那么，怎么利用lz提到的几款软件进行搜索词汇，选取一个相对优质的词汇呢？之前我使用过一款算法进行选词的软件，感觉不错，大家可以看一下：lz的问题主要在于“如何在搜索框、百度推广工具中进行选词”以及“如何确定一个靠谱的词汇”两方面，根据我自己的了解我来谈一下我的看法：1.对于搜索框选词可以借助手机端seo一体化搜索框工具，也就是主打关键词的工具，之前我也推荐过这个：基于一体化搜索框工具。
这款工具可以对网站所有页面进行操作，甚至对同一站点进行二次操作。这款工具是我自己的长久之选，下面给大家列举一下他的用法（工具名为：新标题。）用这款工具，首先有一个最基本的要求是，新标题最好只有一个字，最多三个字。其次，选择“由词抓取”模式，即首次通过关键词抓取获取30个词，之后任选部分词汇再次抓取一次。
这样可以比较快的确定一个关键词。第三，选择“关键词词频统计”模式，统计词汇所有在百度一次性投放的词语排名情况。统计的关键词尽量靠前一些，能优先提升排名和收录速度。第四，选择“词汇包”功能，确定第一批词中，哪些词已经在百度工具采集，这个时候你的词汇选择数量会减少，关键词的质量也要提高一些。2.百度推广工具相对比搜索框选词的适用性大些，他可以建立词汇、关键词表格，能帮助你快速找到你需要的词。
在这里我推荐几款值得用的网站推广工具：其实可以对这些工具进行“放大”，覆盖更多词汇。他有个功能蛮不错的，其中还有个标题抓取的功能，相对于词频统计，这个更好用一些。下面这款工具，对于网站前端可能有些帮助，大家可以看一下。可以做词。说了那么多，我还是再来唠叨一下吧，我见过一个人通过关键词的方式在百度上获取到一百多个自然流量，看到这，大家有没有觉得我会说的更多呢？哈哈哈哈哈。
最后我对这些软件进行一下总结：1.与关键词打交道需要一定的定力，对于简单的数据统计要好好利用，有些关键词的用词已经开始发生变化，应该再去抓取，是不是也变得重要一些呢？2.百度推广工具优选，可以帮助我们从一个侧面反应这个词汇的搜索情况，也可以参考这个词汇的广告情况。3.这些工具工具应该算是辅助工具，对于某个词汇某个词汇的筛选，应该是最重要的。4.关键词工具，虽然标题抓取，词频统计以及词汇包的数。
关键词采集词(题主做什么类型的影视剧投资？怎么做？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2021-11-07 11:05
关键词采集词(题主做什么类型的影视剧投资？怎么做？)
关键词采集词云的显示效果搜索词采集python爬虫最后自己做一个微信公众号如何？
现在流行共享经济你可以考虑考虑。实现手机动动手指就能赚钱的机会现在好像没有了。
额(⊙o⊙)我想问下题主做什么类型的影视剧投资？
一部电影火爆的原因有很多，但是获取流量大的影视，从众多投资机构和投资人来看，第一是靠，主角，演员。第二是靠，市场关注度，上座率，观众反馈，线上宣传，线下推广。但是如果你是用付费投放和流量采集两个方法，那么难度有点大。但也有创意可以做。给你几个案例看看。
获取ip的关键词可以去电脑爬虫网站和在手机上下个迷你影视分析，
关键词市场分析，虽然我在做，
传奇道
虽然我知道的没有给题主说的多，但是还是推荐一些比较适合的：关键词分析工具网站：ptengine影视生态链，电影数据调研工具，可以按标签爬取里面关键词的结果，不仅可以查找影片或类型，还可以查询上映期间及票房。欢迎批评指正。
如果你想做的是电影，关键词是大家获取电影话题的主要途径，豆瓣里可以大多数的影视站找相关话题，多看看就能分析出来大致的影视趋势。
同意@伊雪的看法。感觉云盘倒是能做，类似于google文件上传网站那种地方就能够搜索关键词，然后收集就好了。 查看全部
关键词采集词云的显示效果搜索词采集python爬虫最后自己做一个微信公众号如何？
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额(⊙o⊙)我想问下题主做什么类型的影视剧投资？
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关键词采集词(java爬虫关键词采集词的步骤及步骤介绍-乐题库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2021-11-05 15:07
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2021-11-04 02:01
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关键词采集词(基于TF-IDF的关键词抽取方法，帮助读者快速理解文本信息)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-11-04 01:23
关键词采集词(基于TF-IDF的关键词抽取方法，帮助读者快速理解文本信息)
文本关键词提取是一种高度浓缩文本信息的有效方法。它可以通过3-5个词准确概括文本主题，帮助读者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取。>抽取，以及关键词抽取结合多种算法。在学习使用前三种算法进行关键词抽取的过程中，笔者发现网上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取关键词的例子。代码和步骤比较简单，但是使用Word2Vec中的词聚类方法，网上的资料没有明确表达过程和步骤。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法实现专利文本的提取（也适用于其他类型的文本）。通过理论与实践相结合，一步步的理解、学习、实现中文文本关键词提取。
1 概述
一个文档的关键词相当于N个最能表达文档主题的词，也就是文档最重要的词。因此，文本抽取关键词的问题可以转化为一个词重要性排序问题，选择top TopN的词作为文本关键词。目前主流的文本提取方法主要分为以下两类：
（1）基于统计的关键词提取方法
该方法根据词频等统计信息计算文档中词的权重，按照权重值的顺序提取关键词。TF-IDF 和 TextRank 都属于此类方法。其中，TF-IDF方法通过计算单个文本词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率指数（Inverse Document Frequency，IDF）得到词权重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通过词共现窗口构建共现网络，计算词得分。这种方法简单易实现，适用性强，但没有考虑词序问题。
（2）关键词 基于机器学习的抽取方法
该方法包括SVM、朴素贝叶斯等监督学习方法，以及K-means、层次聚类等无监督学习方法。在这类方法中，模型的好坏取决于特征提取，而深度学习是一种有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 词向量模型是自然语言领域具有代表性的学习工具。它在训练语言模型的过程中将字典映射到更抽象的向量空间。每个词都由一个高维向量表示。向量空间中两点之间的距离对应两个词的相似度。
基于以上研究，本文分别采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法，并使用Python语言开发并实现了文本提取关键词。
2 开发环境准备2.1 Python环境
在python官网下载电脑对应的python版本。作者使用的是Python2.7.13的版本。
2.2个第三方模块
本实验Python代码的实现使用了多个知名的第三方模块，主要模块如下：
(1）杰霸
目前使用最广泛的中文分词组件。下载链接：
(2）Gensim
一个用于主题模型、文档索引和大规模语料相似度索引的python库，主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）。下载链接：
本例中维基中文语料库处理和中文词向量模型构建需要该模块。
(3）熊猫
高效处理大数据集和执行数据分析任务的python库是一个基于Numpy的工具包。
下载链接：
(4）Numpy
用于存储和处理大型矩阵的工具包。
下载链接：
(5）Scikit-learn
机器学习的python工具包，python模块引用名称为sklearn，安装前需要Numpy和Scipy两个Python库。
官网地址：
本例中主要使用了该模块中的feature_extraction、KMeans（k-means聚类算法）和PCA（pac降维算法）。
(6）Matplotlib
Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 图形框架。
下载链接：
3 数据准备3.1 样本语料
文中以汽车行业的10项专利作为样本数据集，见文件“data/sample_data.csv”。该文件依次收录编号（id）、标题（title）和摘要（abstract）三个字段。关键词的提取过程中都涉及到标题和摘要。样本集文件截图如下：
样本集文件
您可以根据自己的样本数据调整数据读取代码。
3.2 停用词词典
本文使用中科院计算所中文自然语言处理开放平台发布的中文停用词列表，收录1208个停用词。下载链接：
另外，因为本例中的样本是专利文本，词汇专业性很强，需要手动添加停用词，可以直接加入上面的停用词列表，一行一个停用词，见文件“data/stopWord.TXT”。在这个例子中，作者为了演示目的，在文件的顶部手动添加了六个停用词“包括、相对、免费、使用、本发明和组合”。您可以根据实际情况删除或删除它们。添加停用词。
4 基于TF-IDF的文本提取方法关键词4.1 TF-IDF算法思想
术语频率（TF）是指给定单词在当前文档中出现的频率。由于同一个词在长文档中的词频可能高于短文档，因此需要根据文档的长度对给定词进行归一化，即给定词的个数除以总数当前文档中的单词数。
逆文档频率 (IDF) 是衡量单词普遍重要性的指标。也就是说，如果一个词只出现在少数文档中，则说明它更能代表文档的主题，权重也更大；如果一个词出现在大量的文档中，就说明它代表什么并不清楚，它的权重应该很小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词在一篇文章文章中出现频率较高，而在其他文章中出现频率较低，则认为该词可以更好地代表当前文章@文章的含义。也就是说，一个词的重要性与其在文档中出现的次数成正比，与其在语料库中出现的频率成反比。
计算如下：
TF-IDF计算公式
4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程
由上可知，TF-IDF对文本的所有候选关键词进行加权处理，并根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小，算法的关键词提取步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2） 计算词ti在文本D中的词频；
(3） 计算词ti在整个语料库中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt为词i在语料库中出现的文档数；
(4）计算单词ti的TF-IDF=TF*IDF，重复(2）—(4）得到所有候选关键词TF-IDF值；
（5）将候选关键词的计算结果逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
4.3 代码实现
Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相关功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中，CountVectorizer函数用于构建语料中的词频矩阵，TfidfTransformer函数用于计算词的tfidf权重。
注意：TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf，默认值为True，如果设置为False，IDF计算公式为idf=log(Dn /Dt) + 1。
基于TF-IDF方法的文本提取具体代码如下：
基于TF-IDF方法实现文本关键词提取Python代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
（3）加载自定义停用词列表stopWord.txt，对拼接后的文本进行数据预处理操作，包括分词、过滤匹配词性的词、去除停用词、分离成带空格的文本；
(4） 遍历文本记录，将预处理后的文本放入文档集语料库；
（5）使用CountVectorizer()函数得到词频矩阵，a[j][i]代表第i个文档中第j个词的词频；
（6）使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权重；
（7）得到词袋模型中的关键词和对应的tf-idf矩阵；
(8） 遍历tf-idf矩阵，打印每个文档的词汇表和对应的权重；
（9）对于每个文档，按照词权值降序排序，选择topN个词作为文本关键词，写入数据框；
(10） 将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv。
最终运行结果如下图所示。
TF-IDF方法运行结果
5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text关键词提取方法
TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介绍TextRank之前必须先了解一下PageRank算法。
PageRank 算法是谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林在 1998 年斯坦福大学研究生期间发明的。它是一种用于根据网页之间的超链接计算网页重要性的技术。该算法借鉴了学术界用来判断学术论文重要性的方法，即检查论文的引用次数。基于以上思想，PageRank算法的核心思想是网页的重要性由两部分组成：
① 如果一个网页被大量其他网页链接，则说明该网页更重要，即链接网页的数量；
②如果一个网页链接到排名靠前的网页，说明这个网页更重要，即被链接网页的权重。
一般来说，网页的PageRank值（PR）计算公式如下：
PageRank计算公式
其中，PR(Pi)为第i个网页的重要性排序，即PR值；ɑ为阻尼系数，一般设置为0.85；N是网页总数；mpi 是第 i 个网页的所有链接 网页的集合；L(Pj) 是第 j 个网页的链接数。
最初假设所有网页的排名都是1/N，根据上述公式计算每个网页的PR值。当迭代稳定后，停止迭代计算，得到最终结果。一般情况下，经过10次左右的迭代就基本收敛了。
5.2 TextRank 算法思路
TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自动摘要提取时提出的，是对 PageRank 算法思想的改进。该算法将文本拆分为词汇作为网络节点，形成词汇网络图模型，并将词之间的相似关系视为推荐或投票关系，从而计算出每个词的重要性。
基于TextRank的Text关键词提取使用局部词法关系，即共现窗口，对候选关键词进行排序。该方法的步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2）构造候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，由候选关键词组成，利用共现关系构造边在任意两点之间，只有当它们对应的词在长度为K的窗口中共同出现时，两个节点之间才存在边。K表示窗口的大小，即最多K个词共同出现；
（3） 根据公式迭代计算每个节点的权重，直到收敛；
（4）将节点权重逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
注意：jieba 库收录 jieba.analysis.textrank 函数，可以直接实现 TextRank 算法。本文使用该功能进行实验。
5.3 代码实现
基于TextRank方法提取文本的具体代码如下：
TextRank 方法 Python 代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
(3）加载自定义停用词列表 stopWord.txt;
（4） 遍历文本记录，使用jieba.analysis.textrank函数过滤掉指定词性和topN文本关键词，并将结果存入数据框；
（5）将最终结果写入文件keys_TextRank.csv。
最终运行结果如下图所示。
TextRank 方法操作结果
6 基于Word2Vec词聚类的文本提取方法关键词6.1 Word2Vec词向量表示
众所周知，机器学习模型的输入必须是数值数据，不能直接用文本作为模型的输入。首先需要将其转化为数学形式。基于Word2Vec的词聚类方法是一种机器学习方法，需要对候选关键词进行向量化。因此，必须先构建Word2Vec词向量模型来提取候选关键词的词向量。
Word2Vec 是 Mikolov 等当时在 Google 工作的人于 2013 年发布的词向量训练工具。一经发布，就被广泛应用于自然语言处理领域。该工具使用浅层神经网络模型自动学习词在语料库中的出现，并将词嵌入到高维空间中，通常在100-500维。在新的高维空间中，词被表示为词向量。形式。与传统的文本表示相比，Word2Vec生成的词向量表明，词之间的语义关系在高维空间得到更好的体现，即语义相似的词在高维空间更接近；同时， , 词向量的使用避免了词表示的“维度诅咒”问题。
在实际操作上，特征词向量的提取是基于训练好的词向量模型。词向量模型的训练需要大量的语料才能达到更好的效果。维基中文语料库是公认的大型中文语料库。从维基中文语料库生成的词向量中提取文本语料库的特征词向量。维基中文语料的Word2vec模型训练在文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》一文中有详细介绍，这里不再赘述。即本文从文章得到的最后一个文件“wiki.zh.text.vector”中提取候选关键词的词向量作为聚类模型的输入。
另外，在阅读资料的过程中，发现维基中文语料库中可能没有收录一些非常专业或不常见的词。为了提高语料库的质量，可以添加实验所需的样本语料库一起训练。笔者认为这是一种非常可行的方式。在本例中，为简单起见，不采用该方法，您可以参考该方法根据您的实际情况进行调整。
6.2 K-means聚类算法
聚类算法的目的是发现数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组，使得组内的相似度尽可能大，成分的相似度尽可能小。
K-Means 是一种常见的基于原型的聚类技术。本文选择该算法作为词聚类方法。算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的期望簇数，通过计算每个点到每个质心的距离，将每个点分配到最近的质心，形成K然后，根据分配给该簇的点重新计算每个簇的质心，重复分配和更新质心的操作，直到该簇不变或达到最大迭代次数。
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程
Word2Vec词聚类文本关键词提取方法的主要思想是对词向量表示的文本词通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，并选择聚类中心作为文章的主要关键词之一，计算其他词与聚类中心的相似度，选择距离聚类中心最近的topN个词作为文本关键词，计算其他词与聚类中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量进行计算。
假设Dn为测试语料的大小，使用该方法提取文本关键词的步骤如下：
（1）对维基中文语料进行Word2vec模型训练，参考我的文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》()，得到词向量文件“wiki.zh.文本向量"";
（2）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去重、去除停用词等数据预处理操作。本小节使用口吃分词，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2, …,tn];
（3）遍历候选关键词，从词向量文件中提取候选关键词的词向量表示，即WV=[v1,v2,...,vm] ;
（4）对候选关键词进行K-Means聚类，得到每个类别的聚类中心；
（5） 计算组内词与各类别下聚类中心的距离（欧氏距离），并按聚类大小升序排序；
（6）计算候选关键词的结果，得到TopN个词排在文本关键词。
<p>Step(4）需要人为给出聚类数。本文测试语料为汽车行业专利文本，所以只需要聚类为1类即可，可以根据自己的数据进行调整； step( 查看全部
文本关键词提取是一种高度浓缩文本信息的有效方法。它可以通过3-5个词准确概括文本主题，帮助读者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取。>抽取，以及关键词抽取结合多种算法。在学习使用前三种算法进行关键词抽取的过程中，笔者发现网上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取关键词的例子。代码和步骤比较简单，但是使用Word2Vec中的词聚类方法，网上的资料没有明确表达过程和步骤。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法实现专利文本的提取（也适用于其他类型的文本）。通过理论与实践相结合，一步步的理解、学习、实现中文文本关键词提取。
1 概述
一个文档的关键词相当于N个最能表达文档主题的词，也就是文档最重要的词。因此，文本抽取关键词的问题可以转化为一个词重要性排序问题，选择top TopN的词作为文本关键词。目前主流的文本提取方法主要分为以下两类：
（1）基于统计的关键词提取方法
该方法根据词频等统计信息计算文档中词的权重，按照权重值的顺序提取关键词。TF-IDF 和 TextRank 都属于此类方法。其中，TF-IDF方法通过计算单个文本词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率指数（Inverse Document Frequency，IDF）得到词权重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通过词共现窗口构建共现网络，计算词得分。这种方法简单易实现，适用性强，但没有考虑词序问题。
（2）关键词 基于机器学习的抽取方法
该方法包括SVM、朴素贝叶斯等监督学习方法，以及K-means、层次聚类等无监督学习方法。在这类方法中，模型的好坏取决于特征提取，而深度学习是一种有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 词向量模型是自然语言领域具有代表性的学习工具。它在训练语言模型的过程中将字典映射到更抽象的向量空间。每个词都由一个高维向量表示。向量空间中两点之间的距离对应两个词的相似度。
基于以上研究，本文分别采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法，并使用Python语言开发并实现了文本提取关键词。
2 开发环境准备2.1 Python环境
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3 数据准备3.1 样本语料
文中以汽车行业的10项专利作为样本数据集，见文件“data/sample_data.csv”。该文件依次收录编号（id）、标题（title）和摘要（abstract）三个字段。关键词的提取过程中都涉及到标题和摘要。样本集文件截图如下：
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3.2 停用词词典
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4 基于TF-IDF的文本提取方法关键词4.1 TF-IDF算法思想
术语频率（TF）是指给定单词在当前文档中出现的频率。由于同一个词在长文档中的词频可能高于短文档，因此需要根据文档的长度对给定词进行归一化，即给定词的个数除以总数当前文档中的单词数。
逆文档频率 (IDF) 是衡量单词普遍重要性的指标。也就是说，如果一个词只出现在少数文档中，则说明它更能代表文档的主题，权重也更大；如果一个词出现在大量的文档中，就说明它代表什么并不清楚，它的权重应该很小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词在一篇文章文章中出现频率较高，而在其他文章中出现频率较低，则认为该词可以更好地代表当前文章@文章的含义。也就是说，一个词的重要性与其在文档中出现的次数成正比，与其在语料库中出现的频率成反比。
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4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程
由上可知，TF-IDF对文本的所有候选关键词进行加权处理，并根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小，算法的关键词提取步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2） 计算词ti在文本D中的词频；
(3） 计算词ti在整个语料库中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt为词i在语料库中出现的文档数；
(4）计算单词ti的TF-IDF=TF*IDF，重复(2）—(4）得到所有候选关键词TF-IDF值；
（5）将候选关键词的计算结果逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
4.3 代码实现
Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相关功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中，CountVectorizer函数用于构建语料中的词频矩阵，TfidfTransformer函数用于计算词的tfidf权重。
注意：TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf，默认值为True，如果设置为False，IDF计算公式为idf=log(Dn /Dt) + 1。
基于TF-IDF方法的文本提取具体代码如下：
基于TF-IDF方法实现文本关键词提取Python代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
（3）加载自定义停用词列表stopWord.txt，对拼接后的文本进行数据预处理操作，包括分词、过滤匹配词性的词、去除停用词、分离成带空格的文本；
(4） 遍历文本记录，将预处理后的文本放入文档集语料库；
（5）使用CountVectorizer()函数得到词频矩阵，a[j][i]代表第i个文档中第j个词的词频；
（6）使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权重；
（7）得到词袋模型中的关键词和对应的tf-idf矩阵；
(8） 遍历tf-idf矩阵，打印每个文档的词汇表和对应的权重；
（9）对于每个文档，按照词权值降序排序，选择topN个词作为文本关键词，写入数据框；
(10） 将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv。
最终运行结果如下图所示。
TF-IDF方法运行结果
5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text关键词提取方法
TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介绍TextRank之前必须先了解一下PageRank算法。
PageRank 算法是谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林在 1998 年斯坦福大学研究生期间发明的。它是一种用于根据网页之间的超链接计算网页重要性的技术。该算法借鉴了学术界用来判断学术论文重要性的方法，即检查论文的引用次数。基于以上思想，PageRank算法的核心思想是网页的重要性由两部分组成：
① 如果一个网页被大量其他网页链接，则说明该网页更重要，即链接网页的数量；
②如果一个网页链接到排名靠前的网页，说明这个网页更重要，即被链接网页的权重。
一般来说，网页的PageRank值（PR）计算公式如下：
PageRank计算公式
其中，PR(Pi)为第i个网页的重要性排序，即PR值；ɑ为阻尼系数，一般设置为0.85；N是网页总数；mpi 是第 i 个网页的所有链接 网页的集合；L(Pj) 是第 j 个网页的链接数。
最初假设所有网页的排名都是1/N，根据上述公式计算每个网页的PR值。当迭代稳定后，停止迭代计算，得到最终结果。一般情况下，经过10次左右的迭代就基本收敛了。
5.2 TextRank 算法思路
TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自动摘要提取时提出的，是对 PageRank 算法思想的改进。该算法将文本拆分为词汇作为网络节点，形成词汇网络图模型，并将词之间的相似关系视为推荐或投票关系，从而计算出每个词的重要性。
基于TextRank的Text关键词提取使用局部词法关系，即共现窗口，对候选关键词进行排序。该方法的步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2）构造候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，由候选关键词组成，利用共现关系构造边在任意两点之间，只有当它们对应的词在长度为K的窗口中共同出现时，两个节点之间才存在边。K表示窗口的大小，即最多K个词共同出现；
（3） 根据公式迭代计算每个节点的权重，直到收敛；
（4）将节点权重逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
注意：jieba 库收录 jieba.analysis.textrank 函数，可以直接实现 TextRank 算法。本文使用该功能进行实验。
5.3 代码实现
基于TextRank方法提取文本的具体代码如下：
TextRank 方法 Python 代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
(3）加载自定义停用词列表 stopWord.txt;
（4） 遍历文本记录，使用jieba.analysis.textrank函数过滤掉指定词性和topN文本关键词，并将结果存入数据框；
（5）将最终结果写入文件keys_TextRank.csv。
最终运行结果如下图所示。
TextRank 方法操作结果
6 基于Word2Vec词聚类的文本提取方法关键词6.1 Word2Vec词向量表示
众所周知，机器学习模型的输入必须是数值数据，不能直接用文本作为模型的输入。首先需要将其转化为数学形式。基于Word2Vec的词聚类方法是一种机器学习方法，需要对候选关键词进行向量化。因此，必须先构建Word2Vec词向量模型来提取候选关键词的词向量。
Word2Vec 是 Mikolov 等当时在 Google 工作的人于 2013 年发布的词向量训练工具。一经发布，就被广泛应用于自然语言处理领域。该工具使用浅层神经网络模型自动学习词在语料库中的出现，并将词嵌入到高维空间中，通常在100-500维。在新的高维空间中，词被表示为词向量。形式。与传统的文本表示相比，Word2Vec生成的词向量表明，词之间的语义关系在高维空间得到更好的体现，即语义相似的词在高维空间更接近；同时， , 词向量的使用避免了词表示的“维度诅咒”问题。
在实际操作上，特征词向量的提取是基于训练好的词向量模型。词向量模型的训练需要大量的语料才能达到更好的效果。维基中文语料库是公认的大型中文语料库。从维基中文语料库生成的词向量中提取文本语料库的特征词向量。维基中文语料的Word2vec模型训练在文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》一文中有详细介绍，这里不再赘述。即本文从文章得到的最后一个文件“wiki.zh.text.vector”中提取候选关键词的词向量作为聚类模型的输入。
另外，在阅读资料的过程中，发现维基中文语料库中可能没有收录一些非常专业或不常见的词。为了提高语料库的质量，可以添加实验所需的样本语料库一起训练。笔者认为这是一种非常可行的方式。在本例中，为简单起见，不采用该方法，您可以参考该方法根据您的实际情况进行调整。
6.2 K-means聚类算法
聚类算法的目的是发现数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组，使得组内的相似度尽可能大，成分的相似度尽可能小。
K-Means 是一种常见的基于原型的聚类技术。本文选择该算法作为词聚类方法。算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的期望簇数，通过计算每个点到每个质心的距离，将每个点分配到最近的质心，形成K然后，根据分配给该簇的点重新计算每个簇的质心，重复分配和更新质心的操作，直到该簇不变或达到最大迭代次数。
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程
Word2Vec词聚类文本关键词提取方法的主要思想是对词向量表示的文本词通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，并选择聚类中心作为文章的主要关键词之一，计算其他词与聚类中心的相似度，选择距离聚类中心最近的topN个词作为文本关键词，计算其他词与聚类中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量进行计算。
假设Dn为测试语料的大小，使用该方法提取文本关键词的步骤如下：
（1）对维基中文语料进行Word2vec模型训练，参考我的文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》()，得到词向量文件“wiki.zh.文本向量"";
（2）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去重、去除停用词等数据预处理操作。本小节使用口吃分词，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2, …,tn];
