技巧:采集内容插入词库可以增加你的文章多样性吗？
　　采集内容插入词库可以增加你的文章的多样性，或者利用用户的搜索习惯。现在很多小的网站都这样做了，他们都没有像豆瓣一样内置关键词。如果要能够做到就需要对使用内置关键词的网站进行策划，哪些是关键词，使用多少次。
　　无他，seo本质是快速利用搜索引擎。创造能够被搜索到的内容，才是重点。关键词是个数字，快速聚集，而且量还是大量的。
　　聚集再聚集就能形成一个群体了，就能形成一个问题，文章和话题就容易聚集了。
　　
　　为什么很多网站是这样做的：用户定制搜索趋势统计，通过数据发现内容生产的总体趋势。积累关键词库，增加网站的多样性；增加语言系统适配，或通过当地数据分析聚合；其它一些专业做自媒体、内容创业的用户群体。
　　不要停！一直在做
　　语言系统适配，或者创造新的语言特性。
　　
　　什么都别停，
　　社会化媒体才有多大了，
　　采集技术，信息聚合。这就够了。ps：我也是做内容的人，我做网站。
　　我想问一个问题：不同的人身边的人都差不多为什么还有那么多的人找我要关于女人的内容？又或者不同性别里的人找我要怎么样性别的内容。能不能说一下他们想看的是什么？好好去用脑子想一想。无他，聚合。 查看全部

　　内容分享:双标题生成-采集文章自动生成双标题软件免费
　　双标题采集？双标题怎么做？如何自动生成双标题？最近，我看到很多人都在采用双头衔。为什么那么多人使用双标题？因为双标题的组合增强了标题的相关性和关键词的密度，同时在词库中有更多的展示，在收录之后也会有两个长尾词参与排名。详细参考图片
　　多样化标题生成功能：根据标题或关键词自定义生成多样化标题（自由组合生成双标题和三标题，自定义填充空格符号，支持自建标题库生成，自媒体标题党代）
　　多样化标题生成的优势：多样化标题的组合增强了标题的相关性和关键词的密度，在词库中也有更多的展示，收录之后还会有2个长尾词> 参与排名。
　　关键词位置
　　不可否认，关键词定位绝对是你写作的起点。我们应该将我们的关键词 研究结果与内容结合起来。如果你不知道怎么做关键词研究，我想简单说一下关键词定位的逻辑。
　　首先你应该确定文章的中心思想，它需要收录你的焦点关键词。然后你需要确定有多少页面与内容相关，你需要将它们列出并在 文章 内容中作为锚文本进行布局。并根据这些页面的相关性，确定您的字幕等。
　　优化标题标签
　　页面的标题标签是最重要的页面 SEO 元素之一，幸运的是，它很容易做到正确。
　　我们以上面的 关键词 布局为例。我们最好将焦点 关键词 放在标题的最顶部。
　　比如：关键词布局——所谓2021年最用心的教学，你不能两全其美，必要的时候我们可以弃车留帅。那么标题标签会有字符限制，我们应该控制在60个字符以内
　　
　　优化元描述标签
　　元描述也是一个比较基础的标签。制作起来比较简单。有三点需要注意。字数限制：160字以内最好，因为下面的内容不会显示，你需要包括你的关键词，写得足够吸引用户，可以提高你的CTR（点击率）
　　优化h1标签
　　通常，您的 H1 标签是您的页面标题。如果你使用wordpress建站，那么你应该在这里设置
　　添加标题
　　但是，你需要自己检查一下，因为不是所有的主题都被命名为 H1，就像我的第三个主题它没有自动 H1 功能。H1在页面中的作用仅次于title标签。
　　您应该记住的另一件事是，一个页面只有一个 h1。如果你的h1设置太多，那么谷歌就会认为你的页面没有优先级。
　　优化 H2-H6
　　刚才我们说了H1，和标题一样。H2-H6呢？
　　这里我就说清楚一点，因为很多朋友看不懂h标签的含义。
　　你可以把它想象成一个字幕，
　　例如，我的 文章 的 h1 是：
　　那么我的h2是：
　　
　　明确网站内容是SEO的一个重要因素
　　注意我的h2总是围绕着博客内容的话题
　　我们的字幕有从大到小、从宽到窄的层次结构。
　　可以理解为后一个标题是对前一个标题的描述，而这些标签主要作用于h1，然后是h2，h3-h6没有特别的作用。
　　图像优化
　　这个比较简单，基本做过网站的人都知道。主要有两个方面：图片的大小和清晰度。这会影响 网站 速度和用户体验。二、图片ATL属性，可以理解为图片名的命名。因为到目前为止，谷歌无法识别图片本身的内容。我们只能通过相应地标记图像来识别图像。
　　关键词密度
　　有人说，既然页面的关键词这么重要，我可以用很多关键词来填写内容，关键词的排名就会上去。
　　如果你这样做，不幸的是，它只会适得其反。
　　虽然谷歌从来没有公布过关键词的密度，但是关键词stacking的网站已经在2011年的Panda算法中明确提出，正在努力打击关键词stacking . 并在企鹅算法后面进一步加强攻击。这里我查了一些资料，根据自己的WordPress博客实践经验，一般情况下关键词的密度最好保持在2%。
　　这里有一个算法，比如你的文章总字数，你的焦点关键词字数，以及你出现在文章的次数。结合。关键词密度，后面我会给出一个文章详细介绍。就在这里。
　　干货教程:采集：优采云采集文章在网站后台不自动生成
　　首先，不自动生成的原因（为什么不需要自动生成）。
　　采集文章一般是批量开采，
　　但如果一个站是批量开采的，在文章后台自动更新网站，这违背了网站每日定期更新的优化原则，导致自己每天拣选，重复工作。
　　解决方法：批量采集目标站的所有文章，生成到网站后台后，后台显示不生成，只需要在将来每天定期查看更新文章。
　　二、让文章采集不生成操作方法
　　
　　工具： 优采云采集器
　　方法：更改优采云采集器发布配置
　　Web 发布配置 - 选择适合您网站程序的发布模块 - 单击编辑 - 单击内容发布参数 - 将 arcrank 的表单值更改为底部的 -1（如果没有，请直接添加表单名称
　　）。
　　
　　说明：arcrank 是一个发布属性参数 1，用于生成 -1，表示未生成
　　好了，这样我采集好文章，再把文章发布到网站，网站背景
　　会显示文章没有生成，然后每天登录后台网站后台，定期复习几十文章更新网站。
　　免责声明：本文档由（管理员）原创编译，请保留转载链接：采集：优采云采集文章不是在后台自动生成的网站
　　相关文章 查看全部

　　事实:有谁知道cms发布新闻到不同平台内容图片和表格的处理方式吗？
　　帝国cms发布，颠覆了之前的cms发布功能，不仅发布，发布时还添加了SEO优化功能，同时拥有采集和伪原创，让网站内容更新实现一站式自动批量采集伪原创发布。无论是采集还是伪原创还是发布，每个功能都加入了SEO优化，每一步我们一步步做SEO优化，做到稳定。最新的 Empire cms 版本本质上是一个集成了很多功能的 网站 批处理管理工具。无论采集的内容有多少，都可以自动针对SEO进行优化，然后进行量化量化。会自动发布到 网站。在<的优化过程中 @网站建设网站，站长有Empirecms发布的支持，将质的提高工作效率和工作效果。这样一来，小编制作的帝国cms网站不管是收录，排名还是权重，效果都还不错，而且是纯粹的采集车站。
　　
　　Imperialcms 版本有哪些功能以及如何配置SEO优化：
　　首先是操作极其简单，是最简单最极致的，不需要写任何发布规则。整个发布设置界面只需要点击按钮填写现有域名信息即可。具体流程如下： 1.填写域名、后台登录路径和管理员账号密码，关闭验证码登录。2.选择cms的类型和监控文件夹。特点是通过监控文件夹，只要文件夹中有新文件，就可以自动发布到网站。自动排版以使内容看起来更好。3.设置发布时间和数量。这样做的好处是 网站 更新是定期的。对于搜索引擎，一个常规的< @网站 更受青睐。4.设置发布的文章自动将相关的关键词插入到标题中，文章控制插入的频率。这不是叠加关键词，而是让网站相关关键词出现的频率在一个标准范围内，对SEO优化有很大帮助网站收录和 关键词 排名。5.设置随机图片插入、随机点赞、阅读量、作者数，让用户在你的网站中看到的内容更加生动，传递你的< @网站 向用户表达的信息。6.点击选择自动推送，每发表一篇文章文章都可以主动推送到各大搜索引擎，
　　帝国cms发布了这些功能，我们可以看到，每个按钮其实都是互联网上的一个插件。将这些功能整合在一起，对于网站本身的管理会更加方便，网站减轻负担。对于网站管理员来说，工作量减少，工作效率大大提高。一个接口可以管理所有 cms 和功能属性。同时为了简化网站的管理，帝国cms采集也一起配置，采集的操作也很简单，没有需要写规则，创建一个采集任务，关键词可以根据需求自动生成，批量生成关键词批量文章采集。采集 过去需要一天时间 几个网站的releases要发布，但是现在同时配置了几十个网站s，一会就搞定了。车站和管理的好帮手。
　　
　　帝国cms发布的文章就写在这里。写这个文章的目的是很多站长用Empirecms来做网站，但是弊端也很明显。帝国cms的发布很好的解决了站长们的痛点，造福了更多的站长，让他们的网站变得更好，管理起来也更轻松快捷！
　　内容分享:采集列表页(栏目页)文章、关键词新闻、微信、今日头条等
　　千分千软件出品的一款多功能文章采集软件，只需输入关键字即可采集各种网页和新闻，还可以采集指定列表页（ 文章 的列页）。
　　注意：微信引擎有严格限制，请将采集线程数设置为1，否则很容易生成验证码。
　　特征：
　　1.依托千分千软件独有的通用文本识别智能算法，可自动提取任意网页文本，准确率达95%以上。
　　
　　2.只要输入关键词，就可以采集去微信文章、今日头条、一点资讯、百度新闻和网页、搜狗新闻和网页、360新闻和网页、谷歌新闻和页面、必应新闻和页面、雅虎新闻和页面；批处理关键词自动采集。
　　码海客，极致后台体验，无插件，一体化会员系统
　　码海科资源在线 » 通用文章采集器 v3.2.6.0 – 采集列表页（列页）文章@ > 、关键词新闻、微信、今日头条等——最好的采集软件采集程序采集工具
　　常见问题解答
　　美化包是否支持最新版本？
　　
　　素材老虎最新美化支持永久更新！
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　　朝岛普通 查看全部

