一维分析：竞争对手分析1、网站管理员数据包括：seo信息，域名使用期限，域名备案，关键字库，百度快照，包含，历史包含2、站点内数据网站结构、页面内容、 TDK、页面关键字布局、包含数据3、站点外数据研究竞争对手的站点外数据，可以观察到外部是否有大量第三方平台推广竞争对手的网站，例如著名的行业论坛、自建博客、站群、 b2b、行业信息等。同样，是否存在高质量的友谊链接（如果有），速度提高了多少。综上所
前沿 前面吐槽下， 我发现很多人都是不看c++标准的，就这个const使用，标准里面明明说了，把被修饰的东西放在const左边，但是你搜文章一大堆放在右边的，说是好看，最后c++那边也兼容了放在右边这种写法。口诀const默认作用于其左边的东西，如果左边没有东西那么作用于其右边的东西 我们在
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2023-08-18 20:52:53
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关键词关键词是表达文档主题意义的最小单位。关键词自动抽取技术则是一种识别有意义且具有代表性片段或词汇(即关键词) 的自动化技术。关键词自动抽取在文本挖掘领域被称为关键词抽取 (Keyword Extraction)，在信息检索领域则通常被称为自动标引 (Automatic Indexing)，关键词提取是文献检索、自动摘要、文本分类、推荐系统等领域的基础性任务。 中文关键词提取算法：目前在中文数据
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2023-07-12 15:43:32
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# HanLP关键词热度科普
## 简介
HanLP是一款面向生产环境的自然语言处理工具包，提供了诸多功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等。在自然语言处理领域，关键词热度分析是一项重要的任务，可以帮助用户了解文本中哪些词语更具有代表性和重要性。在本文中，我们将介绍HanLP的关键词热度功能，并通过代码示例演示如何使用该功能进行关键词热度分析。
## HanLP关键词热度功能
HanLP
如何进行淘宝关键词的组合，咱们大家基本都知道关键词的来源，那么咱们该怎么去选择符合咱们宝贝的关键词呢？有人说选择搜索量大的，点击率高的，这样好吗？我觉得不好，为什么呢，大家都在用这样的词，对于大多数小卖家没有销量的前提下，淘宝会给咱们展示的机会吗？当然不会。那我们该做什么呢？ 一、下面我们来详细说一下什么是长尾关键词与长尾关键词有那些特性： 1、我们知道淘宝大多数流量主要来源于热搜
l 参考论文：《TextRank: Bringing Order into Texts》l TextRank算法提取关键词的Java实现l TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式1. 论文In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model
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2018-11-05 09:26:49
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l 参考论文：《TextRank: Bringing Order into Texts》l TextRank算法提取关键词的Java实现l TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式1. 论文In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model
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2018-11-05 09:26:42
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Java中有很多被虚拟机保留的单词 这些单词就是java中的关键字。本篇介绍final，static，continue，break这几个常用关键字的应用。final关键字：关键字可以使用在变量声明时，表示该变量一旦设定之后，就不可以再改变该变量的值，例如在下面的程序码中，PI这个变量一旦设定，就不可以再有指定值给 PI的动作： final double PI = 3.14; 如果在方
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2023-07-14 21:19:37
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前言关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用，它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提，也是互联网上信息建库的一项重要工作。关键词抽取从方法
未加密的文档取词：★打开acrobat5.0里的“edit”菜单，选择“Preferences”中的“Options”。取消选择“Certified Plug-ins only”。然后重新启动电脑。★把词霸目录中的xdict32.api的后缀名由api改为CHS， 然后将它copy到Program Files/Adobe/Acrobat 5.0/Reader/plug_ins目录中。★将词霸的xd
Java Se：Java Me 和Java Ee的基础，允许开发和部署在桌面，服务器，嵌入式环境和实时环境中使用的java程序，支持java web服务开发类java ee：是目前java技术应用最广泛的部分，提供web服务，组件模型，管理和通讯API，可以用来实现企业级的面相服务体系结构API：（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义
HanLP 关键词提取算法分析参考论文：《TextRank: Bringing Order into Texts》TextRank算法提取关键词的Java实现
TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式1. 论文In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model for
# 教你如何使用HanLP提取关键词（Python版）
## 一、整体流程
在使用HanLP提取关键词的过程中，主要包括以下几个步骤：
1. 安装HanLP Python库
2. 导入HanLP库
3. 加载HanLP的关键词提取模型
4. 输入待处理的文本
5. 调用HanLP提取关键词的函数
6. 获取提取的关键词结果
下面我们将逐步进行详细的解释每一步需要做的事情。
```merm
关键词提取算法一般可分为有监督学习和无监督学习两类。 有监督的关键词提取方法可以通过分类的方式进行，通过构建一个较为完善的词表，然后判断每个文档与词表中的每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是可以获得较高的精度，缺点是需要大批量的标注数据，并且要对词表进行人工维护。无监督学习既不需要词表也不需要标注语料，也因此无监督的学习得到了大量的应用。TF-IDF（term fre
前言关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用，它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提，也是互联网上信息建库的一项重要工作。关键词抽取从方法
关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。 除了这些以外，关键词还可以在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文章看成一个类团可以大大提高K-means聚类的收敛速度。从某天所有新闻中提取出这些新闻的
基于 TF-IDF 算法进行关键词提取倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())sentence：待提取文本topK：返回 TF-IDF 权重最大的关键词个数，默认值为 20withWeight：是否需要返回关键词权重值，默认值为 Falseallo
1.关键词提取算法分类1.有监督二分类问题，判断每个候选关键词是否为关键词该类算法，需要一个标注好关键词的文档集合来训练分类模型2.半监督需要少量的训练数据，利用这些训练数据来构建关键词提取模型基于模型对 待处理文本 进行关键词提取提取后，把这些关键词进行人工过滤，将过滤得到的关键词加入到训练集中，重新训练模型3.无监督不需要人工标注的训练集利用某些方法来发现文本中比较重要的词作为关键词，从而进行
虽然目前SEO越来越难做，但仍有大量的人坚守这个行业，同时，还有很多行业小白刚刚进入这个行业，对于刚刚开始了解SEO的新手来说，很多基础知识是必不可少的，如以下内容-网站SEO优化中经常用到的几个搜索说明，它可以帮助我们快速搜索到想要的结果。这种查询方法往往比较准确，属于精确匹配，结果关键字是连续的，不会有中断，比如搜索结果“blog home”必须是blog home，不会有剪切显示。当然，有时
下面我们在来讲关键词提取，其实关键词提取可以当作获取特征的一种方式。具体获得关键词的方式有很多种，我们依次介绍一下：1 基于特征统计词频：一般来说，一个词在文本中出现次数越多，表明作者越想表达这个词，因此可以通过对词频的简单统计便可以评估出词语的重要性。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）：综合考虑了词在文本中的词频以及普遍重要性，直观