（3）遍历候选关键词，从词向量文件中提取候选关键词的词向量表示，即WV=[v1,v2,...,vm] ;
（4）对候选关键词进行K-Means聚类，得到每个类别的聚类中心；
（5） 计算组内词与各类别下聚类中心的距离（欧氏距离），并按聚类大小升序排序；
（6）计算候选关键词的结果，得到TopN个词排在文本关键词。
<p>Step(4）需要人为给出聚类数。本文测试语料为汽车行业专利文本，所以只需要聚类为1类即可，可以根据自己的数据进行调整； step( 查看全部
关键词采集词(基于TF-IDF的关键词抽取方法，帮助读者快速理解文本信息)
文本关键词提取是一种高度浓缩文本信息的有效方法。它可以通过3-5个词准确概括文本主题，帮助读者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取。>抽取，以及关键词抽取结合多种算法。在学习使用前三种算法进行关键词抽取的过程中，笔者发现网上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取关键词的例子。代码和步骤比较简单，但是使用Word2Vec中的词聚类方法，网上的资料没有明确表达过程和步骤。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法实现专利文本的提取（也适用于其他类型的文本）。通过理论与实践相结合，一步步的理解、学习、实现中文文本关键词提取。
1 概述
一个文档的关键词相当于N个最能表达文档主题的词，也就是文档最重要的词。因此，文本抽取关键词的问题可以转化为一个词重要性排序问题，选择top TopN的词作为文本关键词。目前主流的文本提取方法主要分为以下两类：
（1）基于统计的关键词提取方法
该方法根据词频等统计信息计算文档中词的权重，按照权重值的顺序提取关键词。TF-IDF 和 TextRank 都属于此类方法。其中，TF-IDF方法通过计算单个文本词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率指数（Inverse Document Frequency，IDF）得到词权重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通过词共现窗口构建共现网络，计算词得分。这种方法简单易实现，适用性强，但没有考虑词序问题。
（2）关键词 基于机器学习的抽取方法
该方法包括SVM、朴素贝叶斯等监督学习方法，以及K-means、层次聚类等无监督学习方法。在这类方法中，模型的好坏取决于特征提取，而深度学习是一种有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 词向量模型是自然语言领域具有代表性的学习工具。它在训练语言模型的过程中将字典映射到更抽象的向量空间。每个词都由一个高维向量表示。向量空间中两点之间的距离对应两个词的相似度。
基于以上研究，本文分别采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法，并使用Python语言开发并实现了文本提取关键词。
2 开发环境准备2.1 Python环境
在python官网下载电脑对应的python版本。作者使用的是Python2.7.13的版本。
2.2个第三方模块
本实验Python代码的实现使用了多个知名的第三方模块，主要模块如下：
(1）杰霸
目前使用最广泛的中文分词组件。下载链接：
(2）Gensim
一个用于主题模型、文档索引和大规模语料相似度索引的python库，主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）。下载链接：
本例中维基中文语料库处理和中文词向量模型构建需要该模块。
(3）熊猫
高效处理大数据集和执行数据分析任务的python库是一个基于Numpy的工具包。
下载链接：
(4）Numpy
用于存储和处理大型矩阵的工具包。
下载链接：
(5）Scikit-learn
机器学习的python工具包，python模块引用名称为sklearn，安装前需要Numpy和Scipy两个Python库。
官网地址：
本例中主要使用了该模块中的feature_extraction、KMeans（k-means聚类算法）和PCA（pac降维算法）。
(6）Matplotlib
Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 图形框架。
下载链接：
3 数据准备3.1 样本语料
文中以汽车行业的10项专利作为样本数据集，见文件“data/sample_data.csv”。该文件依次收录编号（id）、标题（title）和摘要（abstract）三个字段。关键词的提取过程中都涉及到标题和摘要。样本集文件截图如下：
样本集文件
您可以根据自己的样本数据调整数据读取代码。
3.2 停用词词典
本文使用中科院计算所中文自然语言处理开放平台发布的中文停用词列表，收录1208个停用词。下载链接：
另外，因为本例中的样本是专利文本，词汇专业性很强，需要手动添加停用词，可以直接加入上面的停用词列表，一行一个停用词，见文件“data/stopWord.TXT”。在这个例子中，作者为了演示目的，在文件的顶部手动添加了六个停用词“包括、相对、免费、使用、本发明和组合”。您可以根据实际情况删除或删除它们。添加停用词。
4 基于TF-IDF的文本提取方法关键词4.1 TF-IDF算法思想
术语频率（TF）是指给定单词在当前文档中出现的频率。由于同一个词在长文档中的词频可能高于短文档，因此需要根据文档的长度对给定词进行归一化，即给定词的个数除以总数当前文档中的单词数。
逆文档频率 (IDF) 是衡量单词普遍重要性的指标。也就是说，如果一个词只出现在少数文档中，则说明它更能代表文档的主题，权重也更大；如果一个词出现在大量的文档中，就说明它代表什么并不清楚，它的权重应该很小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词在一篇文章文章中出现频率较高，而在其他文章中出现频率较低，则认为该词可以更好地代表当前文章@文章的含义。也就是说，一个词的重要性与其在文档中出现的次数成正比，与其在语料库中出现的频率成反比。
计算如下：
TF-IDF计算公式
4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程
由上可知，TF-IDF对文本的所有候选关键词进行加权处理，并根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小，算法的关键词提取步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2） 计算词ti在文本D中的词频；
(3） 计算词ti在整个语料库中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt为词i在语料库中出现的文档数；
(4）计算单词ti的TF-IDF=TF*IDF，重复(2）—(4）得到所有候选关键词TF-IDF值；
（5）将候选关键词的计算结果逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
4.3 代码实现
Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相关功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中，CountVectorizer函数用于构建语料中的词频矩阵，TfidfTransformer函数用于计算词的tfidf权重。
注意：TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf，默认值为True，如果设置为False，IDF计算公式为idf=log(Dn /Dt) + 1。
基于TF-IDF方法的文本提取具体代码如下：
基于TF-IDF方法实现文本关键词提取Python代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
（3）加载自定义停用词列表stopWord.txt，对拼接后的文本进行数据预处理操作，包括分词、过滤匹配词性的词、去除停用词、分离成带空格的文本；
(4） 遍历文本记录，将预处理后的文本放入文档集语料库；
（5）使用CountVectorizer()函数得到词频矩阵，a[j][i]代表第i个文档中第j个词的词频；
（6）使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权重；
（7）得到词袋模型中的关键词和对应的tf-idf矩阵；
(8） 遍历tf-idf矩阵，打印每个文档的词汇表和对应的权重；
（9）对于每个文档，按照词权值降序排序，选择topN个词作为文本关键词，写入数据框；
(10） 将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv。
最终运行结果如下图所示。
TF-IDF方法运行结果
5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text关键词提取方法
TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介绍TextRank之前必须先了解一下PageRank算法。
PageRank 算法是谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林在 1998 年斯坦福大学研究生期间发明的。它是一种用于根据网页之间的超链接计算网页重要性的技术。该算法借鉴了学术界用来判断学术论文重要性的方法，即检查论文的引用次数。基于以上思想，PageRank算法的核心思想是网页的重要性由两部分组成：
① 如果一个网页被大量其他网页链接，则说明该网页更重要，即链接网页的数量；
②如果一个网页链接到排名靠前的网页，说明这个网页更重要，即被链接网页的权重。
一般来说，网页的PageRank值（PR）计算公式如下：
PageRank计算公式
其中，PR(Pi)为第i个网页的重要性排序，即PR值；ɑ为阻尼系数，一般设置为0.85；N是网页总数；mpi 是第 i 个网页的所有链接 网页的集合；L(Pj) 是第 j 个网页的链接数。
最初假设所有网页的排名都是1/N，根据上述公式计算每个网页的PR值。当迭代稳定后，停止迭代计算，得到最终结果。一般情况下，经过10次左右的迭代就基本收敛了。
5.2 TextRank 算法思路
TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自动摘要提取时提出的，是对 PageRank 算法思想的改进。该算法将文本拆分为词汇作为网络节点，形成词汇网络图模型，并将词之间的相似关系视为推荐或投票关系，从而计算出每个词的重要性。
基于TextRank的Text关键词提取使用局部词法关系，即共现窗口，对候选关键词进行排序。该方法的步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2）构造候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，由候选关键词组成，利用共现关系构造边在任意两点之间，只有当它们对应的词在长度为K的窗口中共同出现时，两个节点之间才存在边。K表示窗口的大小，即最多K个词共同出现；
（3） 根据公式迭代计算每个节点的权重，直到收敛；
（4）将节点权重逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
注意：jieba 库收录 jieba.analysis.textrank 函数，可以直接实现 TextRank 算法。本文使用该功能进行实验。
5.3 代码实现
基于TextRank方法提取文本的具体代码如下：
TextRank 方法 Python 代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
(3）加载自定义停用词列表 stopWord.txt;
（4） 遍历文本记录，使用jieba.analysis.textrank函数过滤掉指定词性和topN文本关键词，并将结果存入数据框；
（5）将最终结果写入文件keys_TextRank.csv。
最终运行结果如下图所示。
TextRank 方法操作结果
6 基于Word2Vec词聚类的文本提取方法关键词6.1 Word2Vec词向量表示
众所周知，机器学习模型的输入必须是数值数据，不能直接用文本作为模型的输入。首先需要将其转化为数学形式。基于Word2Vec的词聚类方法是一种机器学习方法，需要对候选关键词进行向量化。因此，必须先构建Word2Vec词向量模型来提取候选关键词的词向量。
Word2Vec 是 Mikolov 等当时在 Google 工作的人于 2013 年发布的词向量训练工具。一经发布，就被广泛应用于自然语言处理领域。该工具使用浅层神经网络模型自动学习词在语料库中的出现，并将词嵌入到高维空间中，通常在100-500维。在新的高维空间中，词被表示为词向量。形式。与传统的文本表示相比，Word2Vec生成的词向量表明，词之间的语义关系在高维空间得到更好的体现，即语义相似的词在高维空间更接近；同时， , 词向量的使用避免了词表示的“维度诅咒”问题。
在实际操作上，特征词向量的提取是基于训练好的词向量模型。词向量模型的训练需要大量的语料才能达到更好的效果。维基中文语料库是公认的大型中文语料库。从维基中文语料库生成的词向量中提取文本语料库的特征词向量。维基中文语料的Word2vec模型训练在文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》一文中有详细介绍，这里不再赘述。即本文从文章得到的最后一个文件“wiki.zh.text.vector”中提取候选关键词的词向量作为聚类模型的输入。
另外，在阅读资料的过程中，发现维基中文语料库中可能没有收录一些非常专业或不常见的词。为了提高语料库的质量，可以添加实验所需的样本语料库一起训练。笔者认为这是一种非常可行的方式。在本例中，为简单起见，不采用该方法，您可以参考该方法根据您的实际情况进行调整。
6.2 K-means聚类算法
聚类算法的目的是发现数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组，使得组内的相似度尽可能大，成分的相似度尽可能小。
K-Means 是一种常见的基于原型的聚类技术。本文选择该算法作为词聚类方法。算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的期望簇数，通过计算每个点到每个质心的距离，将每个点分配到最近的质心，形成K然后，根据分配给该簇的点重新计算每个簇的质心，重复分配和更新质心的操作，直到该簇不变或达到最大迭代次数。
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程
Word2Vec词聚类文本关键词提取方法的主要思想是对词向量表示的文本词通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，并选择聚类中心作为文章的主要关键词之一，计算其他词与聚类中心的相似度，选择距离聚类中心最近的topN个词作为文本关键词，计算其他词与聚类中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量进行计算。
假设Dn为测试语料的大小，使用该方法提取文本关键词的步骤如下：
（1）对维基中文语料进行Word2vec模型训练，参考我的文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》()，得到词向量文件“wiki.zh.文本向量"";
（2）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去重、去除停用词等数据预处理操作。本小节使用口吃分词，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2, …,tn];
（3）遍历候选关键词，从词向量文件中提取候选关键词的词向量表示，即WV=[v1,v2,...,vm] ;
（4）对候选关键词进行K-Means聚类，得到每个类别的聚类中心；
（5） 计算组内词与各类别下聚类中心的距离（欧氏距离），并按聚类大小升序排序；
（6）计算候选关键词的结果，得到TopN个词排在文本关键词。
<p>Step(4）需要人为给出聚类数。本文测试语料为汽车行业专利文本，所以只需要聚类为1类即可，可以根据自己的数据进行调整； step(
关键词采集词(关键词采集词库本地化表象特征识别系统加工后的行为分析报告)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-11-04 00:02
关键词采集词(关键词采集词库本地化表象特征识别系统加工后的行为分析报告)
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当前的网页的访问基本是用浏览器，或者说没有太多的安全措施，所以各种资源都会泄露，网站比如说关键词，隐私数据，等，应该都是有方法可以把它屏蔽掉。blade，插件：有可以对访问网站上的所有关键词进行监控的软件，效果不错，虽然处理的数据量不如题主的大。
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关键词采集词( 如何来收集和筛选关键词？的渠道方法分享！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 177 次浏览 • 2021-11-03 19:08
关键词采集词(
如何来收集和筛选关键词？的渠道方法分享！)
很多朋友不知道如何采集和过滤关键词？一般来说，通过不同渠道采集关键词时，尽量覆盖用户的搜索习惯，避免遗漏。然后我们将根据相关性、竞争性和受欢迎程度进行过滤。下面小编就为大家简单介绍一下！
关键词的合集
1、基于核心词的关联扩展。方法是根据直觉印象或个人经验，在核心词前后添加品牌、地区、行业、特征等修饰语。
2、参考选手的网站用词。尤其是关键词排名靠前的网站，一定要重点分析研究。打开竞争对手的网站后，在空白部分右击，点击“查看网页源代码”。多研究一下竞争对手网站的每个页面的关键词布局，对我们有很好的参考价值。
3、使用采集工具。常用的关键词采集工具有：百度索引、百度推广账号中的关键词规划师、站长工具中的关键词挖掘等，大家可以在线搜索使用。另外，搜索引擎自带的推荐功能也可以作为采集关键词的重要参考。比如百度的自动下拉框，页面底部的“相关搜索”。
关键词的放映
决定一个关键词是否被选中主要考虑三个方面：相关性、搜索量和竞争。
1、相关性
关键词 的相关性越高，值越大。
2、搜索量
一个词的搜索者越多，他给我们带来的潜在访问者就越多网站。
3、比赛
百度每页只能显示10个自然搜索结果。很多热门词的竞争非常激烈，所以在选择词的时候，不要一味地看搜索量，还要考虑到竞争程度，尽力达到预期的目标。 查看全部
如何来收集和筛选关键词？的渠道方法分享！)
很多朋友不知道如何采集和过滤关键词？一般来说，通过不同渠道采集关键词时，尽量覆盖用户的搜索习惯，避免遗漏。然后我们将根据相关性、竞争性和受欢迎程度进行过滤。下面小编就为大家简单介绍一下！
关键词的合集
1、基于核心词的关联扩展。方法是根据直觉印象或个人经验，在核心词前后添加品牌、地区、行业、特征等修饰语。
2、参考选手的网站用词。尤其是关键词排名靠前的网站，一定要重点分析研究。打开竞争对手的网站后，在空白部分右击，点击“查看网页源代码”。多研究一下竞争对手网站的每个页面的关键词布局，对我们有很好的参考价值。
3、使用采集工具。常用的关键词采集工具有：百度索引、百度推广账号中的关键词规划师、站长工具中的关键词挖掘等，大家可以在线搜索使用。另外，搜索引擎自带的推荐功能也可以作为采集关键词的重要参考。比如百度的自动下拉框，页面底部的“相关搜索”。
关键词的放映
决定一个关键词是否被选中主要考虑三个方面：相关性、搜索量和竞争。
1、相关性
关键词 的相关性越高，值越大。
2、搜索量
一个词的搜索者越多，他给我们带来的潜在访问者就越多网站。
3、比赛
百度每页只能显示10个自然搜索结果。很多热门词的竞争非常激烈，所以在选择词的时候，不要一味地看搜索量，还要考虑到竞争程度，尽力达到预期的目标。 查看全部
关键词采集词(
如何来收集和筛选关键词？的渠道方法分享！)
很多朋友不知道如何采集和过滤关键词？一般来说，通过不同渠道采集关键词时，尽量覆盖用户的搜索习惯，避免遗漏。然后我们将根据相关性、竞争性和受欢迎程度进行过滤。下面小编就为大家简单介绍一下！
关键词的合集
1、基于核心词的关联扩展。方法是根据直觉印象或个人经验，在核心词前后添加品牌、地区、行业、特征等修饰语。
2、参考选手的网站用词。尤其是关键词排名靠前的网站，一定要重点分析研究。打开竞争对手的网站后，在空白部分右击，点击“查看网页源代码”。多研究一下竞争对手网站的每个页面的关键词布局，对我们有很好的参考价值。
3、使用采集工具。常用的关键词采集工具有：百度索引、百度推广账号中的关键词规划师、站长工具中的关键词挖掘等，大家可以在线搜索使用。另外，搜索引擎自带的推荐功能也可以作为采集关键词的重要参考。比如百度的自动下拉框，页面底部的“相关搜索”。
关键词的放映
决定一个关键词是否被选中主要考虑三个方面：相关性、搜索量和竞争。
1、相关性
关键词 的相关性越高，值越大。
2、搜索量
一个词的搜索者越多，他给我们带来的潜在访问者就越多网站。
3、比赛
百度每页只能显示10个自然搜索结果。很多热门词的竞争非常激烈，所以在选择词的时候，不要一味地看搜索量，还要考虑到竞争程度，尽力达到预期的目标。
关键词采集词(网站关键词收集器需要查看的关键词列表，粘贴功能支持用户自定义)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-11-02 15:20
关键词采集词(网站关键词收集器需要查看的关键词列表，粘贴功能支持用户自定义)
网站关键词 Collector 是一款非常好的批量采集指定关键词网站 软件。很多用户在采集关键词的时候，经常会遇到各种各样的麻烦。如需采集关键词，可下载软件使用。用户可以免费使用。只需进入指定的关键词，设置相关功能，点击开始采集，即可快速完成关键词的采集。而且，简单的使用方法提高了采集的速度。该功能进入您需要查看的关键词列表，粘贴功能支持自定义选择。您需要搜索的搜索引擎可以快速选择您需要使用的模块。合并保存，自动删除重复结果，谷歌必应英文站点是否不收录WWW和顶级域名，合并分割线功能是否支持忽略搜索引擎自身网站，谷歌必应雅虎没有软件功能等待页数被输入。支持设置采集页面，只采集指定排名的网站。采集完成后，统计包括输入时间和直观的用户界面，让您更轻松地完成使用。1.在本站河东软件园下载软件后，解压成功，点击关键词网站采集器。exe运行软件；2.进入软件主界面，支持查看和进入关键词列表，输入关键词 自己动手；3.根据需要选择搜索引擎，包括百度和百度新闻、搜狗新闻、神马移动等。4.快速保存要使用的模块，添加各种相关模板；5.设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1<
Excel 导出：csv 是一个文本表格，Excel 可以将其显示为多列多行数据。只要在保存模板中设置：这个格式是csv格式，每一项用引号括起来，多个项用逗号隔开，然后保存扩展名填csv，就可以问常见问题：为什么有些网址不同批次的关键词采集在结果中重复了？尤其是只引用了#domain#或者#top-level domain#之后，出现了很多网站被抄袭的情况。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会被采集到网站的不同内页中。引用一个域名时，同一个网站不同内页的域名结果自然会是一样的。此外，软件中的自动去重是对采集到的结果进行内部去重，之前采集的结果不在本次去重的范围内。如果两个集合的结果中存在一些重复的URL，可以将它们合并在一起并用软件复制。为什么我过一段时间还收不到？这可能是集合太多，受搜索引擎限制。一般可以通过改IP继续（比如用VPN改IP）采集。如果不更改，则只能在搜索引擎删除该块后继续添加书签。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。但即使验证码被屏蔽，软件也会弹出验证码进行人工输入（百度、谷歌）。 查看全部
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Excel 导出：csv 是一个文本表格，Excel 可以将其显示为多列多行数据。只要在保存模板中设置：这个格式是csv格式，每一项用引号括起来，多个项用逗号隔开，然后保存扩展名填csv，就可以问常见问题：为什么有些网址不同批次的关键词采集在结果中重复了？尤其是只引用了#domain#或者#top-level domain#之后，出现了很多网站被抄袭的情况。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会被采集到网站的不同内页中。引用一个域名时，同一个网站不同内页的域名结果自然会是一样的。此外，软件中的自动去重是对采集到的结果进行内部去重，之前采集的结果不在本次去重的范围内。如果两个集合的结果中存在一些重复的URL，可以将它们合并在一起并用软件复制。为什么我过一段时间还收不到？这可能是集合太多，受搜索引擎限制。一般可以通过改IP继续（比如用VPN改IP）采集。如果不更改，则只能在搜索引擎删除该块后继续添加书签。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。但即使验证码被屏蔽，软件也会弹出验证码进行人工输入（百度、谷歌）。 查看全部
关键词采集词(网站关键词收集器需要查看的关键词列表，粘贴功能支持用户自定义)
网站关键词 Collector 是一款非常好的批量采集指定关键词网站 软件。很多用户在采集关键词的时候，经常会遇到各种各样的麻烦。如需采集关键词，可下载软件使用。用户可以免费使用。只需进入指定的关键词，设置相关功能，点击开始采集，即可快速完成关键词的采集。而且，简单的使用方法提高了采集的速度。该功能进入您需要查看的关键词列表，粘贴功能支持自定义选择。您需要搜索的搜索引擎可以快速选择您需要使用的模块。合并保存，自动删除重复结果，谷歌必应英文站点是否不收录WWW和顶级域名，合并分割线功能是否支持忽略搜索引擎自身网站，谷歌必应雅虎没有软件功能等待页数被输入。支持设置采集页面，只采集指定排名的网站。采集完成后，统计包括输入时间和直观的用户界面，让您更轻松地完成使用。1.在本站河东软件园下载软件后，解压成功，点击关键词网站采集器。exe运行软件；2.进入软件主界面，支持查看和进入关键词列表，输入关键词 自己动手；3.根据需要选择搜索引擎，包括百度和百度新闻、搜狗新闻、神马移动等。4.快速保存要使用的模块，添加各种相关模板；5.设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1<
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关键词采集词( 关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2021-11-01 01:31
关键词采集词(
关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
<p>关键词词库的建立，集合，筛选，测试分类，关键词词库的建立，集合，选择，测试分类，@关键词词库的建立是非常必要的，而且对于企业站点，很多时候我们对关键词词典只有一个非常模糊的概念。和朋友分享的时候也讲了用户体验和关键词转换不过类似关键词词库的建立，具体实现改进关键词的转换操作真的没去到年初。年初，小弟建议梳理行业，选择一些流量大的。关键词 出来专注于优化。他的想法总是比我看到的更深刻、更彻底、更具有前瞻性。在这里借机学习一下关键词词库的搭建关键词词库的搭建分为四步：先采集关键词，然后仔细筛选关键词 ，然后进行关键词的测试。测试的重点是带来流量和转化。关键词至于具体的操作，我就根据自己的理解简单谈谈一些思路。1 采集三类关键词关键词一般分为三类。关键词长尾关键词和品牌关键词由于可视化主题是采集 查看全部
关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
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关键词采集词(第三方工具收集爱站网金花工具百度推广后台…总结为什么要收集关键词)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-11-01 01:28
关键词采集词(第三方工具收集爱站网金花工具百度推广后台…总结为什么要收集关键词)
第三方工具集爱站网金花工具百度推广背景......总结一下为什么需要采集关键词竞价SEO关键词的分类核心关键词长尾关键词 关键词采集方式1.百度下拉菜单2.百度相关搜索3.百度索引4.同行业网站分析5. 课堂练习和作业中的第三方工具 关键词 策略关键词 采集和分类 目录采集 关键词 重要性 1 关键词 的分类 2 关键词 采集方法 3为什么要采集关键词 竞拍以关键词为中心。SEO基于关键词 @关键词为什么我们以推广为目标采集关键词？询问为什么我们需要采集关键词 进行投标服务。关键词 是招标的主体。招标是围绕关键词进行的。采集合适的关键词可以让SEO的竞价服务更加精准高效 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指<
也可以派生自核心关键词和目标关键词。能够带来搜索流量的词统称为长尾关键词，是长尾理论的延伸关键词特征长度较长，通常由2-3个词组成，甚至短语通常出现在内容页面上。搜索量小，长尾不稳定。选择长尾的选择标准。根据上述逻辑顺序进行选择。延伸阅读 长尾理论 定义 长尾理论（The Long Tail）是互联网时代兴起的一种新理论。它是由美国人克里斯·安德森提出的。他认为，只要储存和流通渠道充足，大的产品占据的市场份额，需求低或销售不佳，可媲美甚至大于少数热销产品所占据的市场份额。长尾关键词长尾关键词 @关键词流量很小，但是因为长尾关键词字很多，流量总和长尾关键词大于核心关键词，往往是长尾。@关键词的转化率高于核心关键词，所以长尾关键词也很重要。长尾关键词>核心流量总和关键词 关键词 1 关键词的分类 2 关键词采集方式 3 关键词百度采集方式下拉菜单百度相关搜索百度同行业索引网站 解析第三方工具百度下拉菜单合集1/3 Step 1：打开百度主页，输入你要查询的关键词，如“网络营销”百度下拉菜单合集2/3 Step 2 : 百度会联系关键词相关关键词以下列下拉菜单的形式列出。百度下拉菜单集3/3 第三步：下拉菜单中的关键词是用户搜索量比较大的关键词，可以选择为关键词的网站。
百度相关搜索集1/3 第一步：打开百度主页，在输入框输入要查询的基本词，如“网络营销”百度相关搜索集2/3 第二步：勾选“相关搜索”输入框” 下面百度地方百度相关搜索合集3/3 第三步：采集相关关键词 百度索引合集1/3 第一步：输入网址进入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左边采集相关关键词，按搜索量排序，右边一般是同行业的热门词。网站 * 访问竞争对手网站，了解哪些竞争对手使用了关键词 比如一家花业公司网站，可以参考中国花卉的关键词 & 礼品网供选择。查看对方网站title,keywords,description 根据网站导航栏和关键词栏选择第三方工具采集站长工具： 第一步：进入站长工具页面采集第三方工具 第二步：通过“SEO信息查询”找到“百度指数分析”。第三方工具集合。第三步：输入基本词，采集相关关键词 查看全部
第三方工具集爱站网金花工具百度推广背景......总结一下为什么需要采集关键词竞价SEO关键词的分类核心关键词长尾关键词 关键词采集方式1.百度下拉菜单2.百度相关搜索3.百度索引4.同行业网站分析5. 课堂练习和作业中的第三方工具 关键词 策略关键词 采集和分类 目录采集 关键词 重要性 1 关键词 的分类 2 关键词 采集方法 3为什么要采集关键词 竞拍以关键词为中心。SEO基于关键词 @关键词为什么我们以推广为目标采集关键词？询问为什么我们需要采集关键词 进行投标服务。关键词 是招标的主体。招标是围绕关键词进行的。采集合适的关键词可以让SEO的竞价服务更加精准高效 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指<
也可以派生自核心关键词和目标关键词。能够带来搜索流量的词统称为长尾关键词，是长尾理论的延伸关键词特征长度较长，通常由2-3个词组成，甚至短语通常出现在内容页面上。搜索量小，长尾不稳定。选择长尾的选择标准。根据上述逻辑顺序进行选择。延伸阅读 长尾理论 定义 长尾理论（The Long Tail）是互联网时代兴起的一种新理论。它是由美国人克里斯·安德森提出的。他认为，只要储存和流通渠道充足，大的产品占据的市场份额，需求低或销售不佳，可媲美甚至大于少数热销产品所占据的市场份额。长尾关键词长尾关键词 @关键词流量很小，但是因为长尾关键词字很多，流量总和长尾关键词大于核心关键词，往往是长尾。@关键词的转化率高于核心关键词，所以长尾关键词也很重要。长尾关键词>核心流量总和关键词 关键词 1 关键词的分类 2 关键词采集方式 3 关键词百度采集方式下拉菜单百度相关搜索百度同行业索引网站 解析第三方工具百度下拉菜单合集1/3 Step 1：打开百度主页，输入你要查询的关键词，如“网络营销”百度下拉菜单合集2/3 Step 2 : 百度会联系关键词相关关键词以下列下拉菜单的形式列出。百度下拉菜单集3/3 第三步：下拉菜单中的关键词是用户搜索量比较大的关键词，可以选择为关键词的网站。
百度相关搜索集1/3 第一步：打开百度主页，在输入框输入要查询的基本词，如“网络营销”百度相关搜索集2/3 第二步：勾选“相关搜索”输入框” 下面百度地方百度相关搜索合集3/3 第三步：采集相关关键词 百度索引合集1/3 第一步：输入网址进入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左边采集相关关键词，按搜索量排序，右边一般是同行业的热门词。网站 * 访问竞争对手网站，了解哪些竞争对手使用了关键词 比如一家花业公司网站，可以参考中国花卉的关键词 & 礼品网供选择。查看对方网站title,keywords,description 根据网站导航栏和关键词栏选择第三方工具采集站长工具： 第一步：进入站长工具页面采集第三方工具 第二步：通过“SEO信息查询”找到“百度指数分析”。第三方工具集合。第三步：输入基本词，采集相关关键词 查看全部
关键词采集词(第三方工具收集爱站网金花工具百度推广后台…总结为什么要收集关键词)