　　完整的解决方案:网站数据采集导入录入服务
　　如何抓取数据取决于您的规则。如果要获取某个版块的网页中的所有内容，需要先提取网页的URL，也就是提取的URL。程序根据你的规则爬取列表页面，从中分析URL，然后爬取获取URL的网页内容。然后根据你的采集规则，分析下载的网页，分离保存标题内容等信息。如果选择下载图片等网络资源，程序会分析采集收到的数据，找出图片、资源等的下载地址，下载到本地。
　　我们下载数据采集后，默认保存在本地。我们可以通过以下方式处理数据。
　　1、什么都不做。因为数据本身存储在数据库中（access、db3、mysql、sqlserver），如果只是查看数据，可以直接用相关软件打开。
　　
　　2、Web 发布到 网站。程序会模拟浏览器向你的网站发送数据，可以达到你手动发布的效果。
　　3、直接进入数据库。您只需要编写几条SQL语句，程序就会根据您的SQL语句将数据导入数据库。
　　4、另存为本地文件。程序会读取数据库中的数据，并以一定的格式保存为本地sql或文本文件。
　　网站数据采集工作流
　　采集数据分为两步，一是采集数据，二是发布数据。这两个过程可以分开。
　　
　　1、采集数据，这包括采集URL、采集内容。这个过程就是获取数据的过程。我们制定规则，在挑选的过程中，可以看作是对内容的处理。
　　2、发布内容就是向自己的论坛发布数据，cms的过程也是实现数据存在的过程。它可以通过WEB在线发布，存储在数据库中或存储为本地文件。
　　具体使用其实很灵活，可以根据实际情况来决定。比如我可以采集在采集的时候不发布，等有时间再发布，或者同时采集发布，或者做发布配置首先，或者我可以在 采集 再次添加发布配置之后完成它。简而言之，具体过程由您决定，其中一项出色的功能就是灵活性。
　　网站资料采集服务标准：500元采集1W条资料入库（内容来源少于500条收取500元，超过1W的部分按200元加10000件收费）
　　汇总:SQL Server 2008中自动化数据采集妙用
　　Data采集器是Microsoft SQL Server 2008中新增的功能，其作用是从多台服务器采集性能相关的数据，存储在中央数据仓库中，然后将数据传递到SQL Server Management Studio（SSMS ）。报告提供数据。从本质上讲，数据采集器自动执行采集 关键性能数据，例如性能计数器、从动态管理视图 DMW 捕获的数据快照以及磁盘空间故障。它仅适用于 SQL Server 2008，与许多其他有用的 DBA 功能不同，Data采集器 不仅限于企业版。
　　SQL Server 2008 Data采集器 的功能由以下组件组成：
　　1.Msdb 系统数据库用于存储所谓的data采集groups，其中收录与采集data 相关的data采集定义和调度任务。除了收录 采集 审核和历史信息查询之外，msdb 数据库还存储可用于 采集 和上传数据的 SQL Server 集成服务 (SSIS) 包。
　　
　　2.Dcexec.exe 工具执行上面提到的 SSIS 包。它还负责管理数据采集组。
　　3.Management Data Warehouse 数据库存储采集 数据并收录用于采集 管理的视图和存储过程。我们强烈建议将此数据库与存储数据 采集 的服务器分开存储。
　　4.SQL Server Management Studio 2008 报告用于浏览采集的数据。目前有三种内置报告：服务器活动历史、磁盘使用摘要和查询统计历史。
　　
　　SQL Server Management Studio 提供了用于配置数据采集 的向导。要启动该向导，请在您想要 采集 数据的服务器上展开管理节点。
　　在此过程中，您需要将登录名映射到存储库数据库中的数据库角色。我建议你创建一个新的登录名并映射它。创建并配置数据仓库数据库后，再次运行向导并选择第二个选项：Setup Data采集。您应该在需要 采集 数据的服务器上执行此操作。
　　在第一个屏幕上，请选择您在第一步中创建的服务器和数据库，并选择一个目录来存储缓存数据。请为您要采集数据的每个服务器重复此操作。在向导完成创建数据采集 并安排 SQL 代理任务后，您将在“数据采集器”节点下看到另外三个节点。 查看全部

　　解决方案:采集内容插入词库可以通过云词库工具来进行插入。
　　采集内容插入词库可以通过云词库工具来进行插入。目前专业的用户比较少，很多流量都被百度搜索下架了。下载地址一般是百度这边不会泄漏出来，如果需要联系我，我们可以获取客服的联系方式。通过云词库插入在百度可以赚钱。
　　
　　excel格式就ok。现在词库大把都是用excel格式进行采集的，前几年也是普遍性的用百度的词库，你可以了解一下数据魔方等，里面都是已经编好的导入需要采集的网站。
　　
　　谢邀。现在大部分网站已经不用新闻源采集插件了。现在要采集一个网站的原创段子，那肯定有办法。最简单的方法就是在百度新闻源采集网站上进行采集，常用的新闻源有：新浪：9w左右；搜狐：2w左右；网易：1w左右；凤凰：1w左右；多看：1w左右；一点资讯：几百。剩下的就需要利用浏览器自带的新闻客户端采集了。利用工具新浪新闻官方客户端：一键采集新浪看客户端：百度新闻源采集工具链接：，用这个来采集。
　　网站上放置一个新闻源采集工具，新闻源一般都会在百度把原始资源进行采集， 查看全部

　　干货教程:SEO站长速看！网站管理之免费文章采集器分享
　　免费文章采集器，深耕采集领域，借助AI领先的智能写作算法，SEO通用智能伪原创采集器 基于高度智能的文本识别算法，按下关键词采集文章，无需编写采集规则。自动全网采集，覆盖六大搜索引擎。自动过滤内容相关度和文章平滑度，只有采集高度相关和平滑度文章。地图自动分配，智能伪原创，定时采集，自动发布，自动提交给搜索引擎，支持各种内容管理系统和建站程序。通过免费的文章采集器，采集全网百篇文章，瞬间提供参考写作。当然，这几百个文章也可以拼凑出知识点，进行伪原创也是可以的，效果很好，不用写规则，直接输入关键词@ > 到 采集100 篇文章文章。通过免费的文章采集器，编辑器可以同时批量处理不同cms类型的网站，自动更新网站的内容，自动优化做SEO，做网站@采集Station收录效果还是很好的！
　　免费文章采集器特点：
　　精准的文本识别算法，通过对网页元素的多次评分，识别出文本概率最高的元素块，然后对HTML进行清洗，对链接进行清洗，对冗余信息进行清洗，得到干净整洁的文本内容。并计算关键词与文本内容的特征向量相似度，有效识别率98%以上，无需编写任何采集规则。
　　
　　方便灵活的关键词库，为了解决大部分站长缺少关键词的积累问题，会按照用户使用的关键词进行存储，并公开关键词 @关键词@关键词库，用户可以任意搜索任何内容，作为个人私有词库，也可以直接从采集系统调用。公共词库查询还支持词根自动扩展，方便用户快速查询行业相关关键词。并且搜索引擎的实时下拉词和相关搜索不断更新。
　　丰富的可选SEO优化选项，系统内置业界主流的SEO优化方法，包括组合标题、正文长度过滤、标签智能提取、关键词自动加粗、关键词插入、自动内链、自动配图、主动推送等。插入文字和图片的频率根据搜索引擎算法量身定制，主动推送到各个搜索引擎，让收录上线更快。
　　
　　高度智能化的伪原创系统使用深度学习语言模型（Language Model）自动识别句子的流畅度。 TensorFlow人工智能引擎/分词算法/DNN算法采用多线程分词精准处理，结合机器学习、人工智能、百度大脑自然语言切分、词性分析、词法依赖等相关技术，搜索引擎认为这是一个原创文章。在2500万词库中，智能选择最合适的词汇，用伪原创替换原文，句子可读性强，效果和原创一样。
　　采集任务自动运行稳定可靠，采集任务可以自动挂机运行，无需人工维护，文章采集会自动发布到网站 成功后。只需要设置必要的参数，就可以实现全托管无人值守的高质量自动更新文章。
　　免费文章采集器实现采集多样化，无需编写采集规则，一键式采集智能伪原创文章 采集器自定义软件图片采集保留图片标签，实现图片采集，制定与站点匹配的目录的存放路径。免费文章采集器定制软件一键发布，实现文章一键发布功能，将文章直接发布到网站。免费的文章采集器是我们网站建设网站管理网站运营的站长工具。
　　最新版本:网页数据采集软件操作方法(高铁采集器教程)
　　优采云采集器()作为采集行业老手采集器是一款功能强大但不易上手的专业采集软件， 优采云采集器捕获数据的过程取决于用户编写的规则。用户必须分析来自目标站的 html 代码中的唯一代码标识符并遵守 优采云 规则，发布模块是向服务器提交 采集 数据，服务器程序自动写入数据正确地存入数据库。这里的服务端程序可以是网站程序，也可以是自己编写的接口，只要数据能正确写入数据库即可。这里提交数据需要大家具备post抓包的基础技术。简单说一下post数据传输的过程。通过HTTP传输数据的方式主要有两种，一种是get，一种是post。 get 一般用于获取数据，可以携带少量参数数据。在此基础上，post 可以承载大量的数据。 采集的发布规则是模拟向网站程序提交post请求，让网站程序认为我们是人。如果您没有权限，主要的 网站 程序不会让您发布 文章，所以！我们只能解密各大网站s的登录算法，只有获得用户登录凭证后才能正常发布文章。明白了原理就可以开始写接口了！
　　对于小白和基础程序员来说，一定是一头雾水。完全掌握优采云采集器大约需要一个月的时间。涉及的东西更多，知识面更广！
　　
　　你是否面临着用优采云采集不发表的窘境，花费大量时间却得不到结果！还在为缺少 网站 内容而苦恼，不知道怎么办？如何使用采集三分钟发帖？
　　1.打开软件输入关键词即可实现全自动采集，多站点采集发布，自动过滤采集文章，与行业无关文章，保证内容100%相关性，全自动批量挂机采集，无缝对接各大cms出版商，后采集 自动发布推送到搜索引擎！
　　2.全平台cms发行商是目前市面上唯一支持Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, PB, Apple, 搜外等大cms，一个不需要编写发布模块，可以同时管理和批量发布的工具，可以发布不同类型的文章对应不同的栏目列表，只需要简单的配置，还有很多SEO功能让你网站快速收录！
　　
　　3. SEO功能：标题前缀和后缀设置、内容关键词插入、随机图片插入、搜索引擎推送、随机点赞-随机阅读-随机作者、内容与标题一致、自动内链，定期发布。
　　再也不用担心网站没有内容，网站收录低。使用以上软件可以自动采集最新优质内容，并配置多种数据处理选项，标签、链接、邮箱等格式处理，让网站内容独一无二，快速增加网站 流量！高性能产品，全自动运行！另外，要免费找到一位尽职尽责的作者非常困难。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给有需要的朋友同事！ 查看全部

　　直观:采集内容插入词库查询框截图，不会有数据分析
　　采集内容插入词库，下面是查询框截图。暂时只有evernote、qq、microsoftonenote，不知道未来会不会添加更多。会不会有数据分析？比如在收到短信或电话以后，告诉你是谁发给你的？至于是否做成离线的，还不知道，但是功能肯定是有的。
　　真奇怪他们搞了个查找词库，又搞个短网址词库。
　　可以使用alluxio/elasticsearch/mongodb，查找搜索数据库，跨语言，跨数据源。
　　
　　evernote语义理解
　　额我觉得仅限于doc。
　　evernote是基于词的，收集大量的logicalinformation，通过计算实现entity的不同形式化，很大程度上可以做到推理能力。计算机视觉不是特别了解，不过既然是机器视觉，那估计算法得是标量的，可以用统计方法做entity，但语义理解估计还是非常难的，感觉还得有统计的成分。
　　现有的电商的用户数据（用户）是ontology没错，
　　
　　baidusearch，我觉得还有很长的路要走。
　　简单的两张图就解决的事情，楼主的技术思路好高大上，厉害，
　　建议还是采用pearsonquery来搜集数据。首先加载的就是query。然后，利用pearsonquery里面的主干对要搜集的数据进行分组，一般是根据时间排序，当然也可以是按地区进行分组，比如想搜一下餐馆，搜狗pearsonquery就会发现年代越近的店点击量越大。再一个就是随机生成一组，因为电商本身的数据都是由多组构成，也许如果不将所有数据随机地组合生成一组比较好，因为可能会出现匹配度的问题。
　　随机组合一定是有一定的randombase的。另外如果搜集的数据很多，那么估计也需要采用随机生成的随机组合方式了。 查看全部

