python用kemeans對關鍵詞進行分類
對於kemeans的使用，我的理解是 1）隨機選擇k個樣本作為初始簇類的均值向量； 2）將每個樣本數據集划分離它距離最近的簇； 3）根據每個樣本所屬的簇，更新簇類的均值向量； 4 ...
原文：SEM關鍵詞的三種分類方式
關鍵詞分類是為了使sem賬戶搭建結構清晰便於管理關鍵詞。基於對需求人群的深入分析，每個賬戶都有其獨特的分類方式，比如招商加盟行業更多的是地域分類，品牌類企業通常用詞性分類即可，而冷門行業用人群分類比較多。這都是基於相關搜索詞與企業產品的相關度和可拓展性。 按詞性分類 所謂的詞性分類，無非是品牌詞，通用詞，疑問詞，口碑詞，人群詞，價格詞等等，單獨把不同詞性分組，是為了在撰寫創意時能夠具備通順度，提升 ...
2019-03-28 10:30 0 1066 推薦指數：
相關推薦
新聞文本分類——關鍵詞提取
一、參考資料 新聞關鍵字提取和新聞推薦_mawenqi0729的博客-CSDN博客_新聞關鍵詞抽取 jieba 分詞的三種模式_天主極樂大帝的博客-CSDN博客 二、使用jieba進行分類 1、結巴分詞的三種模式 精確模式（默認）、全模式和搜索引擎模式 1）精確模式，試圖將句子精確 ...
百度競價賬戶關鍵詞分類
一、關鍵詞定義關鍵詞就是用戶在使用搜索引擎時輸入的，能夠最大程度概括用戶所要查找信息內容的詞匯。企業通過購買關鍵詞進行廣告的投放。在選擇關鍵詞的過程，你要弄清楚百度競價中關鍵詞是如何分類的。二、關鍵詞分類1、品牌詞（1）自身品牌詞（僅代表自己家的公司的名稱或者品牌）A. 品牌的錯別字B. ...
中文文本關鍵詞抽取的三種方法（TF-IDF、TextRank、word2vec）
鏈接地址：https://github.com/AimeeLee77/keyword_extraction 1、基於TF-IDF的文本關鍵詞抽取方法 詞頻（Term Frequency，TF） 逆向文件頻率（Inverse Document Frequency ...
TF-IDF、TextRank、WordCount三種方法實現英文關鍵詞提取(python實現)
源碼：https://github.com/Cpaulyz/BigDataAnalysis/tree/master/Assignment2 數據預處理 進行關鍵詞提取之前，需要對源文件進行一系列預處理： 提取PDF為TXT文件 分句 分詞（詞干提取、詞形還原） 過濾數字 ...
QSS的關鍵詞
Qt提供了三種漸變畫刷，分別是線性漸變(QLinearGradient)、輻射漸變(QRadia ...
一種公眾號回復關鍵詞機制
公眾號可以設定用戶發送關鍵詞之后回復的內容，內容可以是文本，也可以是圖文消息或文章鏈接。對於文章鏈接消息，目前限制只能有一個鏈接。 於是，為公眾號設計了一種可配置的回復機制，這樣，當有好的內容分享或用戶需要時，就可隨時補充新關鍵詞。如下圖所示： 關注公眾號“時間維度”： 回復以上 ...
提取文檔關鍵詞
（文章為本人原創，轉載請注明出處） 做團隊項目的過程中，有一個工作就是要從文本中提取關鍵詞。 我們接收到的文檔的樣子可能就是一個html的文檔，對於這個html文檔，有什么樣的提取其關鍵詞的策略呢？ 因為初期做的是一個alpha版本，也就沒有足夠的時間實現一個好的方法，大概說 ...