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也可以派生自核心关键词和目标关键词。能够带来搜索流量的词统称为长尾关键词，是长尾理论的延伸关键词特征长度较长，通常由2-3个词组成，甚至短语通常出现在内容页面上。搜索量小，长尾不稳定。选择长尾的选择标准。根据上述逻辑顺序进行选择。延伸阅读 长尾理论 定义 长尾理论（The Long Tail）是互联网时代兴起的一种新理论。它是由美国人克里斯·安德森提出的。他认为，只要储存和流通渠道充足，大的产品占据的市场份额，需求低或销售不佳，可媲美甚至大于少数热销产品所占据的市场份额。长尾关键词长尾关键词 @关键词流量很小，但是因为长尾关键词字很多，流量总和长尾关键词大于核心关键词，往往是长尾。@关键词的转化率高于核心关键词，所以长尾关键词也很重要。长尾关键词>核心流量总和关键词 关键词 1 关键词的分类 2 关键词采集方式 3 关键词百度采集方式下拉菜单百度相关搜索百度同行业索引网站 解析第三方工具百度下拉菜单合集1/3 Step 1：打开百度主页，输入你要查询的关键词，如“网络营销”百度下拉菜单合集2/3 Step 2 : 百度会联系关键词相关关键词以下列下拉菜单的形式列出。百度下拉菜单集3/3 第三步：下拉菜单中的关键词是用户搜索量比较大的关键词，可以选择为关键词的网站。
百度相关搜索集1/3 第一步：打开百度主页，在输入框输入要查询的基本词，如“网络营销”百度相关搜索集2/3 第二步：勾选“相关搜索”输入框” 下面百度地方百度相关搜索合集3/3 第三步：采集相关关键词 百度索引合集1/3 第一步：输入网址进入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左边采集相关关键词，按搜索量排序，右边一般是同行业的热门词。网站 * 访问竞争对手网站，了解哪些竞争对手使用了关键词 比如一家花业公司网站，可以参考中国花卉的关键词 & 礼品网供选择。查看对方网站title,keywords,description 根据网站导航栏和关键词栏选择第三方工具采集站长工具： 第一步：进入站长工具页面采集第三方工具 第二步：通过“SEO信息查询”找到“百度指数分析”。第三方工具集合。第三步：输入基本词，采集相关关键词
关键词采集词(如何快速而有用的取得海量要害词？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2021-11-19 10:00
关键词采集词(如何快速而有用的取得海量要害词？(图))
关键词采集工具
经过前面的讲座，我们对关键词的理解会更加深入。现在我们清楚地明白，关键词是互联网上的漏斗机制，需求是背后的原因。那么，我们应该如何快速有效地获取大量关键词呢？之前讲过，但是今天再讲一件事，基本上可以采集到大家想要的关键词数量，而且总有搜索量。
这东西是百度推广客户端
以网络营销为例。只要能在行业内找到10-20个左右的单词，就可以更好的开发出无数的单词。
1、首先要了解我们这个行业的基本词情况。
如：网络营销、微信运营等，如果你不太了解，可以在百度索引中查到“第一”级词
通过这种方法，你一次找到了 10 多个吗？
2、 找到的词放在百度的关键词中，通过联想一一搜索。
可以在步骤1中从几个10-20个词中找到更多的词。在搜索结果中，按搜索量排名后，选择多于多少个词（>30））。这样就可以保证所有的词都有搜索量。
3、 步骤2中找到的词可以再百度一下。并获得更多的长尾词。
这篇文章是一个很重要也很简单的操作，我们需要多了解一下。
如果步骤1的词索引较高，可以扩展2层，3层词多。可以轻松过万。
如果你是个体户，你是在提倡发展三层长尾词。这样你的自媒体就会得到一部分搜索流量，非常好。
最后，让我们总结一下：
优势：
1、百度下拉框和相关联想词都可以获取；
2、 每个词都有一个搜索量来处理流量来源；
3、 能够根据流量过滤你想要的词；
缺点：
1、工作量大；
2、完成1轮关键词采集需要3天左右，耗时较长； 查看全部
关键词采集工具
经过前面的讲座，我们对关键词的理解会更加深入。现在我们清楚地明白，关键词是互联网上的漏斗机制，需求是背后的原因。那么，我们应该如何快速有效地获取大量关键词呢？之前讲过，但是今天再讲一件事，基本上可以采集到大家想要的关键词数量，而且总有搜索量。
这东西是百度推广客户端
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通过这种方法，你一次找到了 10 多个吗？
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如果你是个体户，你是在提倡发展三层长尾词。这样你的自媒体就会得到一部分搜索流量，非常好。
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1、百度下拉框和相关联想词都可以获取；
2、 每个词都有一个搜索量来处理流量来源；
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2、完成1轮关键词采集需要3天左右，耗时较长； 查看全部
关键词采集词(如何快速而有用的取得海量要害词？(图))
关键词采集工具
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这东西是百度推广客户端
以网络营销为例。只要能在行业内找到10-20个左右的单词，就可以更好的开发出无数的单词。
1、首先要了解我们这个行业的基本词情况。
如：网络营销、微信运营等，如果你不太了解，可以在百度索引中查到“第一”级词
通过这种方法，你一次找到了 10 多个吗？
2、 找到的词放在百度的关键词中，通过联想一一搜索。
可以在步骤1中从几个10-20个词中找到更多的词。在搜索结果中，按搜索量排名后，选择多于多少个词（>30））。这样就可以保证所有的词都有搜索量。
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这篇文章是一个很重要也很简单的操作，我们需要多了解一下。
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2、 每个词都有一个搜索量来处理流量来源；
3、 能够根据流量过滤你想要的词；
缺点：
1、工作量大；
2、完成1轮关键词采集需要3天左右，耗时较长；
关键词采集词(优采云超级长尾关键词工具有哪些方法技巧?(一))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2021-11-19 09:20
关键词采集词(优采云超级长尾关键词工具有哪些方法技巧?(一))
优采云超长尾关键词该工具可以抓取来自百度、谷歌、雅虎、亚马逊、阿里巴巴、速卖通等的热门推荐关键词，支持全球小语种，自动De -复制、词的智能扩展扩展、语义自动分类等
优采云超长尾关键词工具有哪些功能？
1、支持批量选择关键词并添加链接到关键词（UBB模式和HREF模式）；
2、自动语义分类：支持自动去重；支持全球小语种；
3、支持多种子输入关键词批量轮播，支持英文智能匹配和单词扩展；
4、支持模拟手动延时设置，对搜索引擎更友好；
5、输入种子关键词，来自谷歌、百度、雅虎等采集到大量搜索引擎推荐的热门推荐关键词;
6、输入种子关键词，来自亚马逊、速卖通、阿里巴巴等采集到大量购物平台推荐的长尾词。
长尾关键词挖矿有哪些方法和技巧？
1、重新组织和修改目标关键词;
2、通过搜索引擎的目标关键词搜索下拉搜索和相关搜索进行挖掘和编辑内容；
3、使用主关键词查看百度相关搜索；
4、同行业研究网站或行业论坛；
5、使用在线问答平台或百度搜索排名。
优采云超长尾关键词工具的采集速度非常快，一分钟可以采集2000多关键词，还有采集发现的关键词匹配度高，是一款非常好用的软件。 查看全部
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1、重新组织和修改目标关键词;
2、通过搜索引擎的目标关键词搜索下拉搜索和相关搜索进行挖掘和编辑内容；
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5、使用在线问答平台或百度搜索排名。
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1、支持批量选择关键词并添加链接到关键词（UBB模式和HREF模式）；
2、自动语义分类：支持自动去重；支持全球小语种；
3、支持多种子输入关键词批量轮播，支持英文智能匹配和单词扩展；
4、支持模拟手动延时设置，对搜索引擎更友好；
5、输入种子关键词，来自谷歌、百度、雅虎等采集到大量搜索引擎推荐的热门推荐关键词;
6、输入种子关键词，来自亚马逊、速卖通、阿里巴巴等采集到大量购物平台推荐的长尾词。
长尾关键词挖矿有哪些方法和技巧？
1、重新组织和修改目标关键词;
2、通过搜索引擎的目标关键词搜索下拉搜索和相关搜索进行挖掘和编辑内容；
3、使用主关键词查看百度相关搜索；
4、同行业研究网站或行业论坛；
5、使用在线问答平台或百度搜索排名。
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关键词采集词(网页上的定义第一级任务设置动作说明(一)_采集内容)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 159 次浏览 • 2021-11-17 13:05
关键词采集词(网页上的定义第一级任务设置动作说明(一)_采集内容)
•采集内容：新闻链接、标题、摘要、时间
在下面输入详细的步骤描述。
1. 定义第一级任务：设置动作
1.1 打开网页
打开采集器数据管理器，输入人民网搜索网址，加载网页。点击浏览器左上角的“+”，进入定义任务状态。
1.2 只标记一个你想要采集的内容
一级任务虽然不做实际的爬取工作，但是为了让爬虫正常工作，任务中至少需要有一个爬取内容。我们在网页上使用“新闻”一词作为抓取内容。
双击“新闻”，输入如下图所示的字段名和表名。（视觉标记的详细操作请参考“采集网页数据”）
1.3 设置动作
这里我们主要关注第一个“输入”动作，第二个动作“点击”。
1.3.1 第一个动作：输入动作
在工作台上点击“4”进入“设置动作”，点击“新建”按钮新建一个动作。
执行后执行：目标任务是二级任务。本例中二级任务名称为：教程_人民网搜索_Grab
动作类型：第一个动作是输入，所以选择输入
动作名称：给动作起个名字，方便以后检查，如：输入
交互位置：这是操作的难点。找出动作位置的 xpath 并复制到这里。这样爬虫就知道往哪里移动。如何找到动作的xpath？
我们现在要做的是输入动作。交互位置是搜索输入框，在网页上点击，下方的DOM窗口对应一个节点。
如下图操作，点击“Generate xpath”，因为这个节点有一个非常特殊的id属性，所以选择partial id。
生成xpath后，点击xpath后面的搜索按钮，查看这个xpath对应的节点数。本例中为1/1，表示它只对应一个节点，并且是唯一的，可以用来判断动作的位置。（如果是1/2，表示对应两个节点，当前节点就是其中之一，但是在这个例子中，只有一个位置我们需要输入actions，说明这个xpath不适合并且需要单独选择）。确认xpath后，将其复制到操作设置中。
输入单词：输入你要搜索的关键词，例如输入：virus;; 种族，这意味着首先采集 病毒新闻，然后是采集 种族新闻。
延迟：考虑到加载网页所需的时间，最好设置一点延迟时间。这个网页加载速度更快，可以设置为5s。
设置输入动作后的第一个动作在工作台上看起来像这样：
1.3.2 设置第二个动作：点击动作
点击新建设置第二个动作：点击动作
如何找到搜索点击动作的xpath？
单击操作设置后，工作台如下所示：
这样，我们就完成了两个动作的设置，完成了一级任务。
1.3.3 一级任务测试，保存
下图不是这个例子的图片，但是按钮的位置是一样的。
点击“保存”按钮保存已完成的一级任务
现在，只保存一级任务，不要启动采集，因为我们还没有完成二级任务。
2. 退出一级任务定义状态
在定义二级任务之前，必须先退出一级任务定义状态。
3.定义二级任务
3.1 加载网页并进入定义的任务状态
在网页上输入关键词，搜索结果出来后，再次点击“+”进入任务定义模式。
输入任务名称，在一级任务的动作设置中填写动作后要执行的任务：教程_人民网搜索_Grab。
3.2 对网页做采集任务
此网页上的每条新闻都是一个样本。在每个样本中，要成为采集的信息包括：标题、内容摘要、链接和时间。限于篇幅，这里就不一一解释了。可以参考教程“采集List Data”。每个新闻条目都相当于本教程中的一个产品。如需翻页，请参考教程“翻页设置”。采集新闻详情请参考教程《深入采集》。
二级任务完成后，测试保存。
4.开始采集
对于连续动作任务采集，只需启动一级任务，爬虫会自动调用二级任务。
首先，进入任务管理页面。
在任务管理页面，选择一级任务，点击开始，线索数为1（因为本例中一级任务只有1条线索），以结束采集为尽快得到采集的结果，有限翻页，只有采集5页。
上图中点击OK后，爬虫会弹出采集窗口，启动采集数据。可以观察到，在采集窗口中，搜索词和点击搜索自动加载，搜索结果页面自动加载，该页面的数据为采集。
采集 完成后根据提示点击导出Excel数据，然后进入二级任务的数据管理下载数据。
因此，流程是启动一级任务，到二级任务下载数据。
下图是来自采集的数据截图。搜索到的关键词默认记录在二级任务结果数据的actionvalue字段中。
第一部分文章：《极速客网络爬虫的核心名词》第二部分文章：《自动点击京东商品规格采集价格数据》 查看全部
•采集内容：新闻链接、标题、摘要、时间
在下面输入详细的步骤描述。
1. 定义第一级任务：设置动作
1.1 打开网页
打开采集器数据管理器，输入人民网搜索网址，加载网页。点击浏览器左上角的“+”，进入定义任务状态。
1.2 只标记一个你想要采集的内容
一级任务虽然不做实际的爬取工作，但是为了让爬虫正常工作，任务中至少需要有一个爬取内容。我们在网页上使用“新闻”一词作为抓取内容。
双击“新闻”，输入如下图所示的字段名和表名。（视觉标记的详细操作请参考“采集网页数据”）
1.3 设置动作
这里我们主要关注第一个“输入”动作，第二个动作“点击”。
1.3.1 第一个动作：输入动作
在工作台上点击“4”进入“设置动作”，点击“新建”按钮新建一个动作。
执行后执行：目标任务是二级任务。本例中二级任务名称为：教程_人民网搜索_Grab
动作类型：第一个动作是输入，所以选择输入
动作名称：给动作起个名字，方便以后检查，如：输入
交互位置：这是操作的难点。找出动作位置的 xpath 并复制到这里。这样爬虫就知道往哪里移动。如何找到动作的xpath？
我们现在要做的是输入动作。交互位置是搜索输入框，在网页上点击，下方的DOM窗口对应一个节点。
如下图操作，点击“Generate xpath”，因为这个节点有一个非常特殊的id属性，所以选择partial id。
生成xpath后，点击xpath后面的搜索按钮，查看这个xpath对应的节点数。本例中为1/1，表示它只对应一个节点，并且是唯一的，可以用来判断动作的位置。（如果是1/2，表示对应两个节点，当前节点就是其中之一，但是在这个例子中，只有一个位置我们需要输入actions，说明这个xpath不适合并且需要单独选择）。确认xpath后，将其复制到操作设置中。
输入单词：输入你要搜索的关键词，例如输入：virus;; 种族，这意味着首先采集 病毒新闻，然后是采集 种族新闻。
延迟：考虑到加载网页所需的时间，最好设置一点延迟时间。这个网页加载速度更快，可以设置为5s。
设置输入动作后的第一个动作在工作台上看起来像这样：
1.3.2 设置第二个动作：点击动作
点击新建设置第二个动作：点击动作
如何找到搜索点击动作的xpath？
单击操作设置后，工作台如下所示：
这样，我们就完成了两个动作的设置，完成了一级任务。
1.3.3 一级任务测试，保存
下图不是这个例子的图片，但是按钮的位置是一样的。
点击“保存”按钮保存已完成的一级任务
现在，只保存一级任务，不要启动采集，因为我们还没有完成二级任务。
2. 退出一级任务定义状态
在定义二级任务之前，必须先退出一级任务定义状态。
3.定义二级任务
3.1 加载网页并进入定义的任务状态
在网页上输入关键词，搜索结果出来后，再次点击“+”进入任务定义模式。
输入任务名称，在一级任务的动作设置中填写动作后要执行的任务：教程_人民网搜索_Grab。
3.2 对网页做采集任务
此网页上的每条新闻都是一个样本。在每个样本中，要成为采集的信息包括：标题、内容摘要、链接和时间。限于篇幅，这里就不一一解释了。可以参考教程“采集List Data”。每个新闻条目都相当于本教程中的一个产品。如需翻页，请参考教程“翻页设置”。采集新闻详情请参考教程《深入采集》。
二级任务完成后，测试保存。
4.开始采集
对于连续动作任务采集，只需启动一级任务，爬虫会自动调用二级任务。
首先，进入任务管理页面。
在任务管理页面，选择一级任务，点击开始，线索数为1（因为本例中一级任务只有1条线索），以结束采集为尽快得到采集的结果，有限翻页，只有采集5页。
上图中点击OK后，爬虫会弹出采集窗口，启动采集数据。可以观察到，在采集窗口中，搜索词和点击搜索自动加载，搜索结果页面自动加载，该页面的数据为采集。
采集 完成后根据提示点击导出Excel数据，然后进入二级任务的数据管理下载数据。
因此，流程是启动一级任务，到二级任务下载数据。
下图是来自采集的数据截图。搜索到的关键词默认记录在二级任务结果数据的actionvalue字段中。
第一部分文章：《极速客网络爬虫的核心名词》第二部分文章：《自动点击京东商品规格采集价格数据》 查看全部
关键词采集词(网页上的定义第一级任务设置动作说明(一)_采集内容)
•采集内容：新闻链接、标题、摘要、时间
在下面输入详细的步骤描述。
1. 定义第一级任务：设置动作
1.1 打开网页
打开采集器数据管理器，输入人民网搜索网址，加载网页。点击浏览器左上角的“+”，进入定义任务状态。
1.2 只标记一个你想要采集的内容
一级任务虽然不做实际的爬取工作，但是为了让爬虫正常工作，任务中至少需要有一个爬取内容。我们在网页上使用“新闻”一词作为抓取内容。
双击“新闻”，输入如下图所示的字段名和表名。（视觉标记的详细操作请参考“采集网页数据”）
1.3 设置动作
这里我们主要关注第一个“输入”动作，第二个动作“点击”。
1.3.1 第一个动作：输入动作
在工作台上点击“4”进入“设置动作”，点击“新建”按钮新建一个动作。
执行后执行：目标任务是二级任务。本例中二级任务名称为：教程_人民网搜索_Grab
动作类型：第一个动作是输入，所以选择输入
动作名称：给动作起个名字，方便以后检查，如：输入
交互位置：这是操作的难点。找出动作位置的 xpath 并复制到这里。这样爬虫就知道往哪里移动。如何找到动作的xpath？
我们现在要做的是输入动作。交互位置是搜索输入框，在网页上点击，下方的DOM窗口对应一个节点。
如下图操作，点击“Generate xpath”，因为这个节点有一个非常特殊的id属性，所以选择partial id。
生成xpath后，点击xpath后面的搜索按钮，查看这个xpath对应的节点数。本例中为1/1，表示它只对应一个节点，并且是唯一的，可以用来判断动作的位置。（如果是1/2，表示对应两个节点，当前节点就是其中之一，但是在这个例子中，只有一个位置我们需要输入actions，说明这个xpath不适合并且需要单独选择）。确认xpath后，将其复制到操作设置中。
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延迟：考虑到加载网页所需的时间，最好设置一点延迟时间。这个网页加载速度更快，可以设置为5s。
设置输入动作后的第一个动作在工作台上看起来像这样：
1.3.2 设置第二个动作：点击动作
点击新建设置第二个动作：点击动作
如何找到搜索点击动作的xpath？
单击操作设置后，工作台如下所示：
这样，我们就完成了两个动作的设置，完成了一级任务。
1.3.3 一级任务测试，保存
下图不是这个例子的图片，但是按钮的位置是一样的。
点击“保存”按钮保存已完成的一级任务
现在，只保存一级任务，不要启动采集，因为我们还没有完成二级任务。
2. 退出一级任务定义状态
在定义二级任务之前，必须先退出一级任务定义状态。
3.定义二级任务
3.1 加载网页并进入定义的任务状态
在网页上输入关键词，搜索结果出来后，再次点击“+”进入任务定义模式。
输入任务名称，在一级任务的动作设置中填写动作后要执行的任务：教程_人民网搜索_Grab。
3.2 对网页做采集任务
此网页上的每条新闻都是一个样本。在每个样本中，要成为采集的信息包括：标题、内容摘要、链接和时间。限于篇幅，这里就不一一解释了。可以参考教程“采集List Data”。每个新闻条目都相当于本教程中的一个产品。如需翻页，请参考教程“翻页设置”。采集新闻详情请参考教程《深入采集》。
二级任务完成后，测试保存。
4.开始采集
对于连续动作任务采集，只需启动一级任务，爬虫会自动调用二级任务。
首先，进入任务管理页面。
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上图中点击OK后，爬虫会弹出采集窗口，启动采集数据。可以观察到，在采集窗口中，搜索词和点击搜索自动加载，搜索结果页面自动加载，该页面的数据为采集。
采集 完成后根据提示点击导出Excel数据，然后进入二级任务的数据管理下载数据。
因此，流程是启动一级任务，到二级任务下载数据。
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第一部分文章：《极速客网络爬虫的核心名词》第二部分文章：《自动点击京东商品规格采集价格数据》
关键词采集词(一种的相邻词关系、基于图排序的提取)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 203 次浏览 • 2021-11-13 21:03
关键词采集词(一种的相邻词关系、基于图排序的提取)
很久以前，我使用TFIDF进行工业关键词提取。TFIDF 只是从词的统计信息入手，没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种关键词提取算法TextRank，该算法考虑相邻词的语义关系，基于图排序。
1. 简介
TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很简单：通过词之间的相邻关系构建一个网络，然后用PageRank迭代计算各个节点的rank值，对rank值进行排序得到关键词。PageRank 最初是用来解决网页排名问题的。网页之间的链接关系是图的边缘。迭代计算公式如下：
\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
其中，\(PR(V_i)\)表示节点\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示节点\(V_i\)的前驱节点集合，\(Out (V_j)\)代表节点\(V_j\)的后续节点集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
网页之间的链接关系可以用图来表示，那么如何将一个句子（可以看作是一个词的序列）构造成一个图呢？TextRank 在某个词与其之前的 N 个词和其后的 N 个词之间具有图相邻关系（类似于 N-gram 语法模型）。具体实现：设置一个长度为N的滑动窗口，该窗口中的所有词都被认为是该词节点的相邻节点；那么TextRank构建的词图就是一个无向图。下图显示了从文档构建的词图（去除了停用词并按词性过滤）：
考虑到不同的词对可能有不同的共现（co-occurrence），TextRank使用共现作为无向图边的权重。那么，TextRank的迭代计算公式如下：
\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
2. 评价
接下来，将评估TextRank在关键词提取任务上的准确率、召回率和F1-Measure，并与TFIDF进行比较；精度计算公式如下：
\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
其中，\(N\)为文档数，\(P_i\)为从文档中提取的关键词\(i\)，\(T_i\)为注释关键词的文件。召回率和F1的计算公式如下：
\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
测试集是刘志远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。杰霸已经全面实现了关键词提取TFIDF和TextRank算法。基于解霸-0.39的评测实验代码如下：
import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
其中，从每个文档中提取的关键词个数为2，通过词性过滤；span 表示 TextRank 算法中滑动窗口的大小。评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.2697
0.2256
0.2457
TextRank 跨度=5
0.2608
0.2150
0.2357
TextRank 跨度=7
0.2614
0.2155
0.2363
如果将标签关键词添加到自定义字典中，则评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.3145
0.2713
0.2913
TextRank 跨度=5
0.2887
0.2442
0.2646
TextRank 跨度=7
0.2903
0.2455
0.2660
直观感受关键词提取结果（添加自定义字典）：
// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
['女生', '聚众淫乱'] ['女生', '聚众淫乱'] {'聚众淫乱', '东莞', '不雅视频'}
['马英九', '和平协议'] ['马英九', '推进'] {'国台办', '马英九', '和平协议'}
['东帝汶', '巡逻艇'] ['东帝汶', '中国'] {'东帝汶', '军舰', '澳大利亚'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '袭击'] {'枪手', '墨西哥', '打死'}
从以上两个实验结果可以发现：
另外，由于TextRank涉及到词图的构建和迭代计算，提取速度较慢。
3. 参考资料
[1] 拉达、米哈尔恰和保罗·塔劳。“TextRank：将秩序带入文本。” 自然语言处理中的经验方法 (2004): 404-411. 查看全部
很久以前，我使用TFIDF进行工业关键词提取。TFIDF 只是从词的统计信息入手，没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种关键词提取算法TextRank，该算法考虑相邻词的语义关系，基于图排序。
1. 简介
TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很简单：通过词之间的相邻关系构建一个网络，然后用PageRank迭代计算各个节点的rank值，对rank值进行排序得到关键词。PageRank 最初是用来解决网页排名问题的。网页之间的链接关系是图的边缘。迭代计算公式如下：
\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
其中，\(PR(V_i)\)表示节点\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示节点\(V_i\)的前驱节点集合，\(Out (V_j)\)代表节点\(V_j\)的后续节点集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
网页之间的链接关系可以用图来表示，那么如何将一个句子（可以看作是一个词的序列）构造成一个图呢？TextRank 在某个词与其之前的 N 个词和其后的 N 个词之间具有图相邻关系（类似于 N-gram 语法模型）。具体实现：设置一个长度为N的滑动窗口，该窗口中的所有词都被认为是该词节点的相邻节点；那么TextRank构建的词图就是一个无向图。下图显示了从文档构建的词图（去除了停用词并按词性过滤）：
考虑到不同的词对可能有不同的共现（co-occurrence），TextRank使用共现作为无向图边的权重。那么，TextRank的迭代计算公式如下：
\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
2. 评价
接下来，将评估TextRank在关键词提取任务上的准确率、召回率和F1-Measure，并与TFIDF进行比较；精度计算公式如下：
\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
其中，\(N\)为文档数，\(P_i\)为从文档中提取的关键词\(i\)，\(T_i\)为注释关键词的文件。召回率和F1的计算公式如下：
\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
测试集是刘志远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。杰霸已经全面实现了关键词提取TFIDF和TextRank算法。基于解霸-0.39的评测实验代码如下：
import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
其中，从每个文档中提取的关键词个数为2，通过词性过滤；span 表示 TextRank 算法中滑动窗口的大小。评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.2697
0.2256
0.2457
TextRank 跨度=5
0.2608
0.2150
0.2357
TextRank 跨度=7
0.2614
0.2155
0.2363
如果将标签关键词添加到自定义字典中，则评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.3145
0.2713
0.2913
TextRank 跨度=5
0.2887
0.2442
0.2646
TextRank 跨度=7
0.2903
0.2455
0.2660
直观感受关键词提取结果（添加自定义字典）：
// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
['女生', '聚众淫乱'] ['女生', '聚众淫乱'] {'聚众淫乱', '东莞', '不雅视频'}
['马英九', '和平协议'] ['马英九', '推进'] {'国台办', '马英九', '和平协议'}
['东帝汶', '巡逻艇'] ['东帝汶', '中国'] {'东帝汶', '军舰', '澳大利亚'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '袭击'] {'枪手', '墨西哥', '打死'}
从以上两个实验结果可以发现：
另外，由于TextRank涉及到词图的构建和迭代计算，提取速度较慢。
3. 参考资料
[1] 拉达、米哈尔恰和保罗·塔劳。“TextRank：将秩序带入文本。” 自然语言处理中的经验方法 (2004): 404-411. 查看全部
关键词采集词(一种的相邻词关系、基于图排序的提取)
很久以前，我使用TFIDF进行工业关键词提取。TFIDF 只是从词的统计信息入手，没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种关键词提取算法TextRank，该算法考虑相邻词的语义关系，基于图排序。
1. 简介
TextRank 是由 Mihalcea 和 Tarau 在 EMNLP'04 [1] 中提出的。思路很简单：通过词之间的相邻关系构建一个网络，然后用PageRank迭代计算各个节点的rank值，对rank值进行排序得到关键词。PageRank 最初是用来解决网页排名问题的。网页之间的链接关系是图的边缘。迭代计算公式如下：
\[PR(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{1}{|Out(V_j)|}PR(V_j)\]
其中，\(PR(V_i)\)表示节点\(V_i\)的秩值，\(In(V_i)\)表示节点\(V_i\)的前驱节点集合，\(Out (V_j)\)代表节点\(V_j\)的后续节点集合，\(d\)是平滑的阻尼因子。
网页之间的链接关系可以用图来表示，那么如何将一个句子（可以看作是一个词的序列）构造成一个图呢？TextRank 在某个词与其之前的 N 个词和其后的 N 个词之间具有图相邻关系（类似于 N-gram 语法模型）。具体实现：设置一个长度为N的滑动窗口，该窗口中的所有词都被认为是该词节点的相邻节点；那么TextRank构建的词图就是一个无向图。下图显示了从文档构建的词图（去除了停用词并按词性过滤）：
考虑到不同的词对可能有不同的共现（co-occurrence），TextRank使用共现作为无向图边的权重。那么，TextRank的迭代计算公式如下：
\[WS(V_i) = (1-d) + d * \sum_{j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk} } WS(V_j)\]
2. 评价
接下来，将评估TextRank在关键词提取任务上的准确率、召回率和F1-Measure，并与TFIDF进行比较；精度计算公式如下：
\[精度 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|P_i\right|}\]
其中，\(N\)为文档数，\(P_i\)为从文档中提取的关键词\(i\)，\(T_i\)为注释关键词的文件。召回率和F1的计算公式如下：
\[召回 = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \frac{\left|P_i \cap T_i\right|}{\left|T_i\right|} \]
\[F1 = \frac{2*Precision*Recall}{Precision + Recall} \]
测试集是刘志远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。杰霸已经全面实现了关键词提取TFIDF和TextRank算法。基于解霸-0.39的评测实验代码如下：
import jieba.analyse
import json
import codecs
def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
"""
evaluate macro precision, recall and f1-score.