　　【编程小姐姐】采集内容插入词库，会自动进行添加
　　采集内容插入词库，实时更新词库，词库里没有的直接删除，插入词库以后，会自动进行添加，可以参考我的之前的帖子，关于收集词库的一些小技巧【编程小姐姐】收集文章快半年了，把记录下词库，收集到的词库集合在一起，只是词库相对于最后的数据库来说，还是少了点，但会尽量去做得更好，在词库中只会单词，可以根据自己的需求加到词库中，集中统计词频即可。
　　
　　下面是我的词库，之前总结过1.在手机上下载欧路词典app，注册后下载语料库，会在电脑端同步所有词库2.词库如何下载，分为ios端和安卓端，我下的是ios端3.语料库基本情况如下：4.字幕文件怎么导入，点开说明安卓手机需要重新获取获取步骤：中国大陆：以谷歌官方服务器端app：使用的是googleplaya登录以https：//，或ip/:端口，修改手机hosts设置可能第一次下载词库会下载一个未设置的语料库，但根据解释会自动在官网上生成字幕文件当然这一步不适用于app内下载：全局搜索同义词，然后挑选不同版本；然后会从itunes上同步过来，方便备份手机端注册好后，到主界面最右下角选择语言，确认登录点开pdf，如下：重新打开语料库，在界面左上角点击传说中的“下载语料库”即可根据你自己的情况，想下载mp3文件，还是bm音频文件或者是ppt（pdf）文件，选择不同形式，由于手机版app下载的语料库基本上都是mp3音频，所以会自动下载mp3的语料库，选择wav或者wmv即可下载bm或者ppt（pdf）文件。
　　
　　ppt（pdf）的词库下载方法和上面一样。手机端注册登录好词库，拿到下载地址后，在打开app-左上角有个downloadorfromurl的图标，右边应该可以选语言，如果选择输入china或者是中国，语料库会更新后，显示的是百度，可以去百度下载全局搜索。英语：你可以去谷歌翻译，爱奇艺，讯飞听见，wpspdf等国内的软件，全局搜索的语言自动会选择中文。
　　中文：去百度识图搜索，百度识图会自动搜索，寻找你想要的图片可以用来说事情或者做图片，网络设置自动识别拼写。去世界之窗，用常用浏览器打开吧。想下载的图片，可以把它保存到网盘或其他地方做备份。 查看全部

　　网站采集内容插入词库放入js缓存(一)_
　　采集内容插入词库。url放入js缓存。页面重绘，多做几次。（题主可以注意下，有的网站跳转实现比较麻烦，或者网页没有看完就跳转了，页面往往能传递较多内容，所以说复杂度还是挺高的。
　　低复杂度情况可以看看我的博客。我们目前使用的是jacksecret，可以做很简单的css，js识别一段字符串并将他们映射到一个唯一id。网站会自动识别。还有一种就是比较复杂的，用webqq搞定css、js，但是实际感觉没有那么快捷。
　　
　　先大致了解一下googlesearch分词/聚类/爬虫模拟
　　php打造个人站点服务器-wenchengvo-博客园
　　希望知道google访问该网站流程。其实，现在常用的提高app或者服务api的方法也是可以用的。比如：可以直接自己写一个批量api。但是，这样，最大的问题是传送参数的字符串编码。
　　
　　都挺复杂的，网站采集中哪些技术难点？可以参考以下这个问题，上面有讲解。
　　之前是用csv导入，csv可以利用mysql数据库，直接从mysql读入，转换成excel就可以了，web前端在dom操作上可以用jquery，可以先jquery连入这个词库，每个词袋会有一个索引，php用javascript，可以用event监听texttoembedding，
　　之前写过，方法就是获取链接，然后用wordpress爬取。后来再次修改了代码，发现有一些缺陷，首先，一个词库只能爬取出1000个。但是可以用手动双击修改网页的方法，来增加词条数量。每10w个词语，我可以先发3次请求，每次都得2000个字，一个字节只需要40个字节，php的include方法一次，就可以获取三百万个字！！相当于3个字节只需要4个字节，就可以得到一个词语。很多语言比如java写php版本相当快！！。 查看全部

　　采集内容插入词库，上传句子：各种类型的都可以
　　采集内容插入词库，上传句子：各种类型的都可以。
　　那就先把你的内容词库建立好
　　
　　除了标题和作者目录词都需要是你的词库。建议使用自己的词库，如果有一家媒体认可你的词库，你也可以做该媒体的词库。或者用一些第三方的词库管理工具也可以。
　　上传一次，下载一次词库，上传多次，词库会存续到上次的词库数据，然后你可以用excel本地查询词库，电脑上使用工具就可以导入。并且单次查询操作，非常方便的。
　　首先，同一作者的不同作品，这样是不能相互对比排名的，一般新申请的作者是新注册，所以所谓权重要下降是不可能，所以，在申请作者的第一篇文章，就要求申请资质，然后分发到所有作者都可以查看作者，然后根据作者的名字，然后，再对照作者和作品的简介，和自己文章中的相关性进行排名，排名次序是按照重复率来的，如果有重复，或者作者写的差不多，那么机器人会自动排名前几。
　　
　　很多词汇其实都可以自己动手建立，然后我在查看好久找到一个自己建的词库给大家点个赞。
　　蟹腰。话说这方面我不太清楚，不能给什么建议。
　　微信公众号的话，我自己会建立相关行业的内容词库来查看。还有的话，不知道你的内容有什么特殊性，人物名或者地名用拼音，也会有排名。 查看全部

　　采集内容插入词库后，你的访问会分词吗？
　　采集内容插入词库后，你的访问会分词。然后前端匹配人工质词即可。
　　
　　刚好找到自己最近的研究方向，试答下！我记得好像是可以，让你的字段里面每一个匹配的词对应一个词库里面的文本（基本对），具体在appstore评论，或者百度贴吧知道里面有详细的demo。语义匹配网络效果好像不太好。（没仔细看文档，可能有错。
　　可以想出好几种方法。1.用语义词。什么叫语义词？就是词与词之间不是以直接关系。要么就是语义接近的词。比如说你改词关键词是想问南京哪里好吃，但你要说南京哪里不好吃，你就不能一直说好吃，因为你们两个人都不是南京人。更多的是语义接近的词。可以用[长段语义词]来实现。比如说我这个关键词是南京哪里好吃，但是你想说的是南京哪里不好吃，你就不能一直说南京哪里好吃，然后变成[语义长篇连续字符]来记录。
　　
　　2.用字典。字典就相当于语义副本。用词典在各个语言上都能解决问题。3.用词频。组一个词组，发现好多好多词都出现了。在解决某个词组的同时，也发现了其他出现比较多的词组。
　　有个问题，你给小明说「什么时候北京下雨？」小明用他们家乡话有么？如果有就去调他的他们家乡话词典，如果没有，那就用类似词组查询的api，比如：北京不下雨/nnd/unfortunately,inviewofthisinformation,everythingaboutpeopletheaccounthaswrittenme。 查看全部

　　采集内容插入词库 聊聊 pandas 的前世今生
　　本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。一、Python生态里的Pandas
　　五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
　　要说杀手级的库，很难排出个先后顺序，因为python的明星库非常多，在各个领域都算得上出类拔萃。
　　比如web框架-Django、深度学习框架-TensorFlow、自然语言处理框架-NLTK、图像处理库-PIL、爬虫库-requests、图形界面框架-PyQt、可视化库-Matplotlib、科学计算库-Numpy、数据分析库-Pandas......
　　上面大部分库我都用过，用的最多也最顺手的是Pandas，可以说这是一个生态上最完整、功能上最强大、体验上最便捷的数据分析库，称为编程界的Excel也不为过。
　　Pandas在Python数据科学链条中起着关键作用，处理数据十分方便，且连接Python与其它核心库。
　　二、十项全能的Pandas
　　Pandas诞生于2008年，它的开发者是Wes McKinney，一个量化金融分析工程师。
　　因为疲于应付繁杂的财务数据，Wes McKinney便自学Python，并开发了Pandas。
　　大神就是这么任性，没有，就创造。
　　为什么叫作Pandas，其实这是“Python data analysis”的简写，同时也衍生自计量经济学术语“panel data”（面板数据）。
　　所以说Pandas的诞生是为了分析金融财务数据，当然现在它已经应用在各个领域了。
　　❝
　　2008: Pandas正式开发并发布
　　2009:Pandas成为开源项目
　　2012: 《利用Python进行数据分析》出版
　　2015:Pandas 成为 NumFOCUS 赞助的项目
　　❞
　　Pandas能做什么呢？
　　它可以帮助你任意探索数据，对数据进行读取、导入、导出、连接、合并、分组、插入、拆分、透视、索引、切分、转换等，以及可视化展示、复杂统计、数据库交互、web爬取等。
　　同时Pandas还可以使用复杂的自定义函数处理数据，并与numpy、matplotlib、sklearn、pyspark、sklearn等众多科学计算库交互。
　　Pandas有一个伟大的目标，即成为任何语言中可用的最强大、最灵活的开源数据分析工具。
　　让我们期待下。
　　三、Pandas核心语法1. 数据类型
　　Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。
　　如果在jupyter notebook里面使用pandas，那么数据展示的形式像excel表一样，有行字段和列字段，还有值。
　　2. 读取数据
　　pandas支持读取和输出多种数据类型，包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet、sas、spss、stata、hdf5
　　读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。
　　image
　　image3. 选择数据子集
　　导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。
　　在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。
　　具体实现如下：
　　
　　4. 数据可视化
　　不要以为pandas只是个数据处理工具，它还可以帮助你做可视化图表，而且能高度集成matplotlib。
　　你可以用pandas的plot方法绘制散点图、柱状图、折线图等各种主流图表。
　　5. 创建新列
　　有时需要通过函数转化旧列创建一个新的字段列，pandas也能轻而易举的实现
　　image6. 分组计算
　　在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。
　　pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。
　　image
　　7. 数据合并
　　数据处理中经常会遇到将多个表合并成一个表的情况，很多人会打开多个excel表，然后手动复制粘贴，这样就很低效。
　　pandas提供了merge、join、concat等方法用来合并或连接多张表。
　　小结
　　pandas还有数以千计的强大函数，能实现各种骚操作。
　　python也还有数不胜数的宝藏库，等着大家去探索
　　三、Pandas学习资源
　　如果说学习Pandas最好的教程是什么，那毫无疑问是官方文档，从小白到高手，它都给你安排的妥妥的，这个后面详细介绍。
　　下面我会从入门、进阶、练习四个三面给你们推荐相应的教程和资源。
　　1. 入门教程
　　十分钟入门Pandas（英文版）[1]
　　这是Pandas官网专门为新手写的入门引导，大概就几千字，包括对Pandas的简要介绍，和一些基本的功能函数。
　　主要的内容有：数据的创建、查看、筛选、拼接、连接、分组、变形、可视化等等。
　　而且这个小册子包含了很多代码示例，如果你能完整过一遍，入门Pandas基本没啥问题。
　　中文版似乎也有，但翻译的准确性大家自己识别斟酌下。
　　十分钟入门 Pandas | Pandas 中文[2]
　　利用Pandas进行数据分析[3]
　　这本书不用了说了，可能是你入门python数据分析的第一本书，它的作者是Pandas库的核心开发者，也就是说这本书相当于是Pandas的官方出版教程。
　　image
　　为什么它适合入门pandas，因为整本书的编排是从数据分析的角度切入的，由浅入深将pandas对数据的处理讲的很透彻。
　　当然这本书也存在知识点过于零碎，翻译不到位的问题，但整体来说是本好书。
　　w3schools pandas tutorial[4]
　　w3school的pandas文档， 逻辑比较清晰，也是从数据分析角度去讲pandas。
　　image
　　Learn Pandas Tutorials[5]
　　数据科学平台kaggle提供的pandas入门教程，共六大节涵盖了pandas数据处理各种方法。
　　image
　　joyful-pandas[6]
　　国内小伙伴写的Pandas笔记，挺详细的，大家可以去下载项目里的notebook，放到自己电脑里练习。
　　2. 进阶教程
　　
　　pandas用户指南[7]
　　这是pandas官网的教程，非常详细，主要从数据处理的角度介绍相应的pandas函数，方便用户查阅。
　　如果你的英文还不错，也喜欢阅读技术文档，我是建议花时间把这份指南看一遍，配合练习。
　　我把整个pandas文档下载下来，发现足足有3000多页。
　　pandas api检索[8]
　　官网的pandas api集合，也就是pandas所有函数方法的使用规则，是字典式的教程，建议多查查。
　　pandas-cookbook[9]
　　这是一个开源文档，作者不光介绍了Pandas的基本语法，还给出了大量的数据案例，让你在分析数据的过程中熟悉pandas各种操作。
　　Python Data Science Handbook[10]
　　数据科学书册，不光有pandas，还有ipython、numpy、matplotlib、sklearn，这些都是深入学习pandas不可缺少的工具。
　　3. 练习资源
　　Pandas练习集[11]
　　github上一个练习项目，针对pandas每个功能都有对应的真实数据练习。
　　101个Pandas练习[12]
　　一位国外博主总结的100多个pandas练习题，非常全面。
　　datacamp[13]
　　数据科学教程网站，里面有大量pandas的练习题，还提供了详细的速查表。
　　小结
　　pandas的教程主要还是以英文为主，国内翻译的质量参差不齐，还是建议你在入门后多去看英文文档，这是第一手资料，也是最靠谱的。
　　Reference[1]
　　十分钟入门Pandas（英文版）:
　　[2]
　　十分钟入门 Pandas | Pandas 中文:
　　[3]
　　利用Pandas进行数据分析:
　　[4]
　　w3schools pandas tutorial:
　　[5]
　　Learn Pandas Tutorials:
　　[6]
　　joyful-pandas:
　　[7]
　　pandas用户指南:#user-guide
　　[8]
　　pandas api检索:#api
　　[9]
　　pandas-cookbook:
　　[10]
　　Python Data Science Handbook:
　　[11]
　　Pandas练习集:
　　[12]
　　101个Pandas练习:
　　[13]
　　datacamp:
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　　插入词库cdn网络慢连接不稳定采集进度不走数据库超时下载失败
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　　1、对于常见的采集设备，
　　
　　2、wifi分析中的wifidebug就是用来探测路由是否被断线，是否有无线路由器被使用时常会导致路由器检测被断，
　　3、数据库分析可以将路由进行分析及更新，
　　4、内网（web与network）共享采集路由：需要路由器在接入该网段的互联网下，且同一网段内不允许有相同网段使用相同的dhcp机制，这样会导致路由超时，
　　
　　5、同步更新（collaborativeandsynchronouscommunication）中的wget工作机制：wget只需要抓取相同的路由流，不进行任何更新对于同步更新即ping不通ping不通=不同步，
　　6、节点共享（proxyhost）：第一对二更新和合并请求可能与1最为相似节点2合并请求可能与ping2不同或其他
　　7、同步更新（parallelandsynchronousalgebraiccommunication）：合并请求对于分组请求（g组的ac_df命令行）， 查看全部

