一、关键词挖掘的意义
从已采集的海量资源（标题、简介、标签）中自动提取高频、有代表性的关键词，可以用于：优化站内搜索、生成热门标签云、了解内容热点趋势、指导后续采集方向。
二、自动化提取流程
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文本预处理：
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获取文本源：从数据库读取已采集资源的标题、简介等文本字段，合并成一个大的文本库。
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清洗：去除无意义的符号、停用词（如“的”、“了”、“和”）。
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分词：对中文文本，使用 结巴分词 (Jieba) 等中文分词库进行词语切分。对于英文，可按空格和标点分割。
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词频统计与权重计算：
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简单词频统计：统计每个词出现的次数，取Top N作为热门关键词。
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TF-IDF算法：更科学的方法。它能评估一个词对于一个文档集的重要程度。一个词在当前文档中出现的频率高，但在整个文档集中出现的频率低，则其TF-IDF值高，重要性大。可以使用
sklearn库的TfidfVectorizer快速实现。
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结果输出与应用：将计算得到的热门关键词列表存入数据库或缓存，用于前台展示标签云，或作为推荐系统的输入。
三、实用工具与库
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Python + Jieba + sklearn：是实现中文关键词挖掘的黄金组合。
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在线词云工具：如 WordArt、Tagul，可以手动导入词频数据生成可视化词云，但自动化程度低。
总结
从采集资源中挖掘关键词，是一个典型的文本挖掘应用。通过分词、去噪、词频统计或TF-IDF计算，可以自动从海量内容中提炼出核心词汇。这些关键词是理解内容焦点、优化站点结构和提升用户体验的宝贵数据资产。
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