"""
doc_num = len(y_true)
p_macro = 0.0
r_macro = 0.0
for i in range(doc_num):
tp = 0
true_len = len(y_true[i])
pred_len = len(y_pred[i])
for w in y_pred[i]:
if w in y_true[i]:
tp += 1
p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
p_macro += p
r_macro += r
p_macro /= doc_num
r_macro /= doc_num
return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)
file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
y_true = []
y_pred = []
for line in fr.readlines():
d = json.loads(line)
content = d['content']
true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
y_true.append(true_key_words)
# for w in true_key_words:
# jieba.add_word(w)
key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
# trank = jieba.analyse.TextRank()
# trank.span = 5
# extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
y_pred.append(extract_key_words)
prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
print('precision: {}'.format(prf[0]))
print('recall: {}'.format(prf[1]))
print('F1: {}'.format(prf[2]))
其中，从每个文档中提取的关键词个数为2，通过词性过滤；span 表示 TextRank 算法中滑动窗口的大小。评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.2697
0.2256
0.2457
TextRank 跨度=5
0.2608
0.2150
0.2357
TextRank 跨度=7
0.2614
0.2155
0.2363
如果将标签关键词添加到自定义字典中，则评估结果如下：
方法 PrecisionRecallF1-Measure
TFIDF
0.3145
0.2713
0.2913
TextRank 跨度=5
0.2887
0.2442
0.2646
TextRank 跨度=7
0.2903
0.2455
0.2660
直观感受关键词提取结果（添加自定义字典）：
// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
['女生', '聚众淫乱'] ['女生', '聚众淫乱'] {'聚众淫乱', '东莞', '不雅视频'}
['马英九', '和平协议'] ['马英九', '推进'] {'国台办', '马英九', '和平协议'}
['东帝汶', '巡逻艇'] ['东帝汶', '中国'] {'东帝汶', '军舰', '澳大利亚'}
['墨西哥', '警方'] ['墨西哥', '袭击'] {'枪手', '墨西哥', '打死'}
从以上两个实验结果可以发现：
另外，由于TextRank涉及到词图的构建和迭代计算，提取速度较慢。
3. 参考资料
[1] 拉达、米哈尔恰和保罗·塔劳。“TextRank：将秩序带入文本。” 自然语言处理中的经验方法 (2004): 404-411.
关键词采集词(如何将关键词词库优化好，通过内容去提升网站质量)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2021-11-12 23:03
关键词采集词(如何将关键词词库优化好，通过内容去提升网站质量)
关键词词库的建立是SEO非常重要的工作之一，因为关键词词库的优劣在一定程度上决定了未来的网站流量。在当前外链相对薄弱的环境下，如何通过内容优化关键词词库，提高网站的质量就显得尤为重要。
一、关键词什么是词库
所谓关键词词库主要是指网站优化目标的需求，利用常用的SEO工具对目标关键词进行挖掘，获取行业相关的关键词@ > 短语集。
这里最大的特点之一就是每一个关键词代表了一定的搜索需求，也就是说有一定数量的关键词搜索，一些潜在用户搜索这些关键词每天。当布局放置在网站的不同栏目和页面时，通过优化得到相关搜索排名后，用户可以搜索关键词，您的网站排名在前，并且那么就有可能得到相对准确的流量。
二、优质词库建立标准：全面覆盖，不同主次
1、全面，即需要增加关键词的数量才能实现全面覆盖。在构建关键词词库时，尽量全面采集相关的关键词。这至少有两个好处。一是最大限度地覆盖所有用户的需求；另一种是为后续网站提供足够的内容创作空间。
2、主次是指关键词的分类。不同的关键词给网站带来不同的价值，比赛的难度也不同。网站运营应该根据SEO策略为不同的关键词投入不同的资源。
三、如何构建高质量的关键词词库
关键词的三个主要来源：自有频道、公众频道和同行频道
1、 自有渠道：网站 运营商根据产品/服务自行组织关键词。例如，企业站点可以专注于产品或服务，并且可以将它们列出关键词。熟悉了产品和目标用户，自然会知道用户的需求，可以采集整理相应的关键词。
2、公共渠道：通过一些平台提供关键词数据，如竞价关键词策划师、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业特定的关键词，可以结合自己的网站进行二次处理。对于常见的行业或领域，这些专业平台工具提供的关键词数量可观；而对于一些很小的子领域或冷门的行业，你必须改变主意采集关键词。
3、对等通道：转到对等网站采集相关的关键词。抄一波同行的关键词，尤其是竞争对手网站，也是关键词收官阶段的捷径。
在实际操作中，不一定要局限于以上任何一种渠道，而是使用以上三种或添加其他您认为有价值的采集方式关键词。在建立网站关键词库的初期，越多越好。关键词 库建立后，我们可以有针对性的对其进行优化。在更新网站的内容方面，我们会重点关注词典中的单词，一步一步，逐步覆盖。
发送文章时，根据词库的关键词自然添加到正文中。应该是合理自然的，同时整个站点关键词内链要布局合理。这样，一个强大的网站优化就完成了。另外，除了核心的关键词优化之外，我们还要时刻注意扩展关键词如长尾词、时效词等，丰富我们自己的关键词库并实现关键词覆盖率最大化。
四、如何写符合SEO的文章
我们不能指望随便拿个关键词，写一篇文章的文章，你马上就上榜了。能参与排名的文章一定不逊色于现有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
1、Title：标题写作的核心部分是根据自己的需要写标题。比如你写了某个产品什么牌子的好，那么你尝试在百度下拉框或者相关搜索中找到需求，根据你的关键词进行分析，如果下拉框不是那么准确，你也可以在百度指数工具的需求图中查看。
2、内容：主要关键词和需求关键词应该出现在内容的第一段，这样会增加词的密度，会在搜索引擎中显示。至于主题内容，一定要围绕关键词文章的需求来写，多角度表达，加上相关图片+ALT标签，让文章成为高质量的文章。
关键词 词库建立后，不是一劳永逸的，需要时时更新。因为随着市场的发展，新的关键词会出现，一些关键词可能会逐渐从热点转为冷门。举个直观的例子，手机行业每年都会有一批新机型上市，带来一波热点关键词。而那些退市的品牌和手机型号也越来越少被考虑在内。 查看全部
关键词词库的建立是SEO非常重要的工作之一，因为关键词词库的优劣在一定程度上决定了未来的网站流量。在当前外链相对薄弱的环境下，如何通过内容优化关键词词库，提高网站的质量就显得尤为重要。
一、关键词什么是词库
所谓关键词词库主要是指网站优化目标的需求，利用常用的SEO工具对目标关键词进行挖掘，获取行业相关的关键词@ > 短语集。
这里最大的特点之一就是每一个关键词代表了一定的搜索需求，也就是说有一定数量的关键词搜索，一些潜在用户搜索这些关键词每天。当布局放置在网站的不同栏目和页面时，通过优化得到相关搜索排名后，用户可以搜索关键词，您的网站排名在前，并且那么就有可能得到相对准确的流量。
二、优质词库建立标准：全面覆盖，不同主次
1、全面，即需要增加关键词的数量才能实现全面覆盖。在构建关键词词库时，尽量全面采集相关的关键词。这至少有两个好处。一是最大限度地覆盖所有用户的需求；另一种是为后续网站提供足够的内容创作空间。
2、主次是指关键词的分类。不同的关键词给网站带来不同的价值，比赛的难度也不同。网站运营应该根据SEO策略为不同的关键词投入不同的资源。
三、如何构建高质量的关键词词库
关键词的三个主要来源：自有频道、公众频道和同行频道
1、 自有渠道：网站 运营商根据产品/服务自行组织关键词。例如，企业站点可以专注于产品或服务，并且可以将它们列出关键词。熟悉了产品和目标用户，自然会知道用户的需求，可以采集整理相应的关键词。
2、公共渠道：通过一些平台提供关键词数据，如竞价关键词策划师、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业特定的关键词，可以结合自己的网站进行二次处理。对于常见的行业或领域，这些专业平台工具提供的关键词数量可观；而对于一些很小的子领域或冷门的行业，你必须改变主意采集关键词。
3、对等通道：转到对等网站采集相关的关键词。抄一波同行的关键词，尤其是竞争对手网站，也是关键词收官阶段的捷径。
在实际操作中，不一定要局限于以上任何一种渠道，而是使用以上三种或添加其他您认为有价值的采集方式关键词。在建立网站关键词库的初期，越多越好。关键词 库建立后，我们可以有针对性的对其进行优化。在更新网站的内容方面，我们会重点关注词典中的单词，一步一步，逐步覆盖。
发送文章时，根据词库的关键词自然添加到正文中。应该是合理自然的，同时整个站点关键词内链要布局合理。这样，一个强大的网站优化就完成了。另外，除了核心的关键词优化之外，我们还要时刻注意扩展关键词如长尾词、时效词等，丰富我们自己的关键词库并实现关键词覆盖率最大化。
四、如何写符合SEO的文章
我们不能指望随便拿个关键词，写一篇文章的文章，你马上就上榜了。能参与排名的文章一定不逊色于现有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
1、Title：标题写作的核心部分是根据自己的需要写标题。比如你写了某个产品什么牌子的好，那么你尝试在百度下拉框或者相关搜索中找到需求，根据你的关键词进行分析，如果下拉框不是那么准确，你也可以在百度指数工具的需求图中查看。
2、内容：主要关键词和需求关键词应该出现在内容的第一段，这样会增加词的密度，会在搜索引擎中显示。至于主题内容，一定要围绕关键词文章的需求来写，多角度表达，加上相关图片+ALT标签，让文章成为高质量的文章。
关键词 词库建立后，不是一劳永逸的，需要时时更新。因为随着市场的发展，新的关键词会出现，一些关键词可能会逐渐从热点转为冷门。举个直观的例子，手机行业每年都会有一批新机型上市，带来一波热点关键词。而那些退市的品牌和手机型号也越来越少被考虑在内。 查看全部
关键词采集词(如何将关键词词库优化好，通过内容去提升网站质量)
关键词词库的建立是SEO非常重要的工作之一，因为关键词词库的优劣在一定程度上决定了未来的网站流量。在当前外链相对薄弱的环境下，如何通过内容优化关键词词库，提高网站的质量就显得尤为重要。
一、关键词什么是词库
所谓关键词词库主要是指网站优化目标的需求，利用常用的SEO工具对目标关键词进行挖掘，获取行业相关的关键词@ > 短语集。
这里最大的特点之一就是每一个关键词代表了一定的搜索需求，也就是说有一定数量的关键词搜索，一些潜在用户搜索这些关键词每天。当布局放置在网站的不同栏目和页面时，通过优化得到相关搜索排名后，用户可以搜索关键词，您的网站排名在前，并且那么就有可能得到相对准确的流量。
二、优质词库建立标准：全面覆盖，不同主次
1、全面，即需要增加关键词的数量才能实现全面覆盖。在构建关键词词库时，尽量全面采集相关的关键词。这至少有两个好处。一是最大限度地覆盖所有用户的需求；另一种是为后续网站提供足够的内容创作空间。
2、主次是指关键词的分类。不同的关键词给网站带来不同的价值，比赛的难度也不同。网站运营应该根据SEO策略为不同的关键词投入不同的资源。
三、如何构建高质量的关键词词库
关键词的三个主要来源：自有频道、公众频道和同行频道
1、 自有渠道：网站 运营商根据产品/服务自行组织关键词。例如，企业站点可以专注于产品或服务，并且可以将它们列出关键词。熟悉了产品和目标用户，自然会知道用户的需求，可以采集整理相应的关键词。
2、公共渠道：通过一些平台提供关键词数据，如竞价关键词策划师、5118、站长工具等。平台渠道一般来自行业特定的关键词，可以结合自己的网站进行二次处理。对于常见的行业或领域，这些专业平台工具提供的关键词数量可观；而对于一些很小的子领域或冷门的行业，你必须改变主意采集关键词。
3、对等通道：转到对等网站采集相关的关键词。抄一波同行的关键词，尤其是竞争对手网站，也是关键词收官阶段的捷径。
在实际操作中，不一定要局限于以上任何一种渠道，而是使用以上三种或添加其他您认为有价值的采集方式关键词。在建立网站关键词库的初期，越多越好。关键词 库建立后，我们可以有针对性的对其进行优化。在更新网站的内容方面，我们会重点关注词典中的单词，一步一步，逐步覆盖。
发送文章时，根据词库的关键词自然添加到正文中。应该是合理自然的，同时整个站点关键词内链要布局合理。这样，一个强大的网站优化就完成了。另外，除了核心的关键词优化之外，我们还要时刻注意扩展关键词如长尾词、时效词等，丰富我们自己的关键词库并实现关键词覆盖率最大化。
四、如何写符合SEO的文章
我们不能指望随便拿个关键词，写一篇文章的文章，你马上就上榜了。能参与排名的文章一定不逊色于现有的排名文章，所以要注意文章的核心部分。
1、Title：标题写作的核心部分是根据自己的需要写标题。比如你写了某个产品什么牌子的好，那么你尝试在百度下拉框或者相关搜索中找到需求，根据你的关键词进行分析，如果下拉框不是那么准确，你也可以在百度指数工具的需求图中查看。
2、内容：主要关键词和需求关键词应该出现在内容的第一段，这样会增加词的密度，会在搜索引擎中显示。至于主题内容，一定要围绕关键词文章的需求来写，多角度表达，加上相关图片+ALT标签，让文章成为高质量的文章。
关键词 词库建立后，不是一劳永逸的，需要时时更新。因为随着市场的发展，新的关键词会出现，一些关键词可能会逐渐从热点转为冷门。举个直观的例子，手机行业每年都会有一批新机型上市，带来一波热点关键词。而那些退市的品牌和手机型号也越来越少被考虑在内。
关键词采集词(入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息支持)
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关键词采集词(入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息支持)
输入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息
支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等每个关键词600到800，采集示例
关键词可以收录搜索引擎参数，就像在网页上输入关键词搜索一样，
如果百度搜索结果网址必须收录bbs的关键词，则输入“关键词 inurl:bbs”。
保存模板可以引用的数据：
#网址#
采集 的原创网址
＃标题＃
URL对应的页面标题
＃域名＃
原创 URL 的域部分，例如“”中的“”
#顶级域名#
取原创URL的顶级域部分，如“”中的“”
＃描述＃
页面标题下方的一段描述性文字
Excel导出：
CSV是一个文本表格，Excel可以显示为多列多行数据。只需在保存模板中设置为：
“#URL#”、“#title#”、“#描述#”
此格式为 csv 格式。用引号将每个项目括起来，多个项目用逗号隔开，然后保存扩展名并填写csv。
问题重点：
1.为什么一段时间后不能采集采集？
可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
2.不同批次关键词采集为什么结果有些重复的网址？
尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
为了比较采集是否正确，可以在保存的模板中输入：#Title#
, 保存为htm文件，采集后可以打开文件查看对比。
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支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等每个关键词600到800，采集示例
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＃域名＃
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页面标题下方的一段描述性文字
Excel导出：
CSV是一个文本表格，Excel可以显示为多列多行数据。只需在保存模板中设置为：
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此格式为 csv 格式。用引号将每个项目括起来，多个项目用逗号隔开，然后保存扩展名并填写csv。
问题重点：
1.为什么一段时间后不能采集采集？
可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
2.不同批次关键词采集为什么结果有些重复的网址？
尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
为了比较采集是否正确，可以在保存的模板中输入：#Title#
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1.为什么一段时间后不能采集采集？
可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
2.不同批次关键词采集为什么结果有些重复的网址？
尤其是只引用#domain#或#top-level domain#后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会采集到网站的不同内页，当域名引用，同一个网站的不同内页的域名结果自然是一样的。
另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。采集 之前的结果不在此重复数据删除的范围内。如果两个采集的结果中有重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
3.为什么采集返回的URL主题与关键词不匹配？
这是因为在引用#domain# 或#top-level domain# 后，取的是域名部分。域名打开网站的首页，采集的原网址可能不是首页，而是网站文章的文章内页，内页收录关键词的主题，所以可以通过搜索引擎收录和软件采集获取。但是获取域名后，您打开的域名首页可能不收录关键词。
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, 保存为htm文件，采集后可以打开文件查看对比。
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关键词采集词(快手采集信息数据采集、数据挖掘、数据抽取、手机号码采集等,)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 671 次浏览 • 2021-11-12 16:15
关键词采集词(快手采集信息数据采集、数据挖掘、数据抽取、手机号码采集等,)
快手采集信息数据采集、数据采集、数据挖掘、数据提取、手机号采集等，是提升销售业绩、缺业务必不可少的工具-从爱采集开始..