　　【教程youtube教程】采集内容插入词库，自动爬下来
　　采集内容插入词库，自动爬下来。三天内持续积累下来。有用的词就加进去了，没用的词就干脆删了。加快爬虫速度，也增加了曝光率，何乐而不为。
　　长尾关键词集合，还有wordpress手工整理。一般在这里：。
　　
　　你可以考虑这个思路：写个程序爬虫爬取发言信息，生成统计词云，用统计词云再爬取更多。
　　给某几个人发一个im（活跃im人数总和最少要小于500），通知他们有口语化的口头禅，不要介意，我们群的群主就是做这个的。最后发布成一篇字幕版的全英字幕的【youtube教程】【原创】如何制作一个视频教程。
　　主要问题，1，为什么要爬下来，说什么内容2，运算量太大，写爬虫，一般都会从哪些入手，思路如何规划。3，微博活跃人数怎么选择，去除标签好像没必要（标签容易选择，但是活跃用户的资料数太多，都是你同类型的所以一些你不愿意爬的内容也会爬过来）4，和同类型公众号比起来，哪些内容可以爬，去除什么好像是个主要问题，再者互动在公众号里也有。
　　
　　微博的话，基本上每个网站都可以抓取。我们是用leaflet抓取的微博，需要搞一些词条，
　　爬虫主要是爬摘要和关键词
　　我们用的是看twitter的api，只要用一个邮箱，一些你想要抓取的信息都可以从twitter上面爬过来，再进行分析。 查看全部

　　采集内容插入词库+采集性格测试内容的8大误区
　　采集内容插入词库+采集性格测试内容。外链是关键，现在外链都在做关键词相关外链。网站内容方面我们也正在做：【微信公众号内容采集】微信公众号“必虎速”+我们网站全网内容全部采集之后，经过进一步优化也能采集到性格测试类网站内容，每个网站都配备免费的内容专栏。将来可以共同采集，实现无限制的扩展。
　　请发邮件至。
　　最好是靠采集，别浪费你的时间。
　　我搜集了seoer常见的8大误区！给大家稍微总结一下，
　　1、收录不需要那么高质量！
　　2、因为我不是seo，
　　3、我上传了xxx，
　　4、我没上传任何内容也可以上排名排在前几的！
　　5、我不一定非要上传任何内容，
　　6、做网站不是我能做到的，要靠别人的网站（收录xxx，
　　7、我不是seoer，
　　8、如果我的网站没有被搜索引擎收录，那我在网站上的任何操作意义都不大！seoer主要分为5大类：爬虫蜘蛛型、网站内容型、网站营销型、网站推广型、网站内容型。无论是做搜索引擎优化还是做其他做网站都应该这样分类。为什么同样是做内容和做排名，不同的网站操作上会有这么大差异，关键就是要分清楚内容来源于哪些网站。
　　具体的有几个呢？我这就把大家说一下：
　　1、收录量不是判断网站质量的唯一因素！有部分网站是做收录和排名以及外链都做好，但是却没有做网站的质量。这种网站做了排名和收录以后，虽然排名很靠前，但是是因为这个网站的内容本身就是站内算法做出来的。并且网站的产品和服务更新快，对用户的影响力大，用户粘性高。如果这个网站没有好的内容、服务，用户体验差，好的用户接受度不高。
　　久而久之，网站的排名就会慢慢下滑。所以收录量是判断网站质量的第一要素，一般排名不好的内容，收录量都不会好。
　　2、内容质量也不能代表网站内容的质量！现在很多做seo的做好了内容，上百度搜索下，排名都比较靠前，但是他们的内容是从百度哪找的？绝大部分都是来自于b2b的网站。b2b网站就是搜索引擎的抓取关键词去处，这样我们来找内容的时候就会搜索的最精准的网站。但是很多seoer喜欢搜索标题。标题如果长的话，搜索引擎的抓取率基本上就很低了。
　　那么我们又该如何去判断这个标题是属于那种网站的呢？搜索一下，看看是来自这种网站的，就可以说明一部分问题了。最后一点就是seoer上传内容的时候，不是自己想写多少写多少，或者写没。 查看全部