采集有优采云基础的朋友快手短视频创意网站-注册登录-短视频专栏-搜词-抓图-获取id-拼接id-获取视频地址-下载有基础的朋友，没有基础的朋友可以了解一下，一定要学习。
快手长尾关键词挖掘并提供其他与快手关键词相关的长尾。3578788118快手短视频App快手，拥抱每一个生命86211619。
首先让我们打开快手，我们可以看到左上角有三个条。点击三个栏，就会出现一个个人中心，你可以在那里找到它。打开搜索后，点击查找，上面有一个框。单击此框并输入我们要查找的 关键词。
快手视频采集器视频采集软件更多>>视频采集软件是对自媒体人特别有用的工具。当你在快手时，抖音、爱奇艺、哔哩哔哩等各大视频网站好玩有趣。
支持选择带有商品的视频采集次自定义首页随机采集支持导出支持循环采集支持链接或UID采集所有作品支持批量下载无水印视频支持part关键词搜索支持自定义编号和导出编号。
使用手机下载抖音app和快手app；2.接收搜索关键词，采集整理前50个推送视频。四个关键词：英雄联盟3.采集整理抖音以及快手推荐项目推送的前35个视频。
关键词采集器最好用的工具关键词采集，你可以轻松采集很多长尾关键词。最好用的工具关键词挖矿工具，关键词URL采集器可以使用关键词采集URL数据.. 查看全部
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关键词采集词(谷歌SEO为什么要这么构词、如何构词及能采用哪些工具验证、优化、完善我们的关键词词库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2021-11-10 18:14
关键词采集词(谷歌SEO为什么要这么构词、如何构词及能采用哪些工具验证、优化、完善我们的关键词词库)
谷歌搜索引擎优化，首先我们做的事情缺一不可，大家都知道是不错的选择关键词。然后关键词库的构建分析我们为什么需要这样构造词，怎么构造词，可以用什么工具来验证、优化和完善我们的关键词词库！
1、为什么要研究关键词？
前面我们提到“用户通过它发现、研究、比较产品和业务！” 要获取信息，您必须搜索词汇、短语和句子。搜索引擎使用输入框中输入的词来完成搜索。网络信息匹配，可以匹配的就是关键词。
但是每个人的搜索习惯和语言习惯都不一样。如何在万千词汇中找到最适合你产品的词汇并被准用户搜索，并且在同一个产品的搜索结果中，更容易、更划算的呈现在用户面前才是重点我们的研究关键词！
我们在宣传自己的品牌和业务时，通常会在设定目标时首先想到公司名称或我们自己的产品名称关键词。但是，当公司或产品没有品牌知名度时，没有用户知道按公司名称或产品名称进行搜索。即使产品名称搜索可以显示公司网站或信息，也不会让用户产生高信任或高兴趣。, 从而点击关注我们的产品或企业。
因此，如何保证搜索到目标关键词，找到有效流量，降低后期优化难度，是我们最初选择关键词@时首先需要考虑的关键问题> 形成 关键词 库。
2、Goal关键词 选择原则是什么？
在介绍选择关键词的步骤之前，先来讨论一下选择关键词的原则。只有根据原则进行关键词选择，判断结果才不会受到主观意识的太大影响。
1.内容相关。目标 关键词 必须与我们的产品或促销内容（一般称为 网站 内容）相关。如果目标关键词只是为了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有关而没有相关性，可能短期内可以获得大量流量，但我们需要的不是流量，但有效的流量，可以带来订单！
2.搜索量大，竞争低。为了保证最高的性价比，我们最希望的是找到搜索次数最多、竞争最少的词。然而，现实通常并不那么理想。搜索到的大部分关键词也是最具竞争力的关键词。因此，我们需要挖掘和扩展大量的关键词来列出搜索次数和准确率数据，从而在我们预期的成本范围内找到搜索次数相对较高且竞争较少的。
3.主要的关键词不能太宽泛。关键词 竞争越广泛，参与的竞争就越多。因为搜索意图不明确，直接的结果就是虽然流量大，但有效流量不可控，降低了转化率。但是，如果我们公司是这个行业绝对的No.1，那你就不用客气把这个行业的总称留给别人了，虽然流量可能只占总流量的一小部分。长尾，但定为目标关键词是品牌形象层面而非简单的性价比问题。
4.主关键词也不能太特别。选择主力关键词的另一个极端是词太特别，太长。虽然竞争不大，但搜索量也很低，甚至没有人搜索。而这个太特殊的关键词还包括没有品牌知名度的公司名称、品牌名称和非通用产品名称。
5.主要的关键词也考虑商业价值。不同的关键词有不同的商业价值。即使搜索量、难度、长度相同，也会导致转化率不同。
我们以液晶电视为例。搜索“液晶电视原理”的用户购买意愿较低，因此商业价值较低，因为搜索该词的用户更有可能是在做研究和学习专业知识；在搜索“液晶电视图片”的同时，用户的商业价值增加了。他们很可能正在寻找和购买液晶电视，并希望了解这些产品有哪些可用选项。搜索“液晶电视价格”，购买意愿大大提升，进入产品对比和选择阶段。搜索“液晶电视促销”或“液晶电视购买”会进一步增加其商业价值，大幅降价信息可能会促使用户做出最终购买决定。
3、如何选择关键词？
在了解了选择目标关键词的原理后，我们将具体介绍如何对关键词进行初步选择。
1.确定核心关键词
我们知道关键词是我们构建完整外贸促进生态的链式机制。需要通过关键词库在网络营销行为中以“组合拳”的形式应用于各种场景，从而形成客户资源流量池。
因此，第一步我们需要确定核心关键词，并在此基础上构建应用到各个场景中心区域的关键词库。一般来说，我们有很多目标关键词，但是这些目标关键词不能集中在同一个地方使用，而应该合理分布在整个网络中，形成一个金字塔结构的体系。
金字塔的顶端是难度最大（竞争激烈）和搜索次数最多的两三个核心关键词；二级难度（竞争相对较少），搜索量少但搜索多关键词，置于下一级；难度较小的关键词（竞争较少），搜索量较小，关键词数量较多，置于底层。
但是金字塔顶端的关键词是核心关键词，下层都是由核心关键词展开的词包。这样，整个关键词库就像一个金字塔结构的系统，按照搜索次数、竞争程度、优化难度逐层分布。因此，核心关键词确定，其下的其他目标关键词也相应确定。
2.采集所有可能的目标关键词
采集关键词的方法其实很简单，主要分为三个方面。
（1）头脑风暴。通过列出尽可能多的与产品相关的搜索词同时流行，头脑风暴列出候选词。我们可以通过提出以下问题来整理我们自己的。关键词 @> ：
①你想解决什么样的用户问题，或者你的产品能为用户解决什么问题？
②当用户遇到这些问题时，他们会搜索什么样的词、词、句？
③如果你自己也是用户，想找到这些问题的答案，你会怎么提问？搜索？
④当用户在寻找你的产品时，他们会搜索什么关键词？
只要你有一定的常识，了解你的产品，你至少会列出十到二十个候选核心关键词。
（2）同事、朋友。一个人的思维是有限的，思维也是有限的，所以可以调动周围的亲人、朋友、公司同事等，一起“头脑风暴”。头脑风暴的时候，不要有反对意见，或讨论某项建议，但要启发大家畅所欲言，即使说话者说的莫名其妙，也不要限制，把所有的想法都记录下来。
而且，公司里的人可能对他们的产品太熟悉了，往往会限制他们的思维。论坛提问可以启发普通用户从他们的角度提供搜索习惯、搜索词等，直接问公司周围的朋友，除了公司人员，看的时候会用什么关键词搜索对于他们公司的产品。
（3）竞争者。另一个替代关键词是竞争者的主要来源，可以通过竞争者宣传渠道采集。最值得关注的是官网和宣传信息。
①官网是我们熟悉的SEO必备的Title、Description、Keyword，这里的关键词是我们获取核心关键词的最直接来源。
②促销信息是因为标题、内容摘要或标签会显示竞争对手的重点，并利用这些基于关键词的信息来获得目标客户的关注。当推广信息得到更高的阅读量时，就说明这些关键词是有效的。
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谷歌搜索引擎优化，首先我们做的事情缺一不可，大家都知道是不错的选择关键词。然后关键词库的构建分析我们为什么需要这样构造词，怎么构造词，可以用什么工具来验证、优化和完善我们的关键词词库！
1、为什么要研究关键词？
前面我们提到“用户通过它发现、研究、比较产品和业务！” 要获取信息，您必须搜索词汇、短语和句子。搜索引擎使用输入框中输入的词来完成搜索。网络信息匹配，可以匹配的就是关键词。
但是每个人的搜索习惯和语言习惯都不一样。如何在万千词汇中找到最适合你产品的词汇并被准用户搜索，并且在同一个产品的搜索结果中，更容易、更划算的呈现在用户面前才是重点我们的研究关键词！
我们在宣传自己的品牌和业务时，通常会在设定目标时首先想到公司名称或我们自己的产品名称关键词。但是，当公司或产品没有品牌知名度时，没有用户知道按公司名称或产品名称进行搜索。即使产品名称搜索可以显示公司网站或信息，也不会让用户产生高信任或高兴趣。, 从而点击关注我们的产品或企业。
因此，如何保证搜索到目标关键词，找到有效流量，降低后期优化难度，是我们最初选择关键词@时首先需要考虑的关键问题> 形成 关键词 库。
2、Goal关键词 选择原则是什么？
在介绍选择关键词的步骤之前，先来讨论一下选择关键词的原则。只有根据原则进行关键词选择，判断结果才不会受到主观意识的太大影响。
1.内容相关。目标 关键词 必须与我们的产品或促销内容（一般称为 网站 内容）相关。如果目标关键词只是为了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有关而没有相关性，可能短期内可以获得大量流量，但我们需要的不是流量，但有效的流量，可以带来订单！
2.搜索量大，竞争低。为了保证最高的性价比，我们最希望的是找到搜索次数最多、竞争最少的词。然而，现实通常并不那么理想。搜索到的大部分关键词也是最具竞争力的关键词。因此，我们需要挖掘和扩展大量的关键词来列出搜索次数和准确率数据，从而在我们预期的成本范围内找到搜索次数相对较高且竞争较少的。
3.主要的关键词不能太宽泛。关键词 竞争越广泛，参与的竞争就越多。因为搜索意图不明确，直接的结果就是虽然流量大，但有效流量不可控，降低了转化率。但是，如果我们公司是这个行业绝对的No.1，那你就不用客气把这个行业的总称留给别人了，虽然流量可能只占总流量的一小部分。长尾，但定为目标关键词是品牌形象层面而非简单的性价比问题。
4.主关键词也不能太特别。选择主力关键词的另一个极端是词太特别，太长。虽然竞争不大，但搜索量也很低，甚至没有人搜索。而这个太特殊的关键词还包括没有品牌知名度的公司名称、品牌名称和非通用产品名称。
5.主要的关键词也考虑商业价值。不同的关键词有不同的商业价值。即使搜索量、难度、长度相同，也会导致转化率不同。
我们以液晶电视为例。搜索“液晶电视原理”的用户购买意愿较低，因此商业价值较低，因为搜索该词的用户更有可能是在做研究和学习专业知识；在搜索“液晶电视图片”的同时，用户的商业价值增加了。他们很可能正在寻找和购买液晶电视，并希望了解这些产品有哪些可用选项。搜索“液晶电视价格”，购买意愿大大提升，进入产品对比和选择阶段。搜索“液晶电视促销”或“液晶电视购买”会进一步增加其商业价值，大幅降价信息可能会促使用户做出最终购买决定。
3、如何选择关键词？
在了解了选择目标关键词的原理后，我们将具体介绍如何对关键词进行初步选择。
1.确定核心关键词
我们知道关键词是我们构建完整外贸促进生态的链式机制。需要通过关键词库在网络营销行为中以“组合拳”的形式应用于各种场景，从而形成客户资源流量池。
因此，第一步我们需要确定核心关键词，并在此基础上构建应用到各个场景中心区域的关键词库。一般来说，我们有很多目标关键词，但是这些目标关键词不能集中在同一个地方使用，而应该合理分布在整个网络中，形成一个金字塔结构的体系。
金字塔的顶端是难度最大（竞争激烈）和搜索次数最多的两三个核心关键词；二级难度（竞争相对较少），搜索量少但搜索多关键词，置于下一级；难度较小的关键词（竞争较少），搜索量较小，关键词数量较多，置于底层。
但是金字塔顶端的关键词是核心关键词，下层都是由核心关键词展开的词包。这样，整个关键词库就像一个金字塔结构的系统，按照搜索次数、竞争程度、优化难度逐层分布。因此，核心关键词确定，其下的其他目标关键词也相应确定。
2.采集所有可能的目标关键词
采集关键词的方法其实很简单，主要分为三个方面。
（1）头脑风暴。通过列出尽可能多的与产品相关的搜索词同时流行，头脑风暴列出候选词。我们可以通过提出以下问题来整理我们自己的。关键词 @> ：
①你想解决什么样的用户问题，或者你的产品能为用户解决什么问题？
②当用户遇到这些问题时，他们会搜索什么样的词、词、句？
③如果你自己也是用户，想找到这些问题的答案，你会怎么提问？搜索？
④当用户在寻找你的产品时，他们会搜索什么关键词？
只要你有一定的常识，了解你的产品，你至少会列出十到二十个候选核心关键词。
（2）同事、朋友。一个人的思维是有限的，思维也是有限的，所以可以调动周围的亲人、朋友、公司同事等，一起“头脑风暴”。头脑风暴的时候，不要有反对意见，或讨论某项建议，但要启发大家畅所欲言，即使说话者说的莫名其妙，也不要限制，把所有的想法都记录下来。
而且，公司里的人可能对他们的产品太熟悉了，往往会限制他们的思维。论坛提问可以启发普通用户从他们的角度提供搜索习惯、搜索词等，直接问公司周围的朋友，除了公司人员，看的时候会用什么关键词搜索对于他们公司的产品。
（3）竞争者。另一个替代关键词是竞争者的主要来源，可以通过竞争者宣传渠道采集。最值得关注的是官网和宣传信息。
①官网是我们熟悉的SEO必备的Title、Description、Keyword，这里的关键词是我们获取核心关键词的最直接来源。
②促销信息是因为标题、内容摘要或标签会显示竞争对手的重点，并利用这些基于关键词的信息来获得目标客户的关注。当推广信息得到更高的阅读量时，就说明这些关键词是有效的。
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关键词采集词(谷歌SEO为什么要这么构词、如何构词及能采用哪些工具验证、优化、完善我们的关键词词库)
谷歌搜索引擎优化，首先我们做的事情缺一不可，大家都知道是不错的选择关键词。然后关键词库的构建分析我们为什么需要这样构造词，怎么构造词，可以用什么工具来验证、优化和完善我们的关键词词库！
1、为什么要研究关键词？
前面我们提到“用户通过它发现、研究、比较产品和业务！” 要获取信息，您必须搜索词汇、短语和句子。搜索引擎使用输入框中输入的词来完成搜索。网络信息匹配，可以匹配的就是关键词。
但是每个人的搜索习惯和语言习惯都不一样。如何在万千词汇中找到最适合你产品的词汇并被准用户搜索，并且在同一个产品的搜索结果中，更容易、更划算的呈现在用户面前才是重点我们的研究关键词！
我们在宣传自己的品牌和业务时，通常会在设定目标时首先想到公司名称或我们自己的产品名称关键词。但是，当公司或产品没有品牌知名度时，没有用户知道按公司名称或产品名称进行搜索。即使产品名称搜索可以显示公司网站或信息，也不会让用户产生高信任或高兴趣。, 从而点击关注我们的产品或企业。
因此，如何保证搜索到目标关键词，找到有效流量，降低后期优化难度，是我们最初选择关键词@时首先需要考虑的关键问题> 形成 关键词 库。
2、Goal关键词 选择原则是什么？
在介绍选择关键词的步骤之前，先来讨论一下选择关键词的原则。只有根据原则进行关键词选择，判断结果才不会受到主观意识的太大影响。
1.内容相关。目标 关键词 必须与我们的产品或促销内容（一般称为 网站 内容）相关。如果目标关键词只是为了追求最大的搜索流量，或者跟流行度有关而没有相关性，可能短期内可以获得大量流量，但我们需要的不是流量，但有效的流量，可以带来订单！
2.搜索量大，竞争低。为了保证最高的性价比，我们最希望的是找到搜索次数最多、竞争最少的词。然而，现实通常并不那么理想。搜索到的大部分关键词也是最具竞争力的关键词。因此，我们需要挖掘和扩展大量的关键词来列出搜索次数和准确率数据，从而在我们预期的成本范围内找到搜索次数相对较高且竞争较少的。
3.主要的关键词不能太宽泛。关键词 竞争越广泛，参与的竞争就越多。因为搜索意图不明确，直接的结果就是虽然流量大，但有效流量不可控，降低了转化率。但是，如果我们公司是这个行业绝对的No.1，那你就不用客气把这个行业的总称留给别人了，虽然流量可能只占总流量的一小部分。长尾，但定为目标关键词是品牌形象层面而非简单的性价比问题。
4.主关键词也不能太特别。选择主力关键词的另一个极端是词太特别，太长。虽然竞争不大，但搜索量也很低，甚至没有人搜索。而这个太特殊的关键词还包括没有品牌知名度的公司名称、品牌名称和非通用产品名称。
5.主要的关键词也考虑商业价值。不同的关键词有不同的商业价值。即使搜索量、难度、长度相同，也会导致转化率不同。
我们以液晶电视为例。搜索“液晶电视原理”的用户购买意愿较低，因此商业价值较低，因为搜索该词的用户更有可能是在做研究和学习专业知识；在搜索“液晶电视图片”的同时，用户的商业价值增加了。他们很可能正在寻找和购买液晶电视，并希望了解这些产品有哪些可用选项。搜索“液晶电视价格”，购买意愿大大提升，进入产品对比和选择阶段。搜索“液晶电视促销”或“液晶电视购买”会进一步增加其商业价值，大幅降价信息可能会促使用户做出最终购买决定。
3、如何选择关键词？
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我们知道关键词是我们构建完整外贸促进生态的链式机制。需要通过关键词库在网络营销行为中以“组合拳”的形式应用于各种场景，从而形成客户资源流量池。
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金字塔的顶端是难度最大（竞争激烈）和搜索次数最多的两三个核心关键词；二级难度（竞争相对较少），搜索量少但搜索多关键词，置于下一级；难度较小的关键词（竞争较少），搜索量较小，关键词数量较多，置于底层。
但是金字塔顶端的关键词是核心关键词，下层都是由核心关键词展开的词包。这样，整个关键词库就像一个金字塔结构的系统，按照搜索次数、竞争程度、优化难度逐层分布。因此，核心关键词确定，其下的其他目标关键词也相应确定。
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关键词采集词(提高引擎有效收录，其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2021-11-09 20:19
关键词采集词(提高引擎有效收录，其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”)
要提高收录引擎的效率，最重要的方法就是提高“关键词匹配度”。
所谓关键词，就是人们使用引擎查找信息时在搜索框中输入的文字。例如，“八方.com”是关键词，“八方.”和“八方.com”。
等等都是关键词，这种关键词可以称为复合关键词。它叫什么并不重要。
所谓关键词匹配度，是指人们搜索使用的关键词和关键词在引擎的某个网页（文章）中的完整外观< @收录。
比如有人在百度上搜索“站长网址”，
假设我们网站有1篇文章文章，其标题恰好是“八方.com URL”的文章，而具体的文章也出现在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么这个文章“ URL”关键词的匹配度为1%；
如果我们的文章标题是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因为下面的文字起到了稀释的作用。
如果我们的文章标题是“八方网社区网址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因为 关键词 中间很短。
如果文章的标题和内容中没有出现“八方.com URL”的5个词中的任何一个，则匹配度为%。
引擎自然会认为匹配度高的内容正是搜索关键词的人所需要的。自然会给予页面更高的权重，自然会让页面出现在搜索结果的最前面，自然会给我们带来宝贵的流量，自然，我们站长憔悴的脸上就会露出笑容。:)
提高关键词的匹配度，获得源源不断的引擎流量。
顺便说一句。优化后的文章比采集的文章更有效。尤其是对于新网站，重要的不仅仅是你发布了多少，而是引擎的数量。所以有时候你发布了很多采集文章，只能占用宝贵的引擎收录数量，造成有效收录资源的浪费。以前我的娱乐论坛只有2个文章，每天更新4篇左右文章，可以保证2万到3万的流量，一次文章一篇文章带来超过每天20000流量，非常可怕。
那么如何提高关键词的匹配度来获取引擎流量呢？
从发布文章的角度来说，最重要的是做好文章的标题。即 TITLE 中的内容。后面跟着文章的开头。
1、目标关键词应该完整地放在标题前面。有语法问题没关系，引擎不评估
你的语法知识。
2、 保持标题简洁。标题太长会稀释关键词的密度。只要看起来不那么奇怪，就没事。标题可以是 关键词 或 关键词 或 关键词 + 一些后缀文本的组合。
3、文章必须在文章的第一个单词中完整出现关键词一次，最多不超过2次。并分解关键词自然出现1~2次。这样更安全。如果热键出现在标题中超过3次，就有被引擎屏蔽的风险。
完成伪原创炮制案例：
假设你在八方网找到一篇文章“关键词匹配度”的文章，准备发布到你的网站。
1、复制文章标题到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
2、点击页面下方的“更多相关搜索”，分析相关关键词，即看人们用什么关键词来搜索这类文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
3、根据关键词的受欢迎程度，考虑一下你的网站的权重（根据你自己过去观察站长的统计结果，相同的文章标题和内容在引擎的情况下）选择关键词。新站越多，选择前排的就越少关键词。新站可以考虑采用“谈关键词匹配度”等。
4、综合上述文章标题可以是“关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）的影响”、“关键词匹配度类似于(易推英文TuiGuang123_COM)关系》、《如何提高关键词的匹配度》等。
5、文章 开头部分必须完整出现关键词。最好的办法就是随便打几个字，做文章的开头部分。比如提高关键词匹配度的方法，对于一个技术高手来说应该是很简单的，但并不是所有的技术都能考虑到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的问题。本文提供了关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）对策的影响。
6、加粗、着色、连接关键词可以帮助引擎查出关键词，但有明显作弊嫌疑。如果是比较流行的关键词，就不要用这个方法。
好的。引擎最爱伪原创文章 发布。因为我们掌握了关键词的选择，优化了文章的标题和开头等关键环节，使得关键词的匹配度有了很大的提升。只要你选择的关键词是合理的，没有理由不接收流量。
选择合理的关键词的方法如下：
1、查看索引
2、 观察并更改搜索结果第一页的关键词文章标题。例如关键词“解决44错误”搜索
在搜索结果中，我们可以看到，完全出现在关键词的标题中的文章非常少。因此，我们有理由相信，我们的“44错误解决方案”文章很可能在发布后获得不错的排名。参考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
3、依靠关键词长期的关注和感受。
好吧，让我们到此为止。如果大家有什么问题，可以一起讨论。顺便提供一个``（易推英文TuiGuang123_COM）技术交流研究组''，群号：36329 欢迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）爱好者参与。
一推英语软文作家TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文作家、一推英语软文兼职TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文兼职、一推英语软文@ >写作TuiGuang123，亿推Tuiguang123英文软文写作。TuiGuang123_COM提供标准化的英文软文出版和英文新闻稿撰写服务。专业英语母语软文作家，100个英语软文可在一周内完成。欢迎国内外贸易客户或外贸推广伙伴联系业务，共谋发展。联系方式可在百度搜索“易皮英语推广”或直接访问Tuiguang_COM 查看全部
要提高收录引擎的效率，最重要的方法就是提高“关键词匹配度”。
所谓关键词，就是人们使用引擎查找信息时在搜索框中输入的文字。例如，“八方.com”是关键词，“八方.”和“八方.com”。
等等都是关键词，这种关键词可以称为复合关键词。它叫什么并不重要。
所谓关键词匹配度，是指人们搜索使用的关键词和关键词在引擎的某个网页（文章）中的完整外观< @收录。
比如有人在百度上搜索“站长网址”，
假设我们网站有1篇文章文章，其标题恰好是“八方.com URL”的文章，而具体的文章也出现在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么这个文章“ URL”关键词的匹配度为1%；
如果我们的文章标题是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因为下面的文字起到了稀释的作用。
如果我们的文章标题是“八方网社区网址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因为 关键词 中间很短。
如果文章的标题和内容中没有出现“八方.com URL”的5个词中的任何一个，则匹配度为%。
引擎自然会认为匹配度高的内容正是搜索关键词的人所需要的。自然会给予页面更高的权重，自然会让页面出现在搜索结果的最前面，自然会给我们带来宝贵的流量，自然，我们站长憔悴的脸上就会露出笑容。:)
提高关键词的匹配度，获得源源不断的引擎流量。
顺便说一句。优化后的文章比采集的文章更有效。尤其是对于新网站，重要的不仅仅是你发布了多少，而是引擎的数量。所以有时候你发布了很多采集文章，只能占用宝贵的引擎收录数量，造成有效收录资源的浪费。以前我的娱乐论坛只有2个文章，每天更新4篇左右文章，可以保证2万到3万的流量，一次文章一篇文章带来超过每天20000流量，非常可怕。
那么如何提高关键词的匹配度来获取引擎流量呢？
从发布文章的角度来说，最重要的是做好文章的标题。即 TITLE 中的内容。后面跟着文章的开头。
1、目标关键词应该完整地放在标题前面。有语法问题没关系，引擎不评估
你的语法知识。
2、 保持标题简洁。标题太长会稀释关键词的密度。只要看起来不那么奇怪，就没事。标题可以是 关键词 或 关键词 或 关键词 + 一些后缀文本的组合。
3、文章必须在文章的第一个单词中完整出现关键词一次，最多不超过2次。并分解关键词自然出现1~2次。这样更安全。如果热键出现在标题中超过3次，就有被引擎屏蔽的风险。
完成伪原创炮制案例：
假设你在八方网找到一篇文章“关键词匹配度”的文章，准备发布到你的网站。
1、复制文章标题到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
2、点击页面下方的“更多相关搜索”，分析相关关键词，即看人们用什么关键词来搜索这类文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
3、根据关键词的受欢迎程度，考虑一下你的网站的权重（根据你自己过去观察站长的统计结果，相同的文章标题和内容在引擎的情况下）选择关键词。新站越多，选择前排的就越少关键词。新站可以考虑采用“谈关键词匹配度”等。
4、综合上述文章标题可以是“关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）的影响”、“关键词匹配度类似于(易推英文TuiGuang123_COM)关系》、《如何提高关键词的匹配度》等。
5、文章 开头部分必须完整出现关键词。最好的办法就是随便打几个字，做文章的开头部分。比如提高关键词匹配度的方法，对于一个技术高手来说应该是很简单的，但并不是所有的技术都能考虑到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的问题。本文提供了关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）对策的影响。
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好的。引擎最爱伪原创文章 发布。因为我们掌握了关键词的选择，优化了文章的标题和开头等关键环节，使得关键词的匹配度有了很大的提升。只要你选择的关键词是合理的，没有理由不接收流量。
选择合理的关键词的方法如下：
1、查看索引
2、 观察并更改搜索结果第一页的关键词文章标题。例如关键词“解决44错误”搜索
在搜索结果中，我们可以看到，完全出现在关键词的标题中的文章非常少。因此，我们有理由相信，我们的“44错误解决方案”文章很可能在发布后获得不错的排名。参考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
3、依靠关键词长期的关注和感受。
好吧，让我们到此为止。如果大家有什么问题，可以一起讨论。顺便提供一个``（易推英文TuiGuang123_COM）技术交流研究组''，群号：36329 欢迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）爱好者参与。
一推英语软文作家TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文作家、一推英语软文兼职TuiGuang123、一推Tuiguang123英语软文兼职、一推英语软文@ >写作TuiGuang123，亿推Tuiguang123英文软文写作。TuiGuang123_COM提供标准化的英文软文出版和英文新闻稿撰写服务。专业英语母语软文作家，100个英语软文可在一周内完成。欢迎国内外贸易客户或外贸推广伙伴联系业务，共谋发展。联系方式可在百度搜索“易皮英语推广”或直接访问Tuiguang_COM 查看全部
关键词采集词(提高引擎有效收录，其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”)
要提高收录引擎的效率，最重要的方法就是提高“关键词匹配度”。
所谓关键词，就是人们使用引擎查找信息时在搜索框中输入的文字。例如，“八方.com”是关键词，“八方.”和“八方.com”。
等等都是关键词，这种关键词可以称为复合关键词。它叫什么并不重要。
所谓关键词匹配度，是指人们搜索使用的关键词和关键词在引擎的某个网页（文章）中的完整外观< @收录。
比如有人在百度上搜索“站长网址”，
假设我们网站有1篇文章文章，其标题恰好是“八方.com URL”的文章，而具体的文章也出现在“八方.com URL”的正文中。 com”和“URL”，那么这个文章“ URL”关键词的匹配度为1%；
如果我们的文章标题是“ URL is cn8f”，那么匹配度在7%左右；因为下面的文字起到了稀释的作用。
如果我们的文章标题是“八方网社区网址是什么？” 那么匹配度在5%左右；因为 关键词 中间很短。
如果文章的标题和内容中没有出现“八方.com URL”的5个词中的任何一个，则匹配度为%。
引擎自然会认为匹配度高的内容正是搜索关键词的人所需要的。自然会给予页面更高的权重，自然会让页面出现在搜索结果的最前面，自然会给我们带来宝贵的流量，自然，我们站长憔悴的脸上就会露出笑容。:)
提高关键词的匹配度，获得源源不断的引擎流量。
顺便说一句。优化后的文章比采集的文章更有效。尤其是对于新网站，重要的不仅仅是你发布了多少，而是引擎的数量。所以有时候你发布了很多采集文章，只能占用宝贵的引擎收录数量，造成有效收录资源的浪费。以前我的娱乐论坛只有2个文章，每天更新4篇左右文章，可以保证2万到3万的流量，一次文章一篇文章带来超过每天20000流量，非常可怕。
那么如何提高关键词的匹配度来获取引擎流量呢？
从发布文章的角度来说，最重要的是做好文章的标题。即 TITLE 中的内容。后面跟着文章的开头。
1、目标关键词应该完整地放在标题前面。有语法问题没关系，引擎不评估
你的语法知识。
2、 保持标题简洁。标题太长会稀释关键词的密度。只要看起来不那么奇怪，就没事。标题可以是 关键词 或 关键词 或 关键词 + 一些后缀文本的组合。
3、文章必须在文章的第一个单词中完整出现关键词一次，最多不超过2次。并分解关键词自然出现1~2次。这样更安全。如果热键出现在标题中超过3次，就有被引擎屏蔽的风险。
完成伪原创炮制案例：
假设你在八方网找到一篇文章“关键词匹配度”的文章，准备发布到你的网站。
1、复制文章标题到百度搜索。baidus?ie=gb2312...5%C4%D3%B&ct=
2、点击页面下方的“更多相关搜索”，分析相关关键词，即看人们用什么关键词来搜索这类文章。d.baidurs.php?q=44%...%CF%EC&tn=baidu
3、根据关键词的受欢迎程度，考虑一下你的网站的权重（根据你自己过去观察站长的统计结果，相同的文章标题和内容在引擎的情况下）选择关键词。新站越多，选择前排的就越少关键词。新站可以考虑采用“谈关键词匹配度”等。
4、综合上述文章标题可以是“关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）的影响”、“关键词匹配度类似于(易推英文TuiGuang123_COM)关系》、《如何提高关键词的匹配度》等。
5、文章 开头部分必须完整出现关键词。最好的办法就是随便打几个字，做文章的开头部分。比如提高关键词匹配度的方法，对于一个技术高手来说应该是很简单的，但并不是所有的技术都能考虑到(Yi Tweet English TuiGuang123_COM)的问题。本文提供了关键词匹配度对（易推英文TuiGuang123_COM）和（易推英文TuiGuang123_COM）对策的影响。
6、加粗、着色、连接关键词可以帮助引擎查出关键词，但有明显作弊嫌疑。如果是比较流行的关键词，就不要用这个方法。
好的。引擎最爱伪原创文章 发布。因为我们掌握了关键词的选择，优化了文章的标题和开头等关键环节，使得关键词的匹配度有了很大的提升。只要你选择的关键词是合理的，没有理由不接收流量。
选择合理的关键词的方法如下：
1、查看索引
2、 观察并更改搜索结果第一页的关键词文章标题。例如关键词“解决44错误”搜索
在搜索结果中，我们可以看到，完全出现在关键词的标题中的文章非常少。因此，我们有理由相信，我们的“44错误解决方案”文章很可能在发布后获得不错的排名。参考：baidus?cl=3&...CE%F3&tn=baidur
3、依靠关键词长期的关注和感受。
好吧，让我们到此为止。如果大家有什么问题，可以一起讨论。顺便提供一个``（易推英文TuiGuang123_COM）技术交流研究组''，群号：36329 欢迎各位（易推英文TuiGuang123_COM）爱好者参与。
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关键词采集词(影响网站关键词排名的因素是什么?如何让网站的关键词的排名提升)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2021-11-09 20:16
关键词采集词(影响网站关键词排名的因素是什么?如何让网站的关键词的排名提升)
影响网站关键词排名的因素有哪些？如何提高网站的关键词的排名应该是每个seoer都在做的事情。新手可能正在探索这一点。也是大家一直想了解的问题。那么影响网站关键词排名的因素有哪些呢？如何提高网站关键词的排名？
一、网站 服务器稳定性：
网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛爬到你网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛爬不上网页。从而导致网页权重降低甚至从索引中剔除，严重影响相关网页关键词的排名。建议及时更换服务器，以免造成不必要的影响，以免流泪不流泪。
二、网站重量
一个高权重的网站关键词很容易得到好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站长喜欢将权重较低的新网站或网站转贴为自己的文章，他们的排名往往比采集的新网站要好。还有之前的博白优比赛。百度上第一个是A5的文章页面。许多大型门户网站关键词的内页排名比一些网站首页目标关键词的排名还要好，这也是权重的体现。
影响体重的因素：
三、是吗原创
相信大家都知道原创文章比采集的内容和文案更受搜索引擎的青睐和提倡。因此，搜索引擎会对原创的内容给予较高的权重。并不是说采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一个长期的网站，那你必须原创！经过一段时间的搜索引擎观察，你的体重会得到一些加分。
四、外部链接
首先，外链不一定越多越好！不一定能提升关键词的排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：带有非法内容的采集垃圾站或网站会给你一个完整的站点链接。虽然外链的数量可以轻松达到几万，但你的关键词排名能提升多少？也许不如网站制作的高权重和高相关性的链接锚文本。那么如何搭建外链呢？
五、内链
网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内部链结构可以集中权重、传递权重、爬行蜘蛛，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好。抓取并确定更好地交付页面和页面浏览量的权重。例如：当文章的内容出现网站首页目标关键词时，做一个首页的链接，当其他文章关键词出现时，做一个该文章的链接文章地址（即锚文本）。蜘蛛判断网站的内部权重是根据站点内的链接数确定的。因此，如果内链建设合理，普通词可以在没有外链的情况下获得更好的排名。
六、相关性
网站 内容相关性是搜索引擎关注的一个点。比如文章的主题内容是否与关键词相关，外部链接的相关性，网站的链接是否与你的网站的内容相关、关键词布局和位置、关键词词频、文章相关文章、内链锚文本等都会对你的关键词@造成一定影响> 排名。
七、百度收录了多少网站相关的关键词
百度收录网站的相关关键词越相关，越容易获得更好的排名。但不是绝对的！正如第四点所说，不一定越多越好。
八、更新规则
网站 每天定时定量更新，外链稳定增长，内链合理建设，不停，不涨不跌，坚持下去，相信你的网站会有一个很好的重量。 查看全部
影响网站关键词排名的因素有哪些？如何提高网站的关键词的排名应该是每个seoer都在做的事情。新手可能正在探索这一点。也是大家一直想了解的问题。那么影响网站关键词排名的因素有哪些呢？如何提高网站关键词的排名？
一、网站 服务器稳定性：
网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛爬到你网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛爬不上网页。从而导致网页权重降低甚至从索引中剔除，严重影响相关网页关键词的排名。建议及时更换服务器，以免造成不必要的影响，以免流泪不流泪。
二、网站重量
一个高权重的网站关键词很容易得到好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站长喜欢将权重较低的新网站或网站转贴为自己的文章，他们的排名往往比采集的新网站要好。还有之前的博白优比赛。百度上第一个是A5的文章页面。许多大型门户网站关键词的内页排名比一些网站首页目标关键词的排名还要好，这也是权重的体现。
影响体重的因素：
三、是吗原创
相信大家都知道原创文章比采集的内容和文案更受搜索引擎的青睐和提倡。因此，搜索引擎会对原创的内容给予较高的权重。并不是说采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一个长期的网站，那你必须原创！经过一段时间的搜索引擎观察，你的体重会得到一些加分。
四、外部链接
首先，外链不一定越多越好！不一定能提升关键词的排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：带有非法内容的采集垃圾站或网站会给你一个完整的站点链接。虽然外链的数量可以轻松达到几万，但你的关键词排名能提升多少？也许不如网站制作的高权重和高相关性的链接锚文本。那么如何搭建外链呢？
五、内链
网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内部链结构可以集中权重、传递权重、爬行蜘蛛，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好。抓取并确定更好地交付页面和页面浏览量的权重。例如：当文章的内容出现网站首页目标关键词时，做一个首页的链接，当其他文章关键词出现时，做一个该文章的链接文章地址（即锚文本）。蜘蛛判断网站的内部权重是根据站点内的链接数确定的。因此，如果内链建设合理，普通词可以在没有外链的情况下获得更好的排名。
六、相关性
网站 内容相关性是搜索引擎关注的一个点。比如文章的主题内容是否与关键词相关，外部链接的相关性，网站的链接是否与你的网站的内容相关、关键词布局和位置、关键词词频、文章相关文章、内链锚文本等都会对你的关键词@造成一定影响> 排名。
七、百度收录了多少网站相关的关键词
百度收录网站的相关关键词越相关，越容易获得更好的排名。但不是绝对的！正如第四点所说，不一定越多越好。
八、更新规则
网站 每天定时定量更新，外链稳定增长，内链合理建设，不停，不涨不跌，坚持下去，相信你的网站会有一个很好的重量。 查看全部
关键词采集词(影响网站关键词排名的因素是什么?如何让网站的关键词的排名提升)
影响网站关键词排名的因素有哪些？如何提高网站的关键词的排名应该是每个seoer都在做的事情。新手可能正在探索这一点。也是大家一直想了解的问题。那么影响网站关键词排名的因素有哪些呢？如何提高网站关键词的排名？
一、网站 服务器稳定性：
网站服务器的稳定性和速度直接影响网站关键词的排名。如果蜘蛛爬到你网站，服务器瘫痪无法打开，蜘蛛爬不上网页。从而导致网页权重降低甚至从索引中剔除，严重影响相关网页关键词的排名。建议及时更换服务器，以免造成不必要的影响，以免流泪不流泪。
二、网站重量
一个高权重的网站关键词很容易得到好的排名，这样的例子比比皆是。一些老站长喜欢将权重较低的新网站或网站转贴为自己的文章，他们的排名往往比采集的新网站要好。还有之前的博白优比赛。百度上第一个是A5的文章页面。许多大型门户网站关键词的内页排名比一些网站首页目标关键词的排名还要好，这也是权重的体现。
影响体重的因素：
三、是吗原创
相信大家都知道原创文章比采集的内容和文案更受搜索引擎的青睐和提倡。因此，搜索引擎会对原创的内容给予较高的权重。并不是说采集的文章排名就一定不好，但是如果你想做一个长期的网站，那你必须原创！经过一段时间的搜索引擎观察，你的体重会得到一些加分。
四、外部链接
首先，外链不一定越多越好！不一定能提升关键词的排名！关键在于外部链接的权重和相关性。例如：带有非法内容的采集垃圾站或网站会给你一个完整的站点链接。虽然外链的数量可以轻松达到几万，但你的关键词排名能提升多少？也许不如网站制作的高权重和高相关性的链接锚文本。那么如何搭建外链呢？
五、内链
网站内链也是影响关键词排名的重要因素。合理的内部链结构可以集中权重、传递权重、爬行蜘蛛，优化逻辑结构和物理结构，让蜘蛛更好。抓取并确定更好地交付页面和页面浏览量的权重。例如：当文章的内容出现网站首页目标关键词时，做一个首页的链接，当其他文章关键词出现时，做一个该文章的链接文章地址（即锚文本）。蜘蛛判断网站的内部权重是根据站点内的链接数确定的。因此，如果内链建设合理，普通词可以在没有外链的情况下获得更好的排名。
六、相关性
网站 内容相关性是搜索引擎关注的一个点。比如文章的主题内容是否与关键词相关，外部链接的相关性，网站的链接是否与你的网站的内容相关、关键词布局和位置、关键词词频、文章相关文章、内链锚文本等都会对你的关键词@造成一定影响> 排名。
七、百度收录了多少网站相关的关键词
百度收录网站的相关关键词越相关，越容易获得更好的排名。但不是绝对的！正如第四点所说，不一定越多越好。
八、更新规则
网站 每天定时定量更新，外链稳定增长，内链合理建设，不停，不涨不跌，坚持下去，相信你的网站会有一个很好的重量。
关键词采集词(如何利用关键词采集词选取一个相对优质的词汇)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2021-11-09 18:02
关键词采集词(如何利用关键词采集词选取一个相对优质的词汇)
关键词采集词，对于文案营销来说是基础。怎么选择一个合适的关键词，有2个方面的考虑：1是同行业的所有词汇，包括行业平均关键词量、同行业搜索量、同行业行业排名等等。2是现阶段流量的情况，判断一个词汇的趋势。那么，怎么利用lz提到的几款软件进行搜索词汇，选取一个相对优质的词汇呢？之前我使用过一款算法进行选词的软件，感觉不错，大家可以看一下：lz的问题主要在于“如何在搜索框、百度推广工具中进行选词”以及“如何确定一个靠谱的词汇”两方面，根据我自己的了解我来谈一下我的看法：1.对于搜索框选词可以借助手机端seo一体化搜索框工具，也就是主打关键词的工具，之前我也推荐过这个：基于一体化搜索框工具。
这款工具可以对网站所有页面进行操作，甚至对同一站点进行二次操作。这款工具是我自己的长久之选，下面给大家列举一下他的用法（工具名为：新标题。）用这款工具，首先有一个最基本的要求是，新标题最好只有一个字，最多三个字。其次，选择“由词抓取”模式，即首次通过关键词抓取获取30个词，之后任选部分词汇再次抓取一次。
这样可以比较快的确定一个关键词。第三，选择“关键词词频统计”模式，统计词汇所有在百度一次性投放的词语排名情况。统计的关键词尽量靠前一些，能优先提升排名和收录速度。第四，选择“词汇包”功能，确定第一批词中，哪些词已经在百度工具采集，这个时候你的词汇选择数量会减少，关键词的质量也要提高一些。2.百度推广工具相对比搜索框选词的适用性大些，他可以建立词汇、关键词表格，能帮助你快速找到你需要的词。
在这里我推荐几款值得用的网站推广工具：其实可以对这些工具进行“放大”，覆盖更多词汇。他有个功能蛮不错的，其中还有个标题抓取的功能，相对于词频统计，这个更好用一些。下面这款工具，对于网站前端可能有些帮助，大家可以看一下。可以做词。说了那么多，我还是再来唠叨一下吧，我见过一个人通过关键词的方式在百度上获取到一百多个自然流量，看到这，大家有没有觉得我会说的更多呢？哈哈哈哈哈。
最后我对这些软件进行一下总结：1.与关键词打交道需要一定的定力，对于简单的数据统计要好好利用，有些关键词的用词已经开始发生变化，应该再去抓取，是不是也变得重要一些呢？2.百度推广工具优选，可以帮助我们从一个侧面反应这个词汇的搜索情况，也可以参考这个词汇的广告情况。3.这些工具工具应该算是辅助工具，对于某个词汇某个词汇的筛选，应该是最重要的。4.关键词工具，虽然标题抓取，词频统计以及词汇包的数。 查看全部
关键词采集词，对于文案营销来说是基础。怎么选择一个合适的关键词，有2个方面的考虑：1是同行业的所有词汇，包括行业平均关键词量、同行业搜索量、同行业行业排名等等。2是现阶段流量的情况，判断一个词汇的趋势。那么，怎么利用lz提到的几款软件进行搜索词汇，选取一个相对优质的词汇呢？之前我使用过一款算法进行选词的软件，感觉不错，大家可以看一下：lz的问题主要在于“如何在搜索框、百度推广工具中进行选词”以及“如何确定一个靠谱的词汇”两方面，根据我自己的了解我来谈一下我的看法：1.对于搜索框选词可以借助手机端seo一体化搜索框工具，也就是主打关键词的工具，之前我也推荐过这个：基于一体化搜索框工具。
这款工具可以对网站所有页面进行操作，甚至对同一站点进行二次操作。这款工具是我自己的长久之选，下面给大家列举一下他的用法（工具名为：新标题。）用这款工具，首先有一个最基本的要求是，新标题最好只有一个字，最多三个字。其次，选择“由词抓取”模式，即首次通过关键词抓取获取30个词，之后任选部分词汇再次抓取一次。
这样可以比较快的确定一个关键词。第三，选择“关键词词频统计”模式，统计词汇所有在百度一次性投放的词语排名情况。统计的关键词尽量靠前一些，能优先提升排名和收录速度。第四，选择“词汇包”功能，确定第一批词中，哪些词已经在百度工具采集，这个时候你的词汇选择数量会减少，关键词的质量也要提高一些。2.百度推广工具相对比搜索框选词的适用性大些，他可以建立词汇、关键词表格，能帮助你快速找到你需要的词。
在这里我推荐几款值得用的网站推广工具：其实可以对这些工具进行“放大”，覆盖更多词汇。他有个功能蛮不错的，其中还有个标题抓取的功能，相对于词频统计，这个更好用一些。下面这款工具，对于网站前端可能有些帮助，大家可以看一下。可以做词。说了那么多，我还是再来唠叨一下吧，我见过一个人通过关键词的方式在百度上获取到一百多个自然流量，看到这，大家有没有觉得我会说的更多呢？哈哈哈哈哈。
最后我对这些软件进行一下总结：1.与关键词打交道需要一定的定力，对于简单的数据统计要好好利用，有些关键词的用词已经开始发生变化，应该再去抓取，是不是也变得重要一些呢？2.百度推广工具优选，可以帮助我们从一个侧面反应这个词汇的搜索情况，也可以参考这个词汇的广告情况。3.这些工具工具应该算是辅助工具，对于某个词汇某个词汇的筛选，应该是最重要的。4.关键词工具，虽然标题抓取，词频统计以及词汇包的数。 查看全部
关键词采集词(如何利用关键词采集词选取一个相对优质的词汇)
关键词采集词，对于文案营销来说是基础。怎么选择一个合适的关键词，有2个方面的考虑：1是同行业的所有词汇，包括行业平均关键词量、同行业搜索量、同行业行业排名等等。2是现阶段流量的情况，判断一个词汇的趋势。那么，怎么利用lz提到的几款软件进行搜索词汇，选取一个相对优质的词汇呢？之前我使用过一款算法进行选词的软件，感觉不错，大家可以看一下：lz的问题主要在于“如何在搜索框、百度推广工具中进行选词”以及“如何确定一个靠谱的词汇”两方面，根据我自己的了解我来谈一下我的看法：1.对于搜索框选词可以借助手机端seo一体化搜索框工具，也就是主打关键词的工具，之前我也推荐过这个：基于一体化搜索框工具。
这款工具可以对网站所有页面进行操作，甚至对同一站点进行二次操作。这款工具是我自己的长久之选，下面给大家列举一下他的用法（工具名为：新标题。）用这款工具，首先有一个最基本的要求是，新标题最好只有一个字，最多三个字。其次，选择“由词抓取”模式，即首次通过关键词抓取获取30个词，之后任选部分词汇再次抓取一次。
这样可以比较快的确定一个关键词。第三，选择“关键词词频统计”模式，统计词汇所有在百度一次性投放的词语排名情况。统计的关键词尽量靠前一些，能优先提升排名和收录速度。第四，选择“词汇包”功能，确定第一批词中，哪些词已经在百度工具采集，这个时候你的词汇选择数量会减少，关键词的质量也要提高一些。2.百度推广工具相对比搜索框选词的适用性大些，他可以建立词汇、关键词表格，能帮助你快速找到你需要的词。
在这里我推荐几款值得用的网站推广工具：其实可以对这些工具进行“放大”，覆盖更多词汇。他有个功能蛮不错的，其中还有个标题抓取的功能，相对于词频统计，这个更好用一些。下面这款工具，对于网站前端可能有些帮助，大家可以看一下。可以做词。说了那么多，我还是再来唠叨一下吧，我见过一个人通过关键词的方式在百度上获取到一百多个自然流量，看到这，大家有没有觉得我会说的更多呢？哈哈哈哈哈。
最后我对这些软件进行一下总结：1.与关键词打交道需要一定的定力，对于简单的数据统计要好好利用，有些关键词的用词已经开始发生变化，应该再去抓取，是不是也变得重要一些呢？2.百度推广工具优选，可以帮助我们从一个侧面反应这个词汇的搜索情况，也可以参考这个词汇的广告情况。3.这些工具工具应该算是辅助工具，对于某个词汇某个词汇的筛选，应该是最重要的。4.关键词工具，虽然标题抓取，词频统计以及词汇包的数。
关键词采集词(题主做什么类型的影视剧投资？怎么做？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2021-11-07 11:05
关键词采集词(题主做什么类型的影视剧投资？怎么做？)
关键词采集词云的显示效果搜索词采集python爬虫最后自己做一个微信公众号如何？
现在流行共享经济你可以考虑考虑。实现手机动动手指就能赚钱的机会现在好像没有了。
额(⊙o⊙)我想问下题主做什么类型的影视剧投资？
一部电影火爆的原因有很多，但是获取流量大的影视，从众多投资机构和投资人来看，第一是靠，主角，演员。第二是靠，市场关注度，上座率，观众反馈，线上宣传，线下推广。但是如果你是用付费投放和流量采集两个方法，那么难度有点大。但也有创意可以做。给你几个案例看看。
获取ip的关键词可以去电脑爬虫网站和在手机上下个迷你影视分析，
关键词市场分析，虽然我在做，
传奇道
虽然我知道的没有给题主说的多，但是还是推荐一些比较适合的：关键词分析工具网站：ptengine影视生态链，电影数据调研工具，可以按标签爬取里面关键词的结果，不仅可以查找影片或类型，还可以查询上映期间及票房。欢迎批评指正。
如果你想做的是电影，关键词是大家获取电影话题的主要途径，豆瓣里可以大多数的影视站找相关话题，多看看就能分析出来大致的影视趋势。
同意@伊雪的看法。感觉云盘倒是能做，类似于google文件上传网站那种地方就能够搜索关键词，然后收集就好了。 查看全部
关键词采集词云的显示效果搜索词采集python爬虫最后自己做一个微信公众号如何？
现在流行共享经济你可以考虑考虑。实现手机动动手指就能赚钱的机会现在好像没有了。
额(⊙o⊙)我想问下题主做什么类型的影视剧投资？
一部电影火爆的原因有很多，但是获取流量大的影视，从众多投资机构和投资人来看，第一是靠，主角，演员。第二是靠，市场关注度，上座率，观众反馈，线上宣传，线下推广。但是如果你是用付费投放和流量采集两个方法，那么难度有点大。但也有创意可以做。给你几个案例看看。
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传奇道
虽然我知道的没有给题主说的多，但是还是推荐一些比较适合的：关键词分析工具网站：ptengine影视生态链，电影数据调研工具，可以按标签爬取里面关键词的结果，不仅可以查找影片或类型，还可以查询上映期间及票房。欢迎批评指正。
如果你想做的是电影，关键词是大家获取电影话题的主要途径，豆瓣里可以大多数的影视站找相关话题，多看看就能分析出来大致的影视趋势。
同意@伊雪的看法。感觉云盘倒是能做，类似于google文件上传网站那种地方就能够搜索关键词，然后收集就好了。 查看全部
关键词采集词(题主做什么类型的影视剧投资？怎么做？)
关键词采集词云的显示效果搜索词采集python爬虫最后自己做一个微信公众号如何？
现在流行共享经济你可以考虑考虑。实现手机动动手指就能赚钱的机会现在好像没有了。
额(⊙o⊙)我想问下题主做什么类型的影视剧投资？
一部电影火爆的原因有很多，但是获取流量大的影视，从众多投资机构和投资人来看，第一是靠，主角，演员。第二是靠，市场关注度，上座率，观众反馈，线上宣传，线下推广。但是如果你是用付费投放和流量采集两个方法，那么难度有点大。但也有创意可以做。给你几个案例看看。
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关键词市场分析，虽然我在做，
传奇道
虽然我知道的没有给题主说的多，但是还是推荐一些比较适合的：关键词分析工具网站：ptengine影视生态链，电影数据调研工具，可以按标签爬取里面关键词的结果，不仅可以查找影片或类型，还可以查询上映期间及票房。欢迎批评指正。
如果你想做的是电影，关键词是大家获取电影话题的主要途径，豆瓣里可以大多数的影视站找相关话题，多看看就能分析出来大致的影视趋势。
同意@伊雪的看法。感觉云盘倒是能做，类似于google文件上传网站那种地方就能够搜索关键词，然后收集就好了。
关键词采集词(java爬虫关键词采集词的步骤及步骤介绍-乐题库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2021-11-05 15:07
关键词采集词(java爬虫关键词采集词的步骤及步骤介绍-乐题库)
关键词采集词、关键词、关键词具体步骤如下：
1、自定义采集使用spider.js可以对链接的部分分词，例如，/east.sql注意:spider.js只能采集同义词或近义词。
2、完成转换使用sqlparser.js提供的“js转义”功能，将{"wf":"select","e":"a","x":"xyz"}修改为{"wf":"select","e":"xyz","x":"xyz"}。
3、将原始代码放入浏览器到index.js
如果是做爬虫，采集请求的页面一般应该是百度，谷歌等，爬虫如果用java可以用pageselector对页面进行请求的解析，里面提供了请求参数，可以获取页面中指定的token，然后对那些token进行正则匹配解析。还有就是看一下这个java爬虫教程（javase6：采集/爬虫工程师）。
最简单的办法就是用spider.js去爬，如果你想爬其他网站的话，可以用sqlparserjs转义，
采集其他网站里面的图片，尤其是gif图片，你可以用图片库，爬虫得到图片，然后就可以采集图片了，
qaq采集豆瓣图片也用这个办法，有排名什么的，
建议用scrapy爬取，参考django/scrapy爬虫教程。
最简单的方法我看还是采集指定词的热门电影。 查看全部
关键词采集词、关键词、关键词具体步骤如下：
1、自定义采集使用spider.js可以对链接的部分分词，例如，/east.sql注意:spider.js只能采集同义词或近义词。
2、完成转换使用sqlparser.js提供的“js转义”功能，将{"wf":"select","e":"a","x":"xyz"}修改为{"wf":"select","e":"xyz","x":"xyz"}。
3、将原始代码放入浏览器到index.js
如果是做爬虫，采集请求的页面一般应该是百度，谷歌等，爬虫如果用java可以用pageselector对页面进行请求的解析，里面提供了请求参数，可以获取页面中指定的token，然后对那些token进行正则匹配解析。还有就是看一下这个java爬虫教程（javase6：采集/爬虫工程师）。
最简单的办法就是用spider.js去爬，如果你想爬其他网站的话，可以用sqlparserjs转义，
采集其他网站里面的图片，尤其是gif图片，你可以用图片库，爬虫得到图片，然后就可以采集图片了，
qaq采集豆瓣图片也用这个办法，有排名什么的，
建议用scrapy爬取，参考django/scrapy爬虫教程。
最简单的方法我看还是采集指定词的热门电影。 查看全部
关键词采集词(java爬虫关键词采集词的步骤及步骤介绍-乐题库)
关键词采集词、关键词、关键词具体步骤如下：
1、自定义采集使用spider.js可以对链接的部分分词，例如，/east.sql注意:spider.js只能采集同义词或近义词。
2、完成转换使用sqlparser.js提供的“js转义”功能，将{"wf":"select","e":"a","x":"xyz"}修改为{"wf":"select","e":"xyz","x":"xyz"}。
3、将原始代码放入浏览器到index.js
如果是做爬虫，采集请求的页面一般应该是百度，谷歌等，爬虫如果用java可以用pageselector对页面进行请求的解析，里面提供了请求参数，可以获取页面中指定的token，然后对那些token进行正则匹配解析。还有就是看一下这个java爬虫教程（javase6：采集/爬虫工程师）。
最简单的办法就是用spider.js去爬，如果你想爬其他网站的话，可以用sqlparserjs转义，
采集其他网站里面的图片，尤其是gif图片，你可以用图片库，爬虫得到图片，然后就可以采集图片了，
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建议用scrapy爬取，参考django/scrapy爬虫教程。
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关键词采集词(金山词霸，百度老司机教你用百度google采集评论)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2021-11-04 02:01
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关键词采集词(基于TF-IDF的关键词抽取方法，帮助读者快速理解文本信息)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-11-04 01:23
关键词采集词(基于TF-IDF的关键词抽取方法，帮助读者快速理解文本信息)
文本关键词提取是一种高度浓缩文本信息的有效方法。它可以通过3-5个词准确概括文本主题，帮助读者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取。>抽取，以及关键词抽取结合多种算法。在学习使用前三种算法进行关键词抽取的过程中，笔者发现网上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取关键词的例子。代码和步骤比较简单，但是使用Word2Vec中的词聚类方法，网上的资料没有明确表达过程和步骤。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法实现专利文本的提取（也适用于其他类型的文本）。通过理论与实践相结合，一步步的理解、学习、实现中文文本关键词提取。
1 概述
一个文档的关键词相当于N个最能表达文档主题的词，也就是文档最重要的词。因此，文本抽取关键词的问题可以转化为一个词重要性排序问题，选择top TopN的词作为文本关键词。目前主流的文本提取方法主要分为以下两类：
（1）基于统计的关键词提取方法
该方法根据词频等统计信息计算文档中词的权重，按照权重值的顺序提取关键词。TF-IDF 和 TextRank 都属于此类方法。其中，TF-IDF方法通过计算单个文本词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率指数（Inverse Document Frequency，IDF）得到词权重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通过词共现窗口构建共现网络，计算词得分。这种方法简单易实现，适用性强，但没有考虑词序问题。
（2）关键词 基于机器学习的抽取方法
该方法包括SVM、朴素贝叶斯等监督学习方法，以及K-means、层次聚类等无监督学习方法。在这类方法中，模型的好坏取决于特征提取，而深度学习是一种有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 词向量模型是自然语言领域具有代表性的学习工具。它在训练语言模型的过程中将字典映射到更抽象的向量空间。每个词都由一个高维向量表示。向量空间中两点之间的距离对应两个词的相似度。
基于以上研究，本文分别采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法，并使用Python语言开发并实现了文本提取关键词。
2 开发环境准备2.1 Python环境
在python官网下载电脑对应的python版本。作者使用的是Python2.7.13的版本。
2.2个第三方模块
本实验Python代码的实现使用了多个知名的第三方模块，主要模块如下：
(1）杰霸
目前使用最广泛的中文分词组件。下载链接：
(2）Gensim
一个用于主题模型、文档索引和大规模语料相似度索引的python库，主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）。下载链接：