　　案例 | R语言数据挖掘实战：电商评论情感分析
　　微信添加CDA为好友（ID：joinlearn），拉你入500人数据分析师交流群，点击阅读原文可查看CDA数据分析师交流群规范与福利，期待你来~
　　随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。
　　本文的结构如下
　　
　　1.要达到的目标
　　通过对客户的评论，进行一系列的方法进行分析，得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向，以及客户注重商品的哪些属性，商品的优点和缺点分别是什么，商品的卖点是什么，等等..
　　2.文本挖掘主要的思想.
　　由于语言数据的特殊性，我们主要是将一篇句子中的关键词提取出来，从而将一个评论的关键词也提取出来，然后根据关键词所占的权重，这里我们用空间向量的模型，将每个特征关键词转化为数字向量，然后计算其距离，然后聚类，得到情感的三类，分别是正面的，负面的，中性的.用以代表客户对商品的情感倾向.
　　3.文本挖掘的主要流程：
　　
　　请输入标题4.案例流程简介与原理介绍及软件操作
　　
　　4.1数据的爬取
　　
　　首先下载优采云软件，链接是http：///download，下载安装后，注册账号登录， 界面如上：
　　点击快速开始—新建任务，输入任务名点击下一步，打开京东美的热水器页面
　　
　　复制制页面的地址到优采云中去如下图：
　　
　　观察网页的类型，由于包含美的热水器的页面不止一页，下面有翻页按钮，因此我们需要建立一个循环点击下一页， 然后在优采云中的京东页面上点击下一页，在弹出的对话列表中点击循环点击下一页，如图：
　　然后点击一个商品，在弹出的页面中点击添加一个元素列表以处理一祖元素--再点击添加到列表—继续编辑列表，接下来我们点击另一商品的名字，在弹出的页面上点击添加到列表，这样软件便自动识别了页面中的其他商品，再点击创建列表完成，再点击循环，这样就创建了一个循环抓取页面中商品的列表，
　　然后软件自动跳转到第一个商品的具体页面，我们点击评论，在弹出页面中点击 点击这个元素，看到评论也有很多页，这时我们又需要创建一个循环列表，同上，点击下一页—循环点击.然后点击我们需要抓取的评论文本，在弹出页面中点击创建一个元素列表以处理一组元素—-点击添加到列表—继续编辑列表，然后点击第2个评论在弹出页面中点击添加到列表—循环，再点击评论的文本选择抓取这个元素的文本.好了，此时软件会循环抓取本页面的文本，如图：
　　都点击完成成后，我们再看设计器发现有4个循环，第一个是翻页，第二个是循环点击每一个商品，第三个是评论页翻页，第4个是循环抓取评论文本，这样我们需要把第4个循环内嵌在第3个循环里面去，然后再整体内嵌到第2个循环里面去，再整体内嵌到第1个循环里面去，这样的意思就是，先点下一页，再点商品，再点下一特，再抓取评论，这套动作循环.那么我们在设计器中只需拖动第4个循环到第3个循环再这样拖动下去.即可： 拖动结果如下：，再点下一步—下一步–单击采集就OK 了.
　　
　　4.2文本去重
　　本例使用了京东平台下对于美的热水器的客户评论作为分析对象，按照流程，首先我们使用优采云在京东网站上爬取了客户对于美的热水器的评论，部分数据如下！
　　
　　进行简单的观察，我们可以发现评论的一些特点，
　　故我们需要对这些数据进行数据预处理，先进行数据清洗，编辑距离去重其实就是一种字符串之间相似度计算的方法。给定两个字符串，将字符串A转化为字符串B所需要的删除、插入、替换等操作步骤的数量就叫做从A到B的编辑路径。而最短的编辑路径就叫字符串A、B的编辑距离。比如，“还没正式使用，不知道怎样，但安装的材料费确实有点高，380”与“还没使用，不知道质量如何，但安装的材料费确实贵，380”的编辑距离就是9.
　　首先，针对重复的评论我们要去重，即删掉重复的评论.
　　另外一句话中出现的重复词汇，这会影响一个评论中关键词在整体中出现的频率太高而影响分析结果.我们要将其压缩.
　　还有一些无意义的评论，像是自动好评的，我们要识别并删去.
　　4.3压缩语句的规则：
　　1.若读入与上列表相同，下为空，则放下2.若读入与上列表相同，下有，判断重复， 清空下表3.若读入与上列表相同，下有，判断不重，清空上下4.若读入与上列表不同，字符>=2，判断重复，清空上下5.若读入与上列表不同，下为空，判断不重，继续放上6.若读入与上列表不同，下有，判断不重，放下7.读完后，判断上下，若重则压缩.
　　4.4然后我们再进行中文的分词，分词的大致原理是：
　　中文分词是指将一段汉字序列切分成独立的词。分词结果的准确性对文本挖掘效果至关重要。目前分词算法主要包括四种：字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的方法和基于机器学习的算法。
　　1.字符串匹配算法是将待分的文本串和词典中的词进行精确匹配，如果词典中的字符串出现在当前的待分的文本中，说明匹配成功。常用的匹配算法主要有正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最小切分。
　　2.基于理解的算法是通过模拟现实中人对某个句子的理解的效果进行分词。这种方法需要进行句法结构分析，同时需要使用大量的语言知识和信息，比较复杂。
　　3.基于统计的方法是利用统计的思想进行分词。单词由单字构成，在文本中，相邻字共同出现的次数越多，他们构成词的概率就越大；因此可以利用字之间的共现概率来反映词的几率，统计相邻字的共现次数，计算它们的共现概率。当共现概率高于设定的阈值时，可以认为它们可能构成了词
　　4.最后是基于机器学习的方法：利用机器学习进行模型构建。构建大量已分词的文本作为训练数据，利用机器学习算法进行模型训练，利用模型对未知文本进行分词。
　　4.5得到分词结果后
　　我们知道，在句子中经常会有一些”了””啊””但是”这些句子的语气词，关联词，介词等等，这些词语对于句子的特征没有贡献，我们可以将其去除，另外还有一些专有名词，针对此次分析案例，评论中经常会出现”热水器”，”中国”这是我们已知的，因为我们本来就是对于热水器的评论进行分析，故这些属于无用信息.我们也可以删除.那么这里就要去除这些词.一般是通过建立的自定义词库来删除.
　　4.6 我们处理完分词结果后
　　便可以进行统计，画出词频云图，来大致的了解那些关键词的情况，借此对于我们下一步的分析，提供思考的材料.操作如下：
　　
　　4.7 有了分词结果后
　　我们便开始着手建模分析了，在模型的选择面前，有很多方法，但总结下来就只有两类，分别向量空间模型和概率模型，这里分别介绍一个代表模型
　　模型一： TF-IDF法：
　　
　　方法A：将每个词出现的频率加权后，当做其所在维度的坐标，由此确定一特征的空间位置.
　　方法B：将出现的所有词包含的属性作为维度，再将词与每个属性的关系作为坐标，然后来定位一篇文档在向量空间里的位置.
　　但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.
　　模型二：.LDA模型
　　传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。
　　举个例子，有两个句子分别如下：
　　“乔布斯离我们而去了。”“苹果价格会不会降？”
　　可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似，所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义，而语义挖掘的利器是主题模型，LDA就是其中一种比较有效的模型。
　　LDA模型是一个无监督的生成主题模型，其假设：文档集中的文档是按照一定的概率共享隐含主题集合，隐含主题集合则由相关词构成。这里一共有三个集合，分别是文档集、主题集和词集。文档集到主题集服从概率分布，词集到主题集也服从概率分布。现在我们已知文档集和词集，根据贝叶斯定理我们就有可能求出主题集。具体的算法非常复杂，这里不做多的解释，有兴趣的同学可以参看如下资料http：///shujuwajue/2609.html
　　http：///huagong_a ... 37616
　　4.8 项目总结
　　1.数据的复杂性更高，文本挖掘面对的非结构性语言，且文本很复杂.
　　2.流程不同，文本挖掘更注重预处理阶段
　　3.总的流程如下：
　　
　　5.应用领域：
　　1.舆情分析
　　2.搜索引擎优化
　　3.其他各行各业的辅助应用
　　6.分析工具：
　　ROST CM 6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析，用户量超过7000，遍布海内外100多所大学，包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。下载地址： http：///soft/softview-38078.html
　　RStudio是一种R语言的集成开发环境(IDE)，其亮点是出色的界面设计及编程辅助工具。它可以在多种平台上运行，包括windows，Mac，Ubuntu，以及网页版。另外这个软件是免费和开源的，可以在官方网页：上下载。
　　7.1 Rostcm6实现：
　　
　　打开软件ROSTCM6
　　这是处理前的文本内容，我们将爬取到的数据，只去除评论这一字段，然后保存为TXT格式，打开如下，按照流程我们先去除重复和字符，英文，数字等项.
　　
　　2．点 文本处理–一般性处理—处理条件选 “凡是重复的行只保留一行”与"把所有行中包含的英文字符全部删掉" 用来去掉英文和数字等字符
　　
　　
　　这是处理后的文档内容，可以看到数字和英文都被删除了.
　　
　　3．接下来， 再进行分词处理. 点 功能分析 —-分词 (这里可以选择自定义词库，比如搜狗词库，或者其他)
　　
　　得分词处理后的结果.，简单观察一下，分词后 ，有许多 "在"，"下"，"一"等等无意义的停用词
　　
　　4．接下来，我们进行专有名词，停用词过滤. 并统计词频.点 功能分析 —词频分析(中文)
　　
　　在功能性分析下点情感分析，可以进行情感分析，
　　
　　并可以实现云图的可视化.
　　7.2 R的实现
　　这里需要安装几个必须包，因为有几个包安装比较复杂，这里给了链接http：///cl1143015 ... 82731
　　大家可以参看这个博客安装包.安装完成后就可以开始R文本挖掘了，下面代码说明性文字比较少，各个函数的功能对于初学者来说比较陌生，读者可以先看完这几篇文章，了解了各个函数的功能后再用R进行文本挖掘链接如下：
　　http：///Blog/archives/29060
　　http：///s%3Fsn ... irect
　　看完后，再进行就会明朗很多了.
　　加载工作空间library(rJava)
　　library(tmcn)
　　library(Rwordseg)
　　library(tm)
　　setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt"，encoding = "UTF-8")
　　head(data1)
　　data
　　—————————————————————#Rwordseg分词
　　data1_cut=segmentCN(data1，nosymbol=T，returnType="tm")
　　删除\n，英文字母，数字data1_cut=gsub("\n"，""，data1_cut)
　　data1_cut=gsub("[a-z]*"，""，data1_cut)
　　data1_cut=gsub("\d+"，""，data1_cut)
　　write.table(data1_cut，&#39;data1_cut.txt&#39;，row.names = FALSE)
　　Data1=readLines(&#39;data1_cut.txt&#39;)
　　Data1=gsub(&#39;\"&#39;，&#39;&#39;，data1_cut)
　　length(Data1)
　　head(Data1)
　　———————————————————————– #加载工作空间
　　library(NLP)
　　library(tm)
　　library(slam)
　　library(topicmodels)
　　R语言环境下的文本可视化及主题分析setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos_cut.txt"，encoding = "UTF-8")
　　head(data1)
　　stopwords
　　stopwords = stopwords[611：length(stopwords)]
　　删除空格、字母Data1=gsub("\n"，""，Data1)
　　Data1=gsub("[a~z]*"，""，Data1)
　　Data1=gsub("\d+"，""，Data1)
　　构建语料库corpus1 = Corpus(VectorSource(Data1))
　　corpus1 = tm_map(corpus1，FUN=removeWords，stopwordsCN(stopwords))
　　建立文档-词条矩阵sample.dtm1
　　colnames(as.matrix(sample.dtm1))
　　tm：：findFreqTerms(sample.dtm1，2)
　　unlist(tm：：findAssocs(sample.dtm1，&#39;安装&#39;，0.2))
　　—————————————————————–
　　#主题模型分析
　　Gibbs = LDA(sample.dtm1， k = 3， method = "Gibbs"，control = list(seed = 2015， burnin = 1000，thin = 100， iter = 1000))
　　最可能的主题文档Topic1
　　table(Topic1)
　　每个Topic前10个TermTerms1
　　Terms1
　　——————————————————————- #用vec方法分词
　　library(tmcn)
　　library(tm)
　　library(Rwordseg)
　　library(wordcloud)
　　setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt"，encoding = "UTF-8")
　　d.vec1
　　wc1=getWordFreq(unlist(d.vec1)，onlyCN = TRUE)
　　wordcloud(wc1$Word，wc1$Freq，col=rainbow(length(wc1$Freq))，min.freq = 1000)
　　#
　　8.结果展示与说明
　　这是分析的部分结果.可以看到大部分客户的评论包含积极情绪，说明了客户对于美的热水器认可度比较高满意度也可以，当然，我们仅凭情感分析的结果是无法看出，客户到底对于哪些方面满意，哪些方面不满意，我们有什么可以保持的地方，又有哪些需要改进的地方，这就需要我们的另一项结果展示.
　　
　　
　　点可视化工具，便可得到词频云图.根据云图，我们可以看到客户最最关心的几个点，也就是评论中，说得比较多的几个点，由图我们可以看到”安装”，”师傅””配件””加热””快””便宜””速度””品牌””京东””送货”“服务””价格””加热”等等关键词出现频率较高，我们大致可以猜测的是26
　　另外值得我们注意的是，云图里面，也有些”好”，”大”，”满意”等等出现比较多的词，我们尚且不知道这些词背后的语义，这就需要我们去找到相应的评论，提取出这些词相应的主题点.再加以优化分析的结果
　　
　　文 |@白加黑治感冒
　　来源 | PPV课
　　原文：
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　　学术观点| 拿“双十一”开涮的文本挖掘：电商评论情感分析
　　
　　随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。
　　本文的结构如下
　　
　　1.要达到的目标
　　通过对客户的评论，进行一系列的方法进行分析，得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向，以及客户注重商品的哪些属性，商品的优点和缺点分别是什么，商品的卖点是什么，等等..
　　2.文本挖掘主要的思想.
　　由于语言数据的特殊性，我们主要是将一篇句子中的关键词提取出来，从而将一个评论的关键词也提取出来，然后根据关键词所占的权重，这里我们用空间向量的模型，将每个特征关键词转化为数字向量，然后计算其距离，然后聚类，得到情感的三类，分别是正面的，负面的，中性的.用以代表客户对商品的情感倾向.
　　3.文本挖掘的主要流程：
　　
　　请输入标题4.案例流程简介与原理介绍及软件操作
　　
　　4.1数据的爬取
　　
　　首先下载优采云软件，链接是http：///download，下载安装后，注册账号登录， 界面如上：
　　点击快速开始—新建任务，输入任务名点击下一步，打开京东美的热水器页面
　　
　　复制制页面的地址到优采云中去如下图：
　　
　　观察网页的类型，由于包含美的热水器的页面不止一页，下面有翻页按钮，因此我们需要建立一个循环点击下一页， 然后在优采云中的京东页面上点击下一页，在弹出的对话列表中点击循环点击下一页，如图：
　　然后点击一个商品，在弹出的页面中点击添加一个元素列表以处理一祖元素--再点击添加到列表—继续编辑列表，接下来我们点击另一商品的名字，在弹出的页面上点击添加到列表，这样软件便自动识别了页面中的其他商品，再点击创建列表完成，再点击循环，这样就创建了一个循环抓取页面中商品的列表，
　　然后软件自动跳转到第一个商品的具体页面，我们点击评论，在弹出页面中点击 点击这个元素，看到评论也有很多页，这时我们又需要创建一个循环列表，同上，点击下一页—循环点击.然后点击我们需要抓取的评论文本，在弹出页面中点击创建一个元素列表以处理一组元素—-点击添加到列表—继续编辑列表，然后点击第2个评论在弹出页面中点击添加到列表—循环，再点击评论的文本选择抓取这个元素的文本.好了，此时软件会循环抓取本页面的文本，如图：
　　都点击完成成后，我们再看设计器发现有4个循环，第一个是翻页，第二个是循环点击每一个商品，第三个是评论页翻页，第4个是循环抓取评论文本，这样我们需要把第4个循环内嵌在第3个循环里面去，然后再整体内嵌到第2个循环里面去，再整体内嵌到第1个循环里面去，这样的意思就是，先点下一页，再点商品，再点下一特，再抓取评论，这套动作循环.那么我们在设计器中只需拖动第4个循环到第3个循环再这样拖动下去.即可： 拖动结果如下：，再点下一步—下一步–单击采集就OK 了.
　　
　　4.2文本去重
　　本例使用了京东平台下对于美的热水器的客户评论作为分析对象，按照流程，首先我们使用优采云在京东网站上爬取了客户对于美的热水器的评论，部分数据如下！
　　
　　进行简单的观察，我们可以发现评论的一些特点，
　　故我们需要对这些数据进行数据预处理，先进行数据清洗，编辑距离去重其实就是一种字符串之间相似度计算的方法。给定两个字符串，将字符串A转化为字符串B所需要的删除、插入、替换等操作步骤的数量就叫做从A到B的编辑路径。而最短的编辑路径就叫字符串A、B的编辑距离。比如，“还没正式使用，不知道怎样，但安装的材料费确实有点高，380”与“还没使用，不知道质量如何，但安装的材料费确实贵，380”的编辑距离就是9.
　　首先，针对重复的评论我们要去重，即删掉重复的评论.
　　另外一句话中出现的重复词汇，这会影响一个评论中关键词在整体中出现的频率太高而影响分析结果.我们要将其压缩.
　　还有一些无意义的评论，像是自动好评的，我们要识别并删去.
　　4.3压缩语句的规则：
　　1.若读入与上列表相同，下为空，则放下2.若读入与上列表相同，下有，判断重复， 清空下表3.若读入与上列表相同，下有，判断不重，清空上下4.若读入与上列表不同，字符>=2，判断重复，清空上下5.若读入与上列表不同，下为空，判断不重，继续放上6.若读入与上列表不同，下有，判断不重，放下7.读完后，判断上下，若重则压缩.
　　4.4然后我们再进行中文的分词，分词的大致原理是：
　　中文分词是指将一段汉字序列切分成独立的词。分词结果的准确性对文本挖掘效果至关重要。目前分词算法主要包括四种：字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的方法和基于机器学习的算法。
　　1.字符串匹配算法是将待分的文本串和词典中的词进行精确匹配，如果词典中的字符串出现在当前的待分的文本中，说明匹配成功。常用的匹配算法主要有正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最小切分。
　　2.基于理解的算法是通过模拟现实中人对某个句子的理解的效果进行分词。这种方法需要进行句法结构分析，同时需要使用大量的语言知识和信息，比较复杂。
　　3.基于统计的方法是利用统计的思想进行分词。单词由单字构成，在文本中，相邻字共同出现的次数越多，他们构成词的概率就越大；因此可以利用字之间的共现概率来反映词的几率，统计相邻字的共现次数，计算它们的共现概率。当共现概率高于设定的阈值时，可以认为它们可能构成了词
　　4.最后是基于机器学习的方法：利用机器学习进行模型构建。构建大量已分词的文本作为训练数据，利用机器学习算法进行模型训练，利用模型对未知文本进行分词。
　　4.5得到分词结果后
　　我们知道，在句子中经常会有一些”了””啊””但是”这些句子的语气词，关联词，介词等等，这些词语对于句子的特征没有贡献，我们可以将其去除，另外还有一些专有名词，针对此次分析案例，评论中经常会出现”热水器”，”中国”这是我们已知的，因为我们本来就是对于热水器的评论进行分析，故这些属于无用信息.我们也可以删除.那么这里就要去除这些词.一般是通过建立的自定义词库来删除.
　　4.6 我们处理完分词结果后
　　便可以进行统计，画出词频云图，来大致的了解那些关键词的情况，借此对于我们下一步的分析，提供思考的材料.操作如下：
　　
　　4.7 有了分词结果后
　　我们便开始着手建模分析了，在模型的选择面前，有很多方法，但总结下来就只有两类，分别向量空间模型和概率模型，这里分别介绍一个代表模型
　　模型一： TF-IDF法：
　　
　　方法A：将每个词出现的频率加权后，当做其所在维度的坐标，由此确定一特征的空间位置.
　　方法B：将出现的所有词包含的属性作为维度，再将词与每个属性的关系作为坐标，然后来定位一篇文档在向量空间里的位置.
　　但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.
　　模型二：.LDA模型
　　传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。
　　举个例子，有两个句子分别如下：
　　“乔布斯离我们而去了。”“苹果价格会不会降？”
　　可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似，所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义，而语义挖掘的利器是主题模型，LDA就是其中一种比较有效的模型。
　　LDA模型是一个无监督的生成主题模型，其假设：文档集中的文档是按照一定的概率共享隐含主题集合，隐含主题集合则由相关词构成。这里一共有三个集合，分别是文档集、主题集和词集。文档集到主题集服从概率分布，词集到主题集也服从概率分布。现在我们已知文档集和词集，根据贝叶斯定理我们就有可能求出主题集。具体的算法非常复杂，这里不做多的解释，有兴趣的同学可以参看如下资料http：///shujuwajue/2609.html
　　http：///huagong_a ... 37616
　　4.8 项目总结
　　1.数据的复杂性更高，文本挖掘面对的非结构性语言，且文本很复杂.
　　2.流程不同，文本挖掘更注重预处理阶段
　　3.总的流程如下：
　　
　　5.应用领域：
　　1.舆情分析
　　2.搜索引擎优化
　　3.其他各行各业的辅助应用
　　6.分析工具：
　　ROST CM 6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析，用户量超过7000，遍布海内外100多所大学，包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。下载地址： http：///soft/softview-38078.html
　　RStudio是一种R语言的集成开发环境(IDE)，其亮点是出色的界面设计及编程辅助工具。它可以在多种平台上运行，包括windows，Mac，Ubuntu，以及网页版。另外这个软件是免费和开源的，可以在官方网页：上下载。
　　7.1 Rostcm6实现：
　　
　　打开软件ROSTCM6
　　这是处理前的文本内容，我们将爬取到的数据，只去除评论这一字段，然后保存为TXT格式，打开如下，按照流程我们先去除重复和字符，英文，数字等项.
　　
　　2．点 文本处理–一般性处理—处理条件选 “凡是重复的行只保留一行”与"把所有行中包含的英文字符全部删掉" 用来去掉英文和数字等字符
　　
　　
　　这是处理后的文档内容，可以看到数字和英文都被删除了.
　　
　　3．接下来， 再进行分词处理. 点 功能分析 —-分词 (这里可以选择自定义词库，比如搜狗词库，或者其他)
　　
　　得分词处理后的结果.，简单观察一下，分词后 ，有许多 "在"，"下"，"一"等等无意义的停用词
　　
　　4．接下来，我们进行专有名词，停用词过滤. 并统计词频.点 功能分析 —词频分析(中文)
　　
　　在功能性分析下点情感分析，可以进行情感分析，
　　
　　并可以实现云图的可视化.
　　7.2 R的实现
　　这里需要安装几个必须包，因为有几个包安装比较复杂，这里给了链接http：///cl1143015 ... 82731
　　大家可以参看这个博客安装包.安装完成后就可以开始R文本挖掘了，下面代码说明性文字比较少，各个函数的功能对于初学者来说比较陌生，读者可以先看完这几篇文章，了解了各个函数的功能后再用R进行文本挖掘链接如下：
　　http：///Blog/archives/29060
　　http：///s%3Fsn ... irect
　　看完后，再进行就会明朗很多了.
　　加载工作空间library(rJava)
　　library(tmcn)
　　library(Rwordseg)
　　library(tm)
　　setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt"，encoding = "UTF-8")
　　head(data1)
　　data
　　—————————————————————#Rwordseg分词
　　data1_cut=segmentCN(data1，nosymbol=T，returnType="tm")
　　删除\n，英文字母，数字data1_cut=gsub("\n"，""，data1_cut)
　　data1_cut=gsub("[a-z]*"，""，data1_cut)
　　data1_cut=gsub("\d+"，""，data1_cut)
　　write.table(data1_cut，'data1_cut.txt'，row.names = FALSE)
　　Data1=readLines('data1_cut.txt')
　　Data1=gsub('\"'，''，data1_cut)
　　length(Data1)
　　head(Data1)
　　———————————————————————– #加载工作空间
　　library(NLP)
　　library(tm)
　　library(slam)
　　library(topicmodels)
　　R语言环境下的文本可视化及主题分析setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos_cut.txt"，encoding = "UTF-8")
　　head(data1)
　　stopwords
　　stopwords = stopwords[611：length(stopwords)]
　　删除空格、字母Data1=gsub("\n"，""，Data1)
　　Data1=gsub("[a~z]*"，""，Data1)
　　Data1=gsub("\d+"，""，Data1)
　　构建语料库corpus1 = Corpus(VectorSource(Data1))
　　corpus1 = tm_map(corpus1，FUN=removeWords，stopwordsCN(stopwords))
　　建立文档-词条矩阵sample.dtm1
　　colnames(as.matrix(sample.dtm1))
　　tm：：findFreqTerms(sample.dtm1，2)
　　unlist(tm：：findAssocs(sample.dtm1，'安装'，0.2))
　　—————————————————————–
　　#主题模型分析
　　Gibbs = LDA(sample.dtm1， k = 3， method = "Gibbs"，control = list(seed = 2015， burnin = 1000，thin = 100， iter = 1000))
　　最可能的主题文档Topic1
　　table(Topic1)
　　每个Topic前10个TermTerms1
　　Terms1
　　——————————————————————- #用vec方法分词
　　library(tmcn)
　　library(tm)
　　library(Rwordseg)
　　library(wordcloud)
　　setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt"，encoding = "UTF-8")
　　d.vec1
　　wc1=getWordFreq(unlist(d.vec1)，onlyCN = TRUE)
　　wordcloud(wc1$Word，wc1$Freq，col=rainbow(length(wc1$Freq))，min.freq = 1000)
　　#
　　8.结果展示与说明
　　这是分析的部分结果.可以看到大部分客户的评论包含积极情绪，说明了客户对于美的热水器认可度比较高满意度也可以，当然，我们仅凭情感分析的结果是无法看出，客户到底对于哪些方面满意，哪些方面不满意，我们有什么可以保持的地方，又有哪些需要改进的地方，这就需要我们的另一项结果展示.
　　
　　
　　点可视化工具，便可得到词频云图.根据云图，我们可以看到客户最最关心的几个点，也就是评论中，说得比较多的几个点，由图我们可以看到”安装”，”师傅””配件””加热””快””便宜””速度””品牌””京东””送货”“服务””价格””加热”等等关键词出现频率较高，我们大致可以猜测的是26
　　另外值得我们注意的是，云图里面，也有些”好”，”大”，”满意”等等出现比较多的词，我们尚且不知道这些词背后的语义，这就需要我们去找到相应的评论，提取出这些词相应的主题点.再加以优化分析的结果
　　
　　文 |@白加黑治感冒
　　来源 | PPV课
　　原文：
　　1
　　出版与投稿
　　2
　　读书小札编辑部招新
　　现在我们的特色栏目“读书小札”编辑部招募青年教师和研究生加入我们的读书写作活动。选读对象包括SSCI、 CSSCI的优秀论文和国内外学术专著。每个成员都要参与编辑部群组讨论、文章写作、校对和编辑（很多活动还是义务奉献）。我们稳定组员有8个人，现在继续招募语言学、翻译研究和文学方向的新人。由于读书写作任务压力大，围观者很快就淘汰掉，欢迎有学术奉献精神的新人诚意加入。加入方法：添加公众号负责人微信：wonderdesire（请实名添加，也请加入群组后实名：姓名-单位-研究方向）。其他业务联系请发邮件到： 查看全部

　　电商评论情感分析
　　随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。
　　本文的结构如下
　　
　　1.要达到的目标
　　通过对客户的评论，进行一系列的方法进行分析，得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向，以及客户注重商品的哪些属性，商品的优点和缺点分别是什么，商品的卖点是什么，等等..
　　2.文本挖掘主要的思想.
　　由于语言数据的特殊性，我们主要是将一篇句子中的关键词提取出来，从而将一个评论的关键词也提取出来，然后根据关键词所占的权重，这里我们用空间向量的模型，将每个特征关键词转化为数字向量，然后计算其距离，然后聚类，得到情感的三类，分别是正面的，负面的，中性的.用以代表客户对商品的情感倾向.
　　3.文本挖掘的主要流程：
　　
　　请输入标题4.案例流程简介与原理介绍及软件操作
　　
　　4.1数据的爬取
　　
　　首先下载优采云软件，链接是http：///download，下载安装后，注册账号登录， 界面如上：
　　点击快速开始—新建任务，输入任务名点击下一步，打开京东美的热水器页面
　　
　　复制制页面的地址到优采云中去如下图：
　　
　　观察网页的类型，由于包含美的热水器的页面不止一页，下面有翻页按钮，因此我们需要建立一个循环点击下一页， 然后在优采云中的京东页面上点击下一页，在弹出的对话列表中点击循环点击下一页，如图：
　　然后点击一个商品，在弹出的页面中点击添加一个元素列表以处理一祖元素--再点击添加到列表—继续编辑列表，接下来我们点击另一商品的名字，在弹出的页面上点击添加到列表，这样软件便自动识别了页面中的其他商品，再点击创建列表完成，再点击循环，这样就创建了一个循环抓取页面中商品的列表，
　　然后软件自动跳转到第一个商品的具体页面，我们点击评论，在弹出页面中点击 点击这个元素，看到评论也有很多页，这时我们又需要创建一个循环列表，同上，点击下一页—循环点击.然后点击我们需要抓取的评论文本，在弹出页面中点击创建一个元素列表以处理一组元素—-点击添加到列表—继续编辑列表，然后点击第2个评论在弹出页面中点击添加到列表—循环，再点击评论的文本选择抓取这个元素的文本.好了，此时软件会循环抓取本页面的文本，如图：
　　都点击完成成后，我们再看设计器发现有4个循环，第一个是翻页，第二个是循环点击每一个商品，第三个是评论页翻页，第4个是循环抓取评论文本，这样我们需要把第4个循环内嵌在第3个循环里面去，然后再整体内嵌到第2个循环里面去，再整体内嵌到第1个循环里面去，这样的意思就是，先点下一页，再点商品，再点下一特，再抓取评论，这套动作循环.那么我们在设计器中只需拖动第4个循环到第3个循环再这样拖动下去.即可： 拖动结果如下：，再点下一步—下一步–单击采集就OK 了.
　　
　　4.2文本去重
　　本例使用了京东平台下对于美的热水器的客户评论作为分析对象，按照流程，首先我们使用优采云在京东网站上爬取了客户对于美的热水器的评论，部分数据如下！
　　
　　进行简单的观察，我们可以发现评论的一些特点，
　　故我们需要对这些数据进行数据预处理，先进行数据清洗，编辑距离去重其实就是一种字符串之间相似度计算的方法。给定两个字符串，将字符串A转化为字符串B所需要的删除、插入、替换等操作步骤的数量就叫做从A到B的编辑路径。而最短的编辑路径就叫字符串A、B的编辑距离。比如，“还没正式使用，不知道怎样，但安装的材料费确实有点高，380”与“还没使用，不知道质量如何，但安装的材料费确实贵，380”的编辑距离就是9.
　　首先，针对重复的评论我们要去重，即删掉重复的评论.
　　另外一句话中出现的重复词汇，这会影响一个评论中关键词在整体中出现的频率太高而影响分析结果.我们要将其压缩.
　　还有一些无意义的评论，像是自动好评的，我们要识别并删去.
　　4.3压缩语句的规则：
　　1.若读入与上列表相同，下为空，则放下2.若读入与上列表相同，下有，判断重复， 清空下表3.若读入与上列表相同，下有，判断不重，清空上下4.若读入与上列表不同，字符>=2，判断重复，清空上下5.若读入与上列表不同，下为空，判断不重，继续放上6.若读入与上列表不同，下有，判断不重，放下7.读完后，判断上下，若重则压缩.
　　4.4然后我们再进行中文的分词，分词的大致原理是：
　　中文分词是指将一段汉字序列切分成独立的词。分词结果的准确性对文本挖掘效果至关重要。目前分词算法主要包括四种：字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的方法和基于机器学习的算法。
　　1.字符串匹配算法是将待分的文本串和词典中的词进行精确匹配，如果词典中的字符串出现在当前的待分的文本中，说明匹配成功。常用的匹配算法主要有正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最小切分。
　　2.基于理解的算法是通过模拟现实中人对某个句子的理解的效果进行分词。这种方法需要进行句法结构分析，同时需要使用大量的语言知识和信息，比较复杂。
　　3.基于统计的方法是利用统计的思想进行分词。单词由单字构成，在文本中，相邻字共同出现的次数越多，他们构成词的概率就越大；因此可以利用字之间的共现概率来反映词的几率，统计相邻字的共现次数，计算它们的共现概率。当共现概率高于设定的阈值时，可以认为它们可能构成了词
　　4.最后是基于机器学习的方法：利用机器学习进行模型构建。构建大量已分词的文本作为训练数据，利用机器学习算法进行模型训练，利用模型对未知文本进行分词。
　　4.5得到分词结果后
　　我们知道，在句子中经常会有一些”了””啊””但是”这些句子的语气词，关联词，介词等等，这些词语对于句子的特征没有贡献，我们可以将其去除，另外还有一些专有名词，针对此次分析案例，评论中经常会出现”热水器”，”中国”这是我们已知的，因为我们本来就是对于热水器的评论进行分析，故这些属于无用信息.我们也可以删除.那么这里就要去除这些词.一般是通过建立的自定义词库来删除.
　　4.6 我们处理完分词结果后
　　便可以进行统计，画出词频云图，来大致的了解那些关键词的情况，借此对于我们下一步的分析，提供思考的材料.操作如下：
　　
　　4.7 有了分词结果后
　　我们便开始着手建模分析了，在模型的选择面前，有很多方法，但总结下来就只有两类，分别向量空间模型和概率模型，这里分别介绍一个代表模型
　　模型一： TF-IDF法：
　　
　　方法A：将每个词出现的频率加权后，当做其所在维度的坐标，由此确定一特征的空间位置.
　　方法B：将出现的所有词包含的属性作为维度，再将词与每个属性的关系作为坐标，然后来定位一篇文档在向量空间里的位置.
　　但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.
　　模型二：.LDA模型
　　传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。
　　举个例子，有两个句子分别如下：
　　“乔布斯离我们而去了。”“苹果价格会不会降？”
　　可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似，所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义，而语义挖掘的利器是主题模型，LDA就是其中一种比较有效的模型。
　　LDA模型是一个无监督的生成主题模型，其假设：文档集中的文档是按照一定的概率共享隐含主题集合，隐含主题集合则由相关词构成。这里一共有三个集合，分别是文档集、主题集和词集。文档集到主题集服从概率分布，词集到主题集也服从概率分布。现在我们已知文档集和词集，根据贝叶斯定理我们就有可能求出主题集。具体的算法非常复杂，这里不做多的解释，有兴趣的同学可以参看如下资料http：///shujuwajue/2609.html
　　http：///huagong_a ... 37616
　　4.8 项目总结
　　1.数据的复杂性更高，文本挖掘面对的非结构性语言，且文本很复杂.
　　2.流程不同，文本挖掘更注重预处理阶段
　　3.总的流程如下：
　　
　　5.应用领域：
　　1.舆情分析
　　2.搜索引擎优化
　　3.其他各行各业的辅助应用
　　6.分析工具：
　　ROST CM 6是武汉大学沈阳教授研发编码的国内目前唯一的以辅助人文社会科学研究的大型免费社会计算平台。该软件可以实现微博分析、聊天分析、全网分析、网站分析、浏览分析、分词、词频统计、英文词频统计、流量分析、聚类分析等一系列文本分析，用户量超过7000，遍布海内外100多所大学，包括剑桥大学、日本北海道大学、北京大学、清华大学、香港城市大学、澳门大学众多高校。下载地址： http：///soft/softview-38078.html
　　RStudio是一种R语言的集成开发环境(IDE)，其亮点是出色的界面设计及编程辅助工具。它可以在多种平台上运行，包括windows，Mac，Ubuntu，以及网页版。另外这个软件是免费和开源的，可以在官方网页：上下载。
　　7.1 Rostcm6实现：
　　
　　打开软件ROSTCM6
　　这是处理前的文本内容，我们将爬取到的数据，只去除评论这一字段，然后保存为TXT格式，打开如下，按照流程我们先去除重复和字符，英文，数字等项.
　　
　　2．点 文本处理–一般性处理—处理条件选 “凡是重复的行只保留一行”与"把所有行中包含的英文字符全部删掉" 用来去掉英文和数字等字符
　　
　　
　　这是处理后的文档内容，可以看到数字和英文都被删除了.
　　
　　3．接下来， 再进行分词处理. 点 功能分析 —-分词 (这里可以选择自定义词库，比如搜狗词库，或者其他)
　　
　　得分词处理后的结果.，简单观察一下，分词后 ，有许多 "在"，"下"，"一"等等无意义的停用词
　　
　　4．接下来，我们进行专有名词，停用词过滤. 并统计词频.点 功能分析 —词频分析(中文)
　　
　　在功能性分析下点情感分析，可以进行情感分析，
　　
　　并可以实现云图的可视化.
　　7.2 R的实现
　　这里需要安装几个必须包，因为有几个包安装比较复杂，这里给了链接http：///cl1143015 ... 82731
　　大家可以参看这个博客安装包.安装完成后就可以开始R文本挖掘了，下面代码说明性文字比较少，各个函数的功能对于初学者来说比较陌生，读者可以先看完这几篇文章，了解了各个函数的功能后再用R进行文本挖掘链接如下：
　　http：///Blog/archives/29060
　　http：///s%3Fsn ... irect
　　看完后，再进行就会明朗很多了.
　　加载工作空间library(rJava)
　　library(tmcn)
　　library(Rwordseg)
　　library(tm)
　　setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt"，encoding = "UTF-8")
　　head(data1)
　　data
　　—————————————————————#Rwordseg分词
　　data1_cut=segmentCN(data1，nosymbol=T，returnType="tm")
　　删除\n，英文字母，数字data1_cut=gsub("\n"，""，data1_cut)
　　data1_cut=gsub("[a-z]*"，""，data1_cut)
　　data1_cut=gsub("\d+"，""，data1_cut)
　　write.table(data1_cut，'data1_cut.txt'，row.names = FALSE)
　　Data1=readLines('data1_cut.txt')
　　Data1=gsub('\"'，''，data1_cut)
　　length(Data1)
　　head(Data1)
　　———————————————————————– #加载工作空间
　　library(NLP)
　　library(tm)
　　library(slam)
　　library(topicmodels)
　　R语言环境下的文本可视化及主题分析setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos_cut.txt"，encoding = "UTF-8")
　　head(data1)
　　stopwords
　　stopwords = stopwords[611：length(stopwords)]
　　删除空格、字母Data1=gsub("\n"，""，Data1)
　　Data1=gsub("[a~z]*"，""，Data1)
　　Data1=gsub("\d+"，""，Data1)
　　构建语料库corpus1 = Corpus(VectorSource(Data1))
　　corpus1 = tm_map(corpus1，FUN=removeWords，stopwordsCN(stopwords))
　　建立文档-词条矩阵sample.dtm1
　　colnames(as.matrix(sample.dtm1))
　　tm：：findFreqTerms(sample.dtm1，2)
　　unlist(tm：：findAssocs(sample.dtm1，'安装'，0.2))
　　—————————————————————–
　　#主题模型分析
　　Gibbs = LDA(sample.dtm1， k = 3， method = "Gibbs"，control = list(seed = 2015， burnin = 1000，thin = 100， iter = 1000))
　　最可能的主题文档Topic1
　　table(Topic1)
　　每个Topic前10个TermTerms1
　　Terms1
　　——————————————————————- #用vec方法分词
　　library(tmcn)
　　library(tm)
　　library(Rwordseg)
　　library(wordcloud)
　　setwd("F：/数据及程序/chapter15/上机实验")
　　data1=readLines("./data/meidi_jd_pos.txt"，encoding = "UTF-8")
　　d.vec1
　　wc1=getWordFreq(unlist(d.vec1)，onlyCN = TRUE)
　　wordcloud(wc1$Word，wc1$Freq，col=rainbow(length(wc1$Freq))，min.freq = 1000)
　　#
　　8.结果展示与说明
　　这是分析的部分结果.可以看到大部分客户的评论包含积极情绪，说明了客户对于美的热水器认可度比较高满意度也可以，当然，我们仅凭情感分析的结果是无法看出，客户到底对于哪些方面满意，哪些方面不满意，我们有什么可以保持的地方，又有哪些需要改进的地方，这就需要我们的另一项结果展示.
　　
　　
　　点可视化工具，便可得到词频云图.根据云图，我们可以看到客户最最关心的几个点，也就是评论中，说得比较多的几个点，由图我们可以看到”安装”，”师傅””配件””加热””快””便宜””速度””品牌””京东””送货”“服务””价格””加热”等等关键词出现频率较高，我们大致可以猜测的是26
　　另外值得我们注意的是，云图里面，也有些”好”，”大”，”满意”等等出现比较多的词，我们尚且不知道这些词背后的语义，这就需要我们去找到相应的评论，提取出这些词相应的主题点.再加以优化分析的结果
　　
　　文 |@白加黑治感冒
　　来源 | PPV课
　　原文：
　　R语言公众号是数据人网运营的公众号。数据人网是数据人学习、交流和分享的平台。点击【阅读原文】，进入【数据人网】，学习、分享和传播数据知识。
　　我们都是数据人，我们致力于从数据中学习，努力发觉数据之洞见，积极利用数据之价值！ 查看全部