本例中维基中文语料库处理和中文词向量模型构建需要该模块。
(3）熊猫
高效处理大数据集和执行数据分析任务的python库是一个基于Numpy的工具包。
下载链接：
(4）Numpy
用于存储和处理大型矩阵的工具包。
下载链接：
(5）Scikit-learn
机器学习的python工具包，python模块引用名称为sklearn，安装前需要Numpy和Scipy两个Python库。
官网地址：
本例中主要使用了该模块中的feature_extraction、KMeans（k-means聚类算法）和PCA（pac降维算法）。
(6）Matplotlib
Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 图形框架。
下载链接：
3 数据准备3.1 样本语料
文中以汽车行业的10项专利作为样本数据集，见文件“data/sample_data.csv”。该文件依次收录编号（id）、标题（title）和摘要（abstract）三个字段。关键词的提取过程中都涉及到标题和摘要。样本集文件截图如下：
样本集文件
您可以根据自己的样本数据调整数据读取代码。
3.2 停用词词典
本文使用中科院计算所中文自然语言处理开放平台发布的中文停用词列表，收录1208个停用词。下载链接：
另外，因为本例中的样本是专利文本，词汇专业性很强，需要手动添加停用词，可以直接加入上面的停用词列表，一行一个停用词，见文件“data/stopWord.TXT”。在这个例子中，作者为了演示目的，在文件的顶部手动添加了六个停用词“包括、相对、免费、使用、本发明和组合”。您可以根据实际情况删除或删除它们。添加停用词。
4 基于TF-IDF的文本提取方法关键词4.1 TF-IDF算法思想
术语频率（TF）是指给定单词在当前文档中出现的频率。由于同一个词在长文档中的词频可能高于短文档，因此需要根据文档的长度对给定词进行归一化，即给定词的个数除以总数当前文档中的单词数。
逆文档频率 (IDF) 是衡量单词普遍重要性的指标。也就是说，如果一个词只出现在少数文档中，则说明它更能代表文档的主题，权重也更大；如果一个词出现在大量的文档中，就说明它代表什么并不清楚，它的权重应该很小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词在一篇文章文章中出现频率较高，而在其他文章中出现频率较低，则认为该词可以更好地代表当前文章@文章的含义。也就是说，一个词的重要性与其在文档中出现的次数成正比，与其在语料库中出现的频率成反比。
计算如下：
TF-IDF计算公式
4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程
由上可知，TF-IDF对文本的所有候选关键词进行加权处理，并根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小，算法的关键词提取步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2） 计算词ti在文本D中的词频；
(3） 计算词ti在整个语料库中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt为词i在语料库中出现的文档数；
(4）计算单词ti的TF-IDF=TF*IDF，重复(2）—(4）得到所有候选关键词TF-IDF值；
（5）将候选关键词的计算结果逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
4.3 代码实现
Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相关功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中，CountVectorizer函数用于构建语料中的词频矩阵，TfidfTransformer函数用于计算词的tfidf权重。
注意：TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf，默认值为True，如果设置为False，IDF计算公式为idf=log(Dn /Dt) + 1。
基于TF-IDF方法的文本提取具体代码如下：
基于TF-IDF方法实现文本关键词提取Python代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
（3）加载自定义停用词列表stopWord.txt，对拼接后的文本进行数据预处理操作，包括分词、过滤匹配词性的词、去除停用词、分离成带空格的文本；
(4） 遍历文本记录，将预处理后的文本放入文档集语料库；
（5）使用CountVectorizer()函数得到词频矩阵，a[j][i]代表第i个文档中第j个词的词频；
（6）使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权重；
（7）得到词袋模型中的关键词和对应的tf-idf矩阵；
(8） 遍历tf-idf矩阵，打印每个文档的词汇表和对应的权重；
（9）对于每个文档，按照词权值降序排序，选择topN个词作为文本关键词，写入数据框；
(10） 将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv。
最终运行结果如下图所示。
TF-IDF方法运行结果
5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text关键词提取方法
TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介绍TextRank之前必须先了解一下PageRank算法。
PageRank 算法是谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林在 1998 年斯坦福大学研究生期间发明的。它是一种用于根据网页之间的超链接计算网页重要性的技术。该算法借鉴了学术界用来判断学术论文重要性的方法，即检查论文的引用次数。基于以上思想，PageRank算法的核心思想是网页的重要性由两部分组成：
① 如果一个网页被大量其他网页链接，则说明该网页更重要，即链接网页的数量；
②如果一个网页链接到排名靠前的网页，说明这个网页更重要，即被链接网页的权重。
一般来说，网页的PageRank值（PR）计算公式如下：
PageRank计算公式
其中，PR(Pi)为第i个网页的重要性排序，即PR值；ɑ为阻尼系数，一般设置为0.85；N是网页总数；mpi 是第 i 个网页的所有链接 网页的集合；L(Pj) 是第 j 个网页的链接数。
最初假设所有网页的排名都是1/N，根据上述公式计算每个网页的PR值。当迭代稳定后，停止迭代计算，得到最终结果。一般情况下，经过10次左右的迭代就基本收敛了。
5.2 TextRank 算法思路
TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自动摘要提取时提出的，是对 PageRank 算法思想的改进。该算法将文本拆分为词汇作为网络节点，形成词汇网络图模型，并将词之间的相似关系视为推荐或投票关系，从而计算出每个词的重要性。
基于TextRank的Text关键词提取使用局部词法关系，即共现窗口，对候选关键词进行排序。该方法的步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2）构造候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，由候选关键词组成，利用共现关系构造边在任意两点之间，只有当它们对应的词在长度为K的窗口中共同出现时，两个节点之间才存在边。K表示窗口的大小，即最多K个词共同出现；
（3） 根据公式迭代计算每个节点的权重，直到收敛；
（4）将节点权重逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
注意：jieba 库收录 jieba.analysis.textrank 函数，可以直接实现 TextRank 算法。本文使用该功能进行实验。
5.3 代码实现
基于TextRank方法提取文本的具体代码如下：
TextRank 方法 Python 代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
(3）加载自定义停用词列表 stopWord.txt;
（4） 遍历文本记录，使用jieba.analysis.textrank函数过滤掉指定词性和topN文本关键词，并将结果存入数据框；
（5）将最终结果写入文件keys_TextRank.csv。
最终运行结果如下图所示。
TextRank 方法操作结果
6 基于Word2Vec词聚类的文本提取方法关键词6.1 Word2Vec词向量表示
众所周知，机器学习模型的输入必须是数值数据，不能直接用文本作为模型的输入。首先需要将其转化为数学形式。基于Word2Vec的词聚类方法是一种机器学习方法，需要对候选关键词进行向量化。因此，必须先构建Word2Vec词向量模型来提取候选关键词的词向量。
Word2Vec 是 Mikolov 等当时在 Google 工作的人于 2013 年发布的词向量训练工具。一经发布，就被广泛应用于自然语言处理领域。该工具使用浅层神经网络模型自动学习词在语料库中的出现，并将词嵌入到高维空间中，通常在100-500维。在新的高维空间中，词被表示为词向量。形式。与传统的文本表示相比，Word2Vec生成的词向量表明，词之间的语义关系在高维空间得到更好的体现，即语义相似的词在高维空间更接近；同时， , 词向量的使用避免了词表示的“维度诅咒”问题。
在实际操作上，特征词向量的提取是基于训练好的词向量模型。词向量模型的训练需要大量的语料才能达到更好的效果。维基中文语料库是公认的大型中文语料库。从维基中文语料库生成的词向量中提取文本语料库的特征词向量。维基中文语料的Word2vec模型训练在文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》一文中有详细介绍，这里不再赘述。即本文从文章得到的最后一个文件“wiki.zh.text.vector”中提取候选关键词的词向量作为聚类模型的输入。
另外，在阅读资料的过程中，发现维基中文语料库中可能没有收录一些非常专业或不常见的词。为了提高语料库的质量，可以添加实验所需的样本语料库一起训练。笔者认为这是一种非常可行的方式。在本例中，为简单起见，不采用该方法，您可以参考该方法根据您的实际情况进行调整。
6.2 K-means聚类算法
聚类算法的目的是发现数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组，使得组内的相似度尽可能大，成分的相似度尽可能小。
K-Means 是一种常见的基于原型的聚类技术。本文选择该算法作为词聚类方法。算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的期望簇数，通过计算每个点到每个质心的距离，将每个点分配到最近的质心，形成K然后，根据分配给该簇的点重新计算每个簇的质心，重复分配和更新质心的操作，直到该簇不变或达到最大迭代次数。
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程
Word2Vec词聚类文本关键词提取方法的主要思想是对词向量表示的文本词通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，并选择聚类中心作为文章的主要关键词之一，计算其他词与聚类中心的相似度，选择距离聚类中心最近的topN个词作为文本关键词，计算其他词与聚类中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量进行计算。
假设Dn为测试语料的大小，使用该方法提取文本关键词的步骤如下：
（1）对维基中文语料进行Word2vec模型训练，参考我的文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》()，得到词向量文件“wiki.zh.文本向量"";
（2）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去重、去除停用词等数据预处理操作。本小节使用口吃分词，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2, …,tn];
（3）遍历候选关键词，从词向量文件中提取候选关键词的词向量表示，即WV=[v1,v2,...,vm] ;
（4）对候选关键词进行K-Means聚类，得到每个类别的聚类中心；
（5） 计算组内词与各类别下聚类中心的距离（欧氏距离），并按聚类大小升序排序；
（6）计算候选关键词的结果，得到TopN个词排在文本关键词。
<p>Step(4）需要人为给出聚类数。本文测试语料为汽车行业专利文本，所以只需要聚类为1类即可，可以根据自己的数据进行调整； step( 查看全部
文本关键词提取是一种高度浓缩文本信息的有效方法。它可以通过3-5个词准确概括文本主题，帮助读者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取。>抽取，以及关键词抽取结合多种算法。在学习使用前三种算法进行关键词抽取的过程中，笔者发现网上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取关键词的例子。代码和步骤比较简单，但是使用Word2Vec中的词聚类方法，网上的资料没有明确表达过程和步骤。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法实现专利文本的提取（也适用于其他类型的文本）。通过理论与实践相结合，一步步的理解、学习、实现中文文本关键词提取。
1 概述
一个文档的关键词相当于N个最能表达文档主题的词，也就是文档最重要的词。因此，文本抽取关键词的问题可以转化为一个词重要性排序问题，选择top TopN的词作为文本关键词。目前主流的文本提取方法主要分为以下两类：
（1）基于统计的关键词提取方法
该方法根据词频等统计信息计算文档中词的权重，按照权重值的顺序提取关键词。TF-IDF 和 TextRank 都属于此类方法。其中，TF-IDF方法通过计算单个文本词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率指数（Inverse Document Frequency，IDF）得到词权重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通过词共现窗口构建共现网络，计算词得分。这种方法简单易实现，适用性强，但没有考虑词序问题。
（2）关键词 基于机器学习的抽取方法
该方法包括SVM、朴素贝叶斯等监督学习方法，以及K-means、层次聚类等无监督学习方法。在这类方法中，模型的好坏取决于特征提取，而深度学习是一种有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 词向量模型是自然语言领域具有代表性的学习工具。它在训练语言模型的过程中将字典映射到更抽象的向量空间。每个词都由一个高维向量表示。向量空间中两点之间的距离对应两个词的相似度。
基于以上研究，本文分别采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法，并使用Python语言开发并实现了文本提取关键词。
2 开发环境准备2.1 Python环境
在python官网下载电脑对应的python版本。作者使用的是Python2.7.13的版本。
2.2个第三方模块
本实验Python代码的实现使用了多个知名的第三方模块，主要模块如下：
(1）杰霸
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一个用于主题模型、文档索引和大规模语料相似度索引的python库，主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）。下载链接：
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(3）熊猫
高效处理大数据集和执行数据分析任务的python库是一个基于Numpy的工具包。
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机器学习的python工具包，python模块引用名称为sklearn，安装前需要Numpy和Scipy两个Python库。
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(6）Matplotlib
Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 图形框架。
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3 数据准备3.1 样本语料
文中以汽车行业的10项专利作为样本数据集，见文件“data/sample_data.csv”。该文件依次收录编号（id）、标题（title）和摘要（abstract）三个字段。关键词的提取过程中都涉及到标题和摘要。样本集文件截图如下：
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3.2 停用词词典
本文使用中科院计算所中文自然语言处理开放平台发布的中文停用词列表，收录1208个停用词。下载链接：
另外，因为本例中的样本是专利文本，词汇专业性很强，需要手动添加停用词，可以直接加入上面的停用词列表，一行一个停用词，见文件“data/stopWord.TXT”。在这个例子中，作者为了演示目的，在文件的顶部手动添加了六个停用词“包括、相对、免费、使用、本发明和组合”。您可以根据实际情况删除或删除它们。添加停用词。
4 基于TF-IDF的文本提取方法关键词4.1 TF-IDF算法思想
术语频率（TF）是指给定单词在当前文档中出现的频率。由于同一个词在长文档中的词频可能高于短文档，因此需要根据文档的长度对给定词进行归一化，即给定词的个数除以总数当前文档中的单词数。
逆文档频率 (IDF) 是衡量单词普遍重要性的指标。也就是说，如果一个词只出现在少数文档中，则说明它更能代表文档的主题，权重也更大；如果一个词出现在大量的文档中，就说明它代表什么并不清楚，它的权重应该很小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词在一篇文章文章中出现频率较高，而在其他文章中出现频率较低，则认为该词可以更好地代表当前文章@文章的含义。也就是说，一个词的重要性与其在文档中出现的次数成正比，与其在语料库中出现的频率成反比。
计算如下：
TF-IDF计算公式
4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程
由上可知，TF-IDF对文本的所有候选关键词进行加权处理，并根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小，算法的关键词提取步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2） 计算词ti在文本D中的词频；
(3） 计算词ti在整个语料库中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt为词i在语料库中出现的文档数；
(4）计算单词ti的TF-IDF=TF*IDF，重复(2）—(4）得到所有候选关键词TF-IDF值；
（5）将候选关键词的计算结果逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
4.3 代码实现
Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相关功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中，CountVectorizer函数用于构建语料中的词频矩阵，TfidfTransformer函数用于计算词的tfidf权重。
注意：TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf，默认值为True，如果设置为False，IDF计算公式为idf=log(Dn /Dt) + 1。
基于TF-IDF方法的文本提取具体代码如下：
基于TF-IDF方法实现文本关键词提取Python代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
（3）加载自定义停用词列表stopWord.txt，对拼接后的文本进行数据预处理操作，包括分词、过滤匹配词性的词、去除停用词、分离成带空格的文本；
(4） 遍历文本记录，将预处理后的文本放入文档集语料库；
（5）使用CountVectorizer()函数得到词频矩阵，a[j][i]代表第i个文档中第j个词的词频；
（6）使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权重；
（7）得到词袋模型中的关键词和对应的tf-idf矩阵；
(8） 遍历tf-idf矩阵，打印每个文档的词汇表和对应的权重；
（9）对于每个文档，按照词权值降序排序，选择topN个词作为文本关键词，写入数据框；
(10） 将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv。
最终运行结果如下图所示。
TF-IDF方法运行结果
5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text关键词提取方法
TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介绍TextRank之前必须先了解一下PageRank算法。
PageRank 算法是谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林在 1998 年斯坦福大学研究生期间发明的。它是一种用于根据网页之间的超链接计算网页重要性的技术。该算法借鉴了学术界用来判断学术论文重要性的方法，即检查论文的引用次数。基于以上思想，PageRank算法的核心思想是网页的重要性由两部分组成：
① 如果一个网页被大量其他网页链接，则说明该网页更重要，即链接网页的数量；
②如果一个网页链接到排名靠前的网页，说明这个网页更重要，即被链接网页的权重。
一般来说，网页的PageRank值（PR）计算公式如下：
PageRank计算公式
其中，PR(Pi)为第i个网页的重要性排序，即PR值；ɑ为阻尼系数，一般设置为0.85；N是网页总数；mpi 是第 i 个网页的所有链接 网页的集合；L(Pj) 是第 j 个网页的链接数。
最初假设所有网页的排名都是1/N，根据上述公式计算每个网页的PR值。当迭代稳定后，停止迭代计算，得到最终结果。一般情况下，经过10次左右的迭代就基本收敛了。
5.2 TextRank 算法思路
TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自动摘要提取时提出的，是对 PageRank 算法思想的改进。该算法将文本拆分为词汇作为网络节点，形成词汇网络图模型，并将词之间的相似关系视为推荐或投票关系，从而计算出每个词的重要性。
基于TextRank的Text关键词提取使用局部词法关系，即共现窗口，对候选关键词进行排序。该方法的步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2）构造候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，由候选关键词组成，利用共现关系构造边在任意两点之间，只有当它们对应的词在长度为K的窗口中共同出现时，两个节点之间才存在边。K表示窗口的大小，即最多K个词共同出现；
（3） 根据公式迭代计算每个节点的权重，直到收敛；
（4）将节点权重逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
注意：jieba 库收录 jieba.analysis.textrank 函数，可以直接实现 TextRank 算法。本文使用该功能进行实验。
5.3 代码实现
基于TextRank方法提取文本的具体代码如下：
TextRank 方法 Python 代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
(3）加载自定义停用词列表 stopWord.txt;
（4） 遍历文本记录，使用jieba.analysis.textrank函数过滤掉指定词性和topN文本关键词，并将结果存入数据框；
（5）将最终结果写入文件keys_TextRank.csv。
最终运行结果如下图所示。
TextRank 方法操作结果
6 基于Word2Vec词聚类的文本提取方法关键词6.1 Word2Vec词向量表示
众所周知，机器学习模型的输入必须是数值数据，不能直接用文本作为模型的输入。首先需要将其转化为数学形式。基于Word2Vec的词聚类方法是一种机器学习方法，需要对候选关键词进行向量化。因此，必须先构建Word2Vec词向量模型来提取候选关键词的词向量。
Word2Vec 是 Mikolov 等当时在 Google 工作的人于 2013 年发布的词向量训练工具。一经发布，就被广泛应用于自然语言处理领域。该工具使用浅层神经网络模型自动学习词在语料库中的出现，并将词嵌入到高维空间中，通常在100-500维。在新的高维空间中，词被表示为词向量。形式。与传统的文本表示相比，Word2Vec生成的词向量表明，词之间的语义关系在高维空间得到更好的体现，即语义相似的词在高维空间更接近；同时， , 词向量的使用避免了词表示的“维度诅咒”问题。
在实际操作上，特征词向量的提取是基于训练好的词向量模型。词向量模型的训练需要大量的语料才能达到更好的效果。维基中文语料库是公认的大型中文语料库。从维基中文语料库生成的词向量中提取文本语料库的特征词向量。维基中文语料的Word2vec模型训练在文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》一文中有详细介绍，这里不再赘述。即本文从文章得到的最后一个文件“wiki.zh.text.vector”中提取候选关键词的词向量作为聚类模型的输入。
另外，在阅读资料的过程中，发现维基中文语料库中可能没有收录一些非常专业或不常见的词。为了提高语料库的质量，可以添加实验所需的样本语料库一起训练。笔者认为这是一种非常可行的方式。在本例中，为简单起见，不采用该方法，您可以参考该方法根据您的实际情况进行调整。
6.2 K-means聚类算法
聚类算法的目的是发现数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组，使得组内的相似度尽可能大，成分的相似度尽可能小。
K-Means 是一种常见的基于原型的聚类技术。本文选择该算法作为词聚类方法。算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的期望簇数，通过计算每个点到每个质心的距离，将每个点分配到最近的质心，形成K然后，根据分配给该簇的点重新计算每个簇的质心，重复分配和更新质心的操作，直到该簇不变或达到最大迭代次数。
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程
Word2Vec词聚类文本关键词提取方法的主要思想是对词向量表示的文本词通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，并选择聚类中心作为文章的主要关键词之一，计算其他词与聚类中心的相似度，选择距离聚类中心最近的topN个词作为文本关键词，计算其他词与聚类中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量进行计算。
假设Dn为测试语料的大小，使用该方法提取文本关键词的步骤如下：
（1）对维基中文语料进行Word2vec模型训练，参考我的文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》()，得到词向量文件“wiki.zh.文本向量"";
（2）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去重、去除停用词等数据预处理操作。本小节使用口吃分词，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2, …,tn];
（3）遍历候选关键词，从词向量文件中提取候选关键词的词向量表示，即WV=[v1,v2,...,vm] ;
（4）对候选关键词进行K-Means聚类，得到每个类别的聚类中心；
（5） 计算组内词与各类别下聚类中心的距离（欧氏距离），并按聚类大小升序排序；
（6）计算候选关键词的结果，得到TopN个词排在文本关键词。
<p>Step(4）需要人为给出聚类数。本文测试语料为汽车行业专利文本，所以只需要聚类为1类即可，可以根据自己的数据进行调整； step( 查看全部
关键词采集词(基于TF-IDF的关键词抽取方法，帮助读者快速理解文本信息)
文本关键词提取是一种高度浓缩文本信息的有效方法。它可以通过3-5个词准确概括文本主题，帮助读者快速理解文本信息。目前文本抽取的方法主要有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取。>抽取，以及关键词抽取结合多种算法。在学习使用前三种算法进行关键词抽取的过程中，笔者发现网上有很多使用TF-IDF和TextRank方法抽取关键词的例子。代码和步骤比较简单，但是使用Word2Vec中的词聚类方法，网上的资料没有明确表达过程和步骤。因此，本文采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法实现专利文本的提取（也适用于其他类型的文本）。通过理论与实践相结合，一步步的理解、学习、实现中文文本关键词提取。
1 概述
一个文档的关键词相当于N个最能表达文档主题的词，也就是文档最重要的词。因此，文本抽取关键词的问题可以转化为一个词重要性排序问题，选择top TopN的词作为文本关键词。目前主流的文本提取方法主要分为以下两类：
（1）基于统计的关键词提取方法
该方法根据词频等统计信息计算文档中词的权重，按照权重值的顺序提取关键词。TF-IDF 和 TextRank 都属于此类方法。其中，TF-IDF方法通过计算单个文本词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率指数（Inverse Document Frequency，IDF）得到词权重；TextRank方法是基于PageRank的思想，通过词共现窗口构建共现网络，计算词得分。这种方法简单易实现，适用性强，但没有考虑词序问题。
（2）关键词 基于机器学习的抽取方法
该方法包括SVM、朴素贝叶斯等监督学习方法，以及K-means、层次聚类等无监督学习方法。在这类方法中，模型的好坏取决于特征提取，而深度学习是一种有效的特征提取方式。谷歌推出的 Word2Vec 词向量模型是自然语言领域具有代表性的学习工具。它在训练语言模型的过程中将字典映射到更抽象的向量空间。每个词都由一个高维向量表示。向量空间中两点之间的距离对应两个词的相似度。
基于以上研究，本文分别采用TF-IDF方法、TextRank方法和Word2Vec词聚类方法，并使用Python语言开发并实现了文本提取关键词。