　　采集内容插入词库 2022收录+快排+权重+获客第二课
　　
　　大家好，今天我们继续2022收录+快排+权重+获客第二课，上节课我们分享了关于企业站从零开始的基本处理方案，今天我们来讲解下所谓的权重站或者说流量站该如何从零开始。这里插播下：公众号下方菜单点击冲天系统可以获取模拟+无排名系统的地址，老客户可以直接登录，新客户请联系微信客服：yzyydkf，备注冲天开户，开户后充值使用。
　　一、收录
　　流量站为了获取大量的流量，自然不可能选择企业站那种手动维护模式，对于收录方面我们推荐使用采集聚合自动发布，可能有朋友会问，为什么不使用伪原创呢？伪原创的效果说真的，不如采集聚合的内容，从收录量上来说，两者差不多，但是从收录后内页出词的角度来说，采集聚合更胜一筹！
　　1、挖掘大量跟站点主题相关的流量词，指数词，长尾词，权重词。
　　2、使用采集工具，优采云，优采云，python，都可以实现根据关键词采集。
　　3、将性质相关的文章段落打散后多篇聚合为一篇内容。
　　4、在标题及文章内部合理插入采集对应的关键词。
　　5、发布后及时进行url推送，很多cms的插件都可以实现。
　　建议：单个站点一天更新200-800篇即可！
　　以这种方式更新，很快你的网站能放出内页收录，前提是域名必须备案，甚至有百分之40的机率做出日收站。
　　
　　二、排名+权重（冲天模拟系统+冲天无排名系统）
　　当大量内页放出索引后，你插入在标题中的关键词自然会开始出现排名，刚开始可能是搜索量和全网收录较小的长尾词，这时候我么根据站长工具（5118、爱站、chinaz）的监控，找到自己网站的词库，然后将出现的关键词放入冲天排名系统中优化，下面我们讲两种优化细节和不同的结果。
　　1、曲线如上图平稳上升
　　如果你的出站客户希望购买此类站点，你可以选择冲天模拟系统，将词库的关键词划分为前2页、前5页、前8页、前10页。然后依次如下对应设置：
　　前2页：优化次数7次
　　前5页：优化次数5次
　　前8页：优化次数4次
　　前10页：优化次数3次
　　优化几日后你会发现部分关键词排名下降或者消失，这也是很多客户来问我们客服的。其实即使你不使用任何优化系统，你的排名每日同样会有跌出和涨入，这是索引自然的变化引起的，不需要大惊小怪。然后我们将消失排名的关键词删除，每日加入新涨入的关键词持续优化，当网站积累的流量突破一定的阈值后，在某个早晨，你会发现你的网站词库涨入明显大于跌出，这时候你就大功告成了！
　　
　　2、曲线如上图直线上升
　　为什么我不找一张曲线美丽的图片给大家看呢？因为这里有衍生点，想要做出这种高爆发的曲线（有的客户就喜欢这样的站），优化方案跟上述一致，只不过需要使用我们的冲天无排名系统，唯一的区别是当你网站大量收录后，即使你准备的关键词没多少出排名的，你直接添加进系统优化即可。优化次数全部设置5-7次即可。下面我们来说明这张图片的重点：
　　当发生上述情况代表什么？我们可以看到，该站点从第一次大量关键词出现排名后坚持了几天后全部消失排名，然后隔了一个月再次爆发排名，几天后又全部消失。这种情况说明以下几点：
　　1、网站域名的质量度差。
　　2、网页的内容采集聚合没做到位。
　　3、网站优化的关键词和对应的url的title相关度极差！
　　那么我们该如何挽救这种站点呢？其实不必惊慌，当词库排名消失后，将所有关键词的点击次数全部设置为5次，然后适当的购买几条权1权2站点的友链（单条链接的价格不要超过20块一个月，太贵了没意思），停止采集发布，每日手动更新5篇文章（直接找自媒体平台搜索关键词后复制），然后推送，一个月左右，词库会再次爆发，这时候将点击次数调整到7次，观察能否撑过20天，如果20天后曲线仍然存在，你可以下掉友链，开始采集，这时候网站词库会暴涨，但是如果再次消失，那么重复以上步骤。（我们手上刚出售的一个站点:当中经历过3次起伏）出售的时候爱站双权2。
　　权重：大量内页长尾词出现排名到前五十后，网站权重自然会不断暴涨。
　　
　　三、获客+盈利（由于是流量站获客盈利等于是废话了，有兴趣接着看）
　　1、合作导流，比如某桌面壁纸站，给包图、千图等大站导流。
　　2、自我变现，比如某人的起名网，大家可以搜索下宝宝起名，一大把类似变现的站点。据了解，权2该类站点日收入在（300-500不等）。
　　3、在线商城类，这个不说了，总之就是卖卖卖，但是货源、差价、客服、话术很重要！
　　4、广告联盟（除了谷歌联盟，其他不建议做）
　　5、二级目录出租（不多说）
　　6、友情链接出售（九牛一毛，最多赚点服务器的钱）
　　7、接软文发布（手上站点多，可以找发布站合作，比如入驻媒介盒子，站点质量好，收入可观）
　　8、整站出售，前提是你了解行情，有积累到优质买家，否则你会发现，你的站被中介忽悠的一文不值。
　　总结：本期课程就到这里了，字字都是我9年多的实战经验。用户可以自行分析采纳执行，课程不可能包含所有用户的疑问，如果你有任何疑问，请联系我们的微信客服咨询即可！或者进入冲天模拟系统，如下图，进行反馈，会有专业技术分析后在每日晚上8点进行统一回复！（仅限冲天系统使用客户） 查看全部

　　采集内容插入词库 2022收录+快排+权重+获客第二课
　　
　　大家好，今天我们继续2022收录+快排+权重+获客第二课，上节课我们分享了关于企业站从零开始的基本处理方案，今天我们来讲解下所谓的权重站或者说流量站该如何从零开始。这里插播下：公众号下方菜单点击冲天系统可以获取模拟+无排名系统的地址，老客户可以直接登录，新客户请联系微信客服：yzyydkf，备注冲天开户，开户后充值使用。
　　一、收录
　　流量站为了获取大量的流量，自然不可能选择企业站那种手动维护模式，对于收录方面我们推荐使用采集聚合自动发布，可能有朋友会问，为什么不使用伪原创呢？伪原创的效果说真的，不如采集聚合的内容，从收录量上来说，两者差不多，但是从收录后内页出词的角度来说，采集聚合更胜一筹！
　　1、挖掘大量跟站点主题相关的流量词，指数词，长尾词，权重词。
　　2、使用采集工具，优采云，优采云，python，都可以实现根据关键词采集。
　　3、将性质相关的文章段落打散后多篇聚合为一篇内容。
　　4、在标题及文章内部合理插入采集对应的关键词。
　　5、发布后及时进行url推送，很多cms的插件都可以实现。
　　建议：单个站点一天更新200-800篇即可！
　　以这种方式更新，很快你的网站能放出内页收录，前提是域名必须备案，甚至有百分之40的机率做出日收站。
　　
　　二、排名+权重（冲天模拟系统+冲天无排名系统）
　　当大量内页放出索引后，你插入在标题中的关键词自然会开始出现排名，刚开始可能是搜索量和全网收录较小的长尾词，这时候我么根据站长工具（5118、爱站、chinaz）的监控，找到自己网站的词库，然后将出现的关键词放入冲天排名系统中优化，下面我们讲两种优化细节和不同的结果。
　　1、曲线如上图平稳上升
　　如果你的出站客户希望购买此类站点，你可以选择冲天模拟系统，将词库的关键词划分为前2页、前5页、前8页、前10页。然后依次如下对应设置：
　　前2页：优化次数7次
　　前5页：优化次数5次
　　前8页：优化次数4次
　　前10页：优化次数3次
　　优化几日后你会发现部分关键词排名下降或者消失，这也是很多客户来问我们客服的。其实即使你不使用任何优化系统，你的排名每日同样会有跌出和涨入，这是索引自然的变化引起的，不需要大惊小怪。然后我们将消失排名的关键词删除，每日加入新涨入的关键词持续优化，当网站积累的流量突破一定的阈值后，在某个早晨，你会发现你的网站词库涨入明显大于跌出，这时候你就大功告成了！
　　
　　2、曲线如上图直线上升
　　为什么我不找一张曲线美丽的图片给大家看呢？因为这里有衍生点，想要做出这种高爆发的曲线（有的客户就喜欢这样的站），优化方案跟上述一致，只不过需要使用我们的冲天无排名系统，唯一的区别是当你网站大量收录后，即使你准备的关键词没多少出排名的，你直接添加进系统优化即可。优化次数全部设置5-7次即可。下面我们来说明这张图片的重点：
　　当发生上述情况代表什么？我们可以看到，该站点从第一次大量关键词出现排名后坚持了几天后全部消失排名，然后隔了一个月再次爆发排名，几天后又全部消失。这种情况说明以下几点：
　　1、网站域名的质量度差。
　　2、网页的内容采集聚合没做到位。
　　3、网站优化的关键词和对应的url的title相关度极差！
　　那么我们该如何挽救这种站点呢？其实不必惊慌，当词库排名消失后，将所有关键词的点击次数全部设置为5次，然后适当的购买几条权1权2站点的友链（单条链接的价格不要超过20块一个月，太贵了没意思），停止采集发布，每日手动更新5篇文章（直接找自媒体平台搜索关键词后复制），然后推送，一个月左右，词库会再次爆发，这时候将点击次数调整到7次，观察能否撑过20天，如果20天后曲线仍然存在，你可以下掉友链，开始采集，这时候网站词库会暴涨，但是如果再次消失，那么重复以上步骤。（我们手上刚出售的一个站点:当中经历过3次起伏）出售的时候爱站双权2。
　　权重：大量内页长尾词出现排名到前五十后，网站权重自然会不断暴涨。
　　
　　三、获客+盈利（由于是流量站获客盈利等于是废话了，有兴趣接着看）
　　1、合作导流，比如某桌面壁纸站，给包图、千图等大站导流。
　　2、自我变现，比如某人的起名网，大家可以搜索下宝宝起名，一大把类似变现的站点。据了解，权2该类站点日收入在（300-500不等）。
　　3、在线商城类，这个不说了，总之就是卖卖卖，但是货源、差价、客服、话术很重要！
　　4、广告联盟（除了谷歌联盟，其他不建议做）
　　5、二级目录出租（不多说）
　　6、友情链接出售（九牛一毛，最多赚点服务器的钱）
　　7、接软文发布（手上站点多，可以找发布站合作，比如入驻媒介盒子，站点质量好，收入可观）
　　8、整站出售，前提是你了解行情，有积累到优质买家，否则你会发现，你的站被中介忽悠的一文不值。
　　总结：本期课程就到这里了，字字都是我9年多的实战经验。用户可以自行分析采纳执行，课程不可能包含所有用户的疑问，如果你有任何疑问，请联系我们的微信客服咨询即可！或者进入冲天模拟系统，如下图，进行反馈，会有专业技术分析后在每日晚上8点进行统一回复！（仅限冲天系统使用客户） 查看全部