2 开发环境准备2.1 Python环境
在python官网下载电脑对应的python版本。作者使用的是Python2.7.13的版本。
2.2个第三方模块
本实验Python代码的实现使用了多个知名的第三方模块，主要模块如下：
(1）杰霸
目前使用最广泛的中文分词组件。下载链接：
(2）Gensim
一个用于主题模型、文档索引和大规模语料相似度索引的python库，主要用于自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）。下载链接：
本例中维基中文语料库处理和中文词向量模型构建需要该模块。
(3）熊猫
高效处理大数据集和执行数据分析任务的python库是一个基于Numpy的工具包。
下载链接：
(4）Numpy
用于存储和处理大型矩阵的工具包。
下载链接：
(5）Scikit-learn
机器学习的python工具包，python模块引用名称为sklearn，安装前需要Numpy和Scipy两个Python库。
官网地址：
本例中主要使用了该模块中的feature_extraction、KMeans（k-means聚类算法）和PCA（pac降维算法）。
(6）Matplotlib
Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 图形框架。
下载链接：
3 数据准备3.1 样本语料
文中以汽车行业的10项专利作为样本数据集，见文件“data/sample_data.csv”。该文件依次收录编号（id）、标题（title）和摘要（abstract）三个字段。关键词的提取过程中都涉及到标题和摘要。样本集文件截图如下：
样本集文件
您可以根据自己的样本数据调整数据读取代码。
3.2 停用词词典
本文使用中科院计算所中文自然语言处理开放平台发布的中文停用词列表，收录1208个停用词。下载链接：
另外，因为本例中的样本是专利文本，词汇专业性很强，需要手动添加停用词，可以直接加入上面的停用词列表，一行一个停用词，见文件“data/stopWord.TXT”。在这个例子中，作者为了演示目的，在文件的顶部手动添加了六个停用词“包括、相对、免费、使用、本发明和组合”。您可以根据实际情况删除或删除它们。添加停用词。
4 基于TF-IDF的文本提取方法关键词4.1 TF-IDF算法思想
术语频率（TF）是指给定单词在当前文档中出现的频率。由于同一个词在长文档中的词频可能高于短文档，因此需要根据文档的长度对给定词进行归一化，即给定词的个数除以总数当前文档中的单词数。
逆文档频率 (IDF) 是衡量单词普遍重要性的指标。也就是说，如果一个词只出现在少数文档中，则说明它更能代表文档的主题，权重也更大；如果一个词出现在大量的文档中，就说明它代表什么并不清楚，它的权重应该很小。
TF-IDF的主要思想是，如果某个词在一篇文章文章中出现频率较高，而在其他文章中出现频率较低，则认为该词可以更好地代表当前文章@文章的含义。也就是说，一个词的重要性与其在文档中出现的次数成正比，与其在语料库中出现的频率成反比。
计算如下：
TF-IDF计算公式
4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程
由上可知，TF-IDF对文本的所有候选关键词进行加权处理，并根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小，算法的关键词提取步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2） 计算词ti在文本D中的词频；
(3） 计算词ti在整个语料库中的IDF=log(Dn /(Dt +1))，Dt为词i在语料库中出现的文档数；
(4）计算单词ti的TF-IDF=TF*IDF，重复(2）—(4）得到所有候选关键词TF-IDF值；
（5）将候选关键词的计算结果逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
4.3 代码实现
Python 第三方工具包 Scikit-learn 提供了 TFIDF 算法的相关功能。本文主要使用sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中，CountVectorizer函数用于构建语料中的词频矩阵，TfidfTransformer函数用于计算词的tfidf权重。
注意：TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf，默认值为True，如果设置为False，IDF计算公式为idf=log(Dn /Dt) + 1。
基于TF-IDF方法的文本提取具体代码如下：
基于TF-IDF方法实现文本关键词提取Python代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
（3）加载自定义停用词列表stopWord.txt，对拼接后的文本进行数据预处理操作，包括分词、过滤匹配词性的词、去除停用词、分离成带空格的文本；
(4） 遍历文本记录，将预处理后的文本放入文档集语料库；
（5）使用CountVectorizer()函数得到词频矩阵，a[j][i]代表第i个文档中第j个词的词频；
（6）使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权重；
（7）得到词袋模型中的关键词和对应的tf-idf矩阵；
(8） 遍历tf-idf矩阵，打印每个文档的词汇表和对应的权重；
（9）对于每个文档，按照词权值降序排序，选择topN个词作为文本关键词，写入数据框；
(10） 将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv。
最终运行结果如下图所示。
TF-IDF方法运行结果
5 基于TextRank5.1 PageRank算法思想的Text关键词提取方法
TextRank算法是基于PageRank算法的，所以在介绍TextRank之前必须先了解一下PageRank算法。
PageRank 算法是谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林在 1998 年斯坦福大学研究生期间发明的。它是一种用于根据网页之间的超链接计算网页重要性的技术。该算法借鉴了学术界用来判断学术论文重要性的方法，即检查论文的引用次数。基于以上思想，PageRank算法的核心思想是网页的重要性由两部分组成：
① 如果一个网页被大量其他网页链接，则说明该网页更重要，即链接网页的数量；
②如果一个网页链接到排名靠前的网页，说明这个网页更重要，即被链接网页的权重。
一般来说，网页的PageRank值（PR）计算公式如下：
PageRank计算公式
其中，PR(Pi)为第i个网页的重要性排序，即PR值；ɑ为阻尼系数，一般设置为0.85；N是网页总数；mpi 是第 i 个网页的所有链接 网页的集合；L(Pj) 是第 j 个网页的链接数。
最初假设所有网页的排名都是1/N，根据上述公式计算每个网页的PR值。当迭代稳定后，停止迭代计算，得到最终结果。一般情况下，经过10次左右的迭代就基本收敛了。
5.2 TextRank 算法思路
TextRank 算法是 Mihalcea 和 Tarau 在 2004 年在研究自动摘要提取时提出的，是对 PageRank 算法思想的改进。该算法将文本拆分为词汇作为网络节点，形成词汇网络图模型，并将词之间的相似关系视为推荐或投票关系，从而计算出每个词的重要性。
基于TextRank的Text关键词提取使用局部词法关系，即共现窗口，对候选关键词进行排序。该方法的步骤如下：
（1）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。本小节采用口吃分词，保留'n','nz' ,'v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,..., tn];
(2）构造候选关键词图G=(V,E)，其中V为节点集，由候选关键词组成，利用共现关系构造边在任意两点之间，只有当它们对应的词在长度为K的窗口中共同出现时，两个节点之间才存在边。K表示窗口的大小，即最多K个词共同出现；
（3） 根据公式迭代计算每个节点的权重，直到收敛；
（4）将节点权重逆序排序，得到前N个词作为文本关键词。
注意：jieba 库收录 jieba.analysis.textrank 函数，可以直接实现 TextRank 算法。本文使用该功能进行实验。
5.3 代码实现
基于TextRank方法提取文本的具体代码如下：
TextRank 方法 Python 代码
代码执行步骤如下：
（1） 读取样本源文件sample_data.csv；
(2） 获取每行记录的title和summary字段，将这两个字段拼接起来；
(3）加载自定义停用词列表 stopWord.txt;
（4） 遍历文本记录，使用jieba.analysis.textrank函数过滤掉指定词性和topN文本关键词，并将结果存入数据框；
（5）将最终结果写入文件keys_TextRank.csv。
最终运行结果如下图所示。
TextRank 方法操作结果
6 基于Word2Vec词聚类的文本提取方法关键词6.1 Word2Vec词向量表示
众所周知，机器学习模型的输入必须是数值数据，不能直接用文本作为模型的输入。首先需要将其转化为数学形式。基于Word2Vec的词聚类方法是一种机器学习方法，需要对候选关键词进行向量化。因此，必须先构建Word2Vec词向量模型来提取候选关键词的词向量。
Word2Vec 是 Mikolov 等当时在 Google 工作的人于 2013 年发布的词向量训练工具。一经发布，就被广泛应用于自然语言处理领域。该工具使用浅层神经网络模型自动学习词在语料库中的出现，并将词嵌入到高维空间中，通常在100-500维。在新的高维空间中，词被表示为词向量。形式。与传统的文本表示相比，Word2Vec生成的词向量表明，词之间的语义关系在高维空间得到更好的体现，即语义相似的词在高维空间更接近；同时， , 词向量的使用避免了词表示的“维度诅咒”问题。
在实际操作上，特征词向量的提取是基于训练好的词向量模型。词向量模型的训练需要大量的语料才能达到更好的效果。维基中文语料库是公认的大型中文语料库。从维基中文语料库生成的词向量中提取文本语料库的特征词向量。维基中文语料的Word2vec模型训练在文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》一文中有详细介绍，这里不再赘述。即本文从文章得到的最后一个文件“wiki.zh.text.vector”中提取候选关键词的词向量作为聚类模型的输入。
另外，在阅读资料的过程中，发现维基中文语料库中可能没有收录一些非常专业或不常见的词。为了提高语料库的质量，可以添加实验所需的样本语料库一起训练。笔者认为这是一种非常可行的方式。在本例中，为简单起见，不采用该方法，您可以参考该方法根据您的实际情况进行调整。
6.2 K-means聚类算法
聚类算法的目的是发现数据中数据对象之间的关系，对数据进行分组，使得组内的相似度尽可能大，成分的相似度尽可能小。
K-Means 是一种常见的基于原型的聚类技术。本文选择该算法作为词聚类方法。算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的期望簇数，通过计算每个点到每个质心的距离，将每个点分配到最近的质心，形成K然后，根据分配给该簇的点重新计算每个簇的质心，重复分配和更新质心的操作，直到该簇不变或达到最大迭代次数。
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程
Word2Vec词聚类文本关键词提取方法的主要思想是对词向量表示的文本词通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，并选择聚类中心作为文章的主要关键词之一，计算其他词与聚类中心的相似度，选择距离聚类中心最近的topN个词作为文本关键词，计算其他词与聚类中心的相似度words 可以使用 Word2Vec 生成的向量进行计算。
假设Dn为测试语料的大小，使用该方法提取文本关键词的步骤如下：
（1）对维基中文语料进行Word2vec模型训练，参考我的文章《使用Python实现维基中文语料的word2vec模型构建》()，得到词向量文件“wiki.zh.文本向量"";
（2）对于给定的文本D，进行分词、词性标注、去重、去除停用词等数据预处理操作。本小节使用口吃分词，保留'n',' nz','v','vd','vn','l','a','d'这些词性词，最后得到n个候选关键词，即D=[t1,t2, …,tn];
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关键词采集词(关键词采集词库本地化表象特征识别系统加工后的行为分析报告)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-11-04 00:02
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关键词采集词( 如何来收集和筛选关键词？的渠道方法分享！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 177 次浏览 • 2021-11-03 19:08
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-11-02 15:20
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网站关键词 Collector 是一款非常好的批量采集指定关键词网站 软件。很多用户在采集关键词的时候，经常会遇到各种各样的麻烦。如需采集关键词，可下载软件使用。用户可以免费使用。只需进入指定的关键词，设置相关功能，点击开始采集，即可快速完成关键词的采集。而且，简单的使用方法提高了采集的速度。该功能进入您需要查看的关键词列表，粘贴功能支持自定义选择。您需要搜索的搜索引擎可以快速选择您需要使用的模块。合并保存，自动删除重复结果，谷歌必应英文站点是否不收录WWW和顶级域名，合并分割线功能是否支持忽略搜索引擎自身网站，谷歌必应雅虎没有软件功能等待页数被输入。支持设置采集页面，只采集指定排名的网站。采集完成后，统计包括输入时间和直观的用户界面，让您更轻松地完成使用。1.在本站河东软件园下载软件后，解压成功，点击关键词网站采集器。exe运行软件；2.进入软件主界面，支持查看和进入关键词列表，输入关键词 自己动手；3.根据需要选择搜索引擎，包括百度和百度新闻、搜狗新闻、神马移动等。4.快速保存要使用的模块，添加各种相关模板；5.设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1<
Excel 导出：csv 是一个文本表格，Excel 可以将其显示为多列多行数据。只要在保存模板中设置：这个格式是csv格式，每一项用引号括起来，多个项用逗号隔开，然后保存扩展名填csv，就可以问常见问题：为什么有些网址不同批次的关键词采集在结果中重复了？尤其是只引用了#domain#或者#top-level domain#之后，出现了很多网站被抄袭的情况。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会被采集到网站的不同内页中。引用一个域名时，同一个网站不同内页的域名结果自然会是一样的。此外，软件中的自动去重是对采集到的结果进行内部去重，之前采集的结果不在本次去重的范围内。如果两个集合的结果中存在一些重复的URL，可以将它们合并在一起并用软件复制。为什么我过一段时间还收不到？这可能是集合太多，受搜索引擎限制。一般可以通过改IP继续（比如用VPN改IP）采集。如果不更改，则只能在搜索引擎删除该块后继续添加书签。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。但即使验证码被屏蔽，软件也会弹出验证码进行人工输入（百度、谷歌）。 查看全部
网站关键词 Collector 是一款非常好的批量采集指定关键词网站 软件。很多用户在采集关键词的时候，经常会遇到各种各样的麻烦。如需采集关键词，可下载软件使用。用户可以免费使用。只需进入指定的关键词，设置相关功能，点击开始采集，即可快速完成关键词的采集。而且，简单的使用方法提高了采集的速度。该功能进入您需要查看的关键词列表，粘贴功能支持自定义选择。您需要搜索的搜索引擎可以快速选择您需要使用的模块。合并保存，自动删除重复结果，谷歌必应英文站点是否不收录WWW和顶级域名，合并分割线功能是否支持忽略搜索引擎自身网站，谷歌必应雅虎没有软件功能等待页数被输入。支持设置采集页面，只采集指定排名的网站。采集完成后，统计包括输入时间和直观的用户界面，让您更轻松地完成使用。1.在本站河东软件园下载软件后，解压成功，点击关键词网站采集器。exe运行软件；2.进入软件主界面，支持查看和进入关键词列表，输入关键词 自己动手；3.根据需要选择搜索引擎，包括百度和百度新闻、搜狗新闻、神马移动等。4.快速保存要使用的模块，添加各种相关模板；5.设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1<
Excel 导出：csv 是一个文本表格，Excel 可以将其显示为多列多行数据。只要在保存模板中设置：这个格式是csv格式，每一项用引号括起来，多个项用逗号隔开，然后保存扩展名填csv，就可以问常见问题：为什么有些网址不同批次的关键词采集在结果中重复了？尤其是只引用了#domain#或者#top-level domain#之后，出现了很多网站被抄袭的情况。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会被采集到网站的不同内页中。引用一个域名时，同一个网站不同内页的域名结果自然会是一样的。此外，软件中的自动去重是对采集到的结果进行内部去重，之前采集的结果不在本次去重的范围内。如果两个集合的结果中存在一些重复的URL，可以将它们合并在一起并用软件复制。为什么我过一段时间还收不到？这可能是集合太多，受搜索引擎限制。一般可以通过改IP继续（比如用VPN改IP）采集。如果不更改，则只能在搜索引擎删除该块后继续添加书签。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。但即使验证码被屏蔽，软件也会弹出验证码进行人工输入（百度、谷歌）。 查看全部
关键词采集词(网站关键词收集器需要查看的关键词列表，粘贴功能支持用户自定义)
网站关键词 Collector 是一款非常好的批量采集指定关键词网站 软件。很多用户在采集关键词的时候，经常会遇到各种各样的麻烦。如需采集关键词，可下载软件使用。用户可以免费使用。只需进入指定的关键词，设置相关功能，点击开始采集，即可快速完成关键词的采集。而且，简单的使用方法提高了采集的速度。该功能进入您需要查看的关键词列表，粘贴功能支持自定义选择。您需要搜索的搜索引擎可以快速选择您需要使用的模块。合并保存，自动删除重复结果，谷歌必应英文站点是否不收录WWW和顶级域名，合并分割线功能是否支持忽略搜索引擎自身网站，谷歌必应雅虎没有软件功能等待页数被输入。支持设置采集页面，只采集指定排名的网站。采集完成后，统计包括输入时间和直观的用户界面，让您更轻松地完成使用。1.在本站河东软件园下载软件后，解压成功，点击关键词网站采集器。exe运行软件；2.进入软件主界面，支持查看和进入关键词列表，输入关键词 自己动手；3.根据需要选择搜索引擎，包括百度和百度新闻、搜狗新闻、神马移动等。4.快速保存要使用的模块，添加各种相关模板；5.设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1< 设置相关的采集功能，并勾选需要的功能；6. 快速选择要保存的目录；7.设置相关功能后，即可保存配置；8.点击开始采集按钮，采集您需要的信息；9.采集 完成后出现提示信息界面，点击确定；1<
Excel 导出：csv 是一个文本表格，Excel 可以将其显示为多列多行数据。只要在保存模板中设置：这个格式是csv格式，每一项用引号括起来，多个项用逗号隔开，然后保存扩展名填csv，就可以问常见问题：为什么有些网址不同批次的关键词采集在结果中重复了？尤其是只引用了#domain#或者#top-level domain#之后，出现了很多网站被抄袭的情况。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能会被采集到网站的不同内页中。引用一个域名时，同一个网站不同内页的域名结果自然会是一样的。此外，软件中的自动去重是对采集到的结果进行内部去重，之前采集的结果不在本次去重的范围内。如果两个集合的结果中存在一些重复的URL，可以将它们合并在一起并用软件复制。为什么我过一段时间还收不到？这可能是集合太多，受搜索引擎限制。一般可以通过改IP继续（比如用VPN改IP）采集。如果不更改，则只能在搜索引擎删除该块后继续添加书签。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。但即使验证码被屏蔽，软件也会弹出验证码进行人工输入（百度、谷歌）。
关键词采集词( 关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2021-11-01 01:31
关键词采集词(
关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
<p>关键词词库的建立，集合，筛选，测试分类，关键词词库的建立，集合，选择，测试分类，@关键词词库的建立是非常必要的，而且对于企业站点，很多时候我们对关键词词典只有一个非常模糊的概念。和朋友分享的时候也讲了用户体验和关键词转换不过类似关键词词库的建立，具体实现改进关键词的转换操作真的没去到年初。年初，小弟建议梳理行业，选择一些流量大的。关键词 出来专注于优化。他的想法总是比我看到的更深刻、更彻底、更具有前瞻性。在这里借机学习一下关键词词库的搭建关键词词库的搭建分为四步：先采集关键词，然后仔细筛选关键词 ，然后进行关键词的测试。测试的重点是带来流量和转化。关键词至于具体的操作，我就根据自己的理解简单谈谈一些思路。1 采集三类关键词关键词一般分为三类。关键词长尾关键词和品牌关键词由于可视化主题是采集 查看全部
关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
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关键词词库的建立搜集筛选测试归类词库)
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关键词采集词(第三方工具收集爱站网金花工具百度推广后台…总结为什么要收集关键词)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-11-01 01:28
关键词采集词(第三方工具收集爱站网金花工具百度推广后台…总结为什么要收集关键词)
第三方工具集爱站网金花工具百度推广背景......总结一下为什么需要采集关键词竞价SEO关键词的分类核心关键词长尾关键词 关键词采集方式1.百度下拉菜单2.百度相关搜索3.百度索引4.同行业网站分析5. 课堂练习和作业中的第三方工具 关键词 策略关键词 采集和分类 目录采集 关键词 重要性 1 关键词 的分类 2 关键词 采集方法 3为什么要采集关键词 竞拍以关键词为中心。SEO基于关键词 @关键词为什么我们以推广为目标采集关键词？询问为什么我们需要采集关键词 进行投标服务。关键词 是招标的主体。招标是围绕关键词进行的。采集合适的关键词可以让SEO的竞价服务更加精准高效 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指<
也可以派生自核心关键词和目标关键词。能够带来搜索流量的词统称为长尾关键词，是长尾理论的延伸关键词特征长度较长，通常由2-3个词组成，甚至短语通常出现在内容页面上。搜索量小，长尾不稳定。选择长尾的选择标准。根据上述逻辑顺序进行选择。延伸阅读 长尾理论 定义 长尾理论（The Long Tail）是互联网时代兴起的一种新理论。它是由美国人克里斯·安德森提出的。他认为，只要储存和流通渠道充足，大的产品占据的市场份额，需求低或销售不佳，可媲美甚至大于少数热销产品所占据的市场份额。长尾关键词长尾关键词 @关键词流量很小，但是因为长尾关键词字很多，流量总和长尾关键词大于核心关键词，往往是长尾。@关键词的转化率高于核心关键词，所以长尾关键词也很重要。长尾关键词>核心流量总和关键词 关键词 1 关键词的分类 2 关键词采集方式 3 关键词百度采集方式下拉菜单百度相关搜索百度同行业索引网站 解析第三方工具百度下拉菜单合集1/3 Step 1：打开百度主页，输入你要查询的关键词，如“网络营销”百度下拉菜单合集2/3 Step 2 : 百度会联系关键词相关关键词以下列下拉菜单的形式列出。百度下拉菜单集3/3 第三步：下拉菜单中的关键词是用户搜索量比较大的关键词，可以选择为关键词的网站。
百度相关搜索集1/3 第一步：打开百度主页，在输入框输入要查询的基本词，如“网络营销”百度相关搜索集2/3 第二步：勾选“相关搜索”输入框” 下面百度地方百度相关搜索合集3/3 第三步：采集相关关键词 百度索引合集1/3 第一步：输入网址进入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左边采集相关关键词，按搜索量排序，右边一般是同行业的热门词。网站 * 访问竞争对手网站，了解哪些竞争对手使用了关键词 比如一家花业公司网站，可以参考中国花卉的关键词 & 礼品网供选择。查看对方网站title,keywords,description 根据网站导航栏和关键词栏选择第三方工具采集站长工具： 第一步：进入站长工具页面采集第三方工具 第二步：通过“SEO信息查询”找到“百度指数分析”。第三方工具集合。第三步：输入基本词，采集相关关键词 查看全部
第三方工具集爱站网金花工具百度推广背景......总结一下为什么需要采集关键词竞价SEO关键词的分类核心关键词长尾关键词 关键词采集方式1.百度下拉菜单2.百度相关搜索3.百度索引4.同行业网站分析5. 课堂练习和作业中的第三方工具 关键词 策略关键词 采集和分类 目录采集 关键词 重要性 1 关键词 的分类 2 关键词 采集方法 3为什么要采集关键词 竞拍以关键词为中心。SEO基于关键词 @关键词为什么我们以推广为目标采集关键词？询问为什么我们需要采集关键词 进行投标服务。关键词 是招标的主体。招标是围绕关键词进行的。采集合适的关键词可以让SEO的竞价服务更加精准高效 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指< 可以让竞价服务更加精准高效 SEO 服务采集关键词是SEO最基本的工作。采集和选择合适的关键词可以事半功倍。为什么要采集关键词 1 关键词的分类2 关键词采集方法3 关键词的分类核心关键词长尾关键词是什么核心关键词 核心关键词，指的是对关键词 网站“核心”关键词的分析和判断，通俗的说，就是指<
也可以派生自核心关键词和目标关键词。能够带来搜索流量的词统称为长尾关键词，是长尾理论的延伸关键词特征长度较长，通常由2-3个词组成，甚至短语通常出现在内容页面上。搜索量小，长尾不稳定。选择长尾的选择标准。根据上述逻辑顺序进行选择。延伸阅读 长尾理论 定义 长尾理论（The Long Tail）是互联网时代兴起的一种新理论。它是由美国人克里斯·安德森提出的。他认为，只要储存和流通渠道充足，大的产品占据的市场份额，需求低或销售不佳，可媲美甚至大于少数热销产品所占据的市场份额。长尾关键词长尾关键词 @关键词流量很小，但是因为长尾关键词字很多，流量总和长尾关键词大于核心关键词，往往是长尾。@关键词的转化率高于核心关键词，所以长尾关键词也很重要。长尾关键词>核心流量总和关键词 关键词 1 关键词的分类 2 关键词采集方式 3 关键词百度采集方式下拉菜单百度相关搜索百度同行业索引网站 解析第三方工具百度下拉菜单合集1/3 Step 1：打开百度主页，输入你要查询的关键词，如“网络营销”百度下拉菜单合集2/3 Step 2 : 百度会联系关键词相关关键词以下列下拉菜单的形式列出。百度下拉菜单集3/3 第三步：下拉菜单中的关键词是用户搜索量比较大的关键词，可以选择为关键词的网站。
百度相关搜索集1/3 第一步：打开百度主页，在输入框输入要查询的基本词，如“网络营销”百度相关搜索集2/3 第二步：勾选“相关搜索”输入框” 下面百度地方百度相关搜索合集3/3 第三步：采集相关关键词 百度索引合集1/3 第一步：输入网址进入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左边采集相关关键词，按搜索量排序，右边一般是同行业的热门词。网站 * 访问竞争对手网站，了解哪些竞争对手使用了关键词 比如一家花业公司网站，可以参考中国花卉的关键词 & 礼品网供选择。查看对方网站title,keywords,description 根据网站导航栏和关键词栏选择第三方工具采集站长工具： 第一步：进入站长工具页面采集第三方工具 第二步：通过“SEO信息查询”找到“百度指数分析”。第三方工具集合。第三步：输入基本词，采集相关关键词 查看全部
关键词采集词(第三方工具收集爱站网金花工具百度推广后台…总结为什么要收集关键词)
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也可以派生自核心关键词和目标关键词。能够带来搜索流量的词统称为长尾关键词，是长尾理论的延伸关键词特征长度较长，通常由2-3个词组成，甚至短语通常出现在内容页面上。搜索量小，长尾不稳定。选择长尾的选择标准。根据上述逻辑顺序进行选择。延伸阅读 长尾理论 定义 长尾理论（The Long Tail）是互联网时代兴起的一种新理论。它是由美国人克里斯·安德森提出的。他认为，只要储存和流通渠道充足，大的产品占据的市场份额，需求低或销售不佳，可媲美甚至大于少数热销产品所占据的市场份额。长尾关键词长尾关键词 @关键词流量很小，但是因为长尾关键词字很多，流量总和长尾关键词大于核心关键词，往往是长尾。@关键词的转化率高于核心关键词，所以长尾关键词也很重要。长尾关键词>核心流量总和关键词 关键词 1 关键词的分类 2 关键词采集方式 3 关键词百度采集方式下拉菜单百度相关搜索百度同行业索引网站 解析第三方工具百度下拉菜单合集1/3 Step 1：打开百度主页，输入你要查询的关键词，如“网络营销”百度下拉菜单合集2/3 Step 2 : 百度会联系关键词相关关键词以下列下拉菜单的形式列出。百度下拉菜单集3/3 第三步：下拉菜单中的关键词是用户搜索量比较大的关键词，可以选择为关键词的网站。
百度相关搜索集1/3 第一步：打开百度主页，在输入框输入要查询的基本词，如“网络营销”百度相关搜索集2/3 第二步：勾选“相关搜索”输入框” 下面百度地方百度相关搜索合集3/3 第三步：采集相关关键词 百度索引合集1/3 第一步：输入网址进入百度索引合集2/3 百度索引合集3/3 第三步：左边采集相关关键词，按搜索量排序，右边一般是同行业的热门词。网站 * 访问竞争对手网站，了解哪些竞争对手使用了关键词 比如一家花业公司网站，可以参考中国花卉的关键词 & 礼品网供选择。查看对方网站title,keywords,description 根据网站导航栏和关键词栏选择第三方工具采集站长工具： 第一步：进入站长工具页面采集第三方工具 第二步：通过“SEO信息查询”找到“百度指数分析”。第三方工具集合。第三步：输入基本词，采集相关关键词
