如何使用淘宝搜索指数进行主题挖掘?

1. 获取淘宝搜索指数数据

   • 从淘宝官方网站（tb.com）上获取淘宝搜索指数数据。
   • 您可以选择不同的时间范围，例如过去 30 天、过去 60 天或过去 90 天。

2. 数据预处理

   • 确保数据格式正确，并进行必要的清理和预处理。
   • 移除无效的或不相关的条目，例如广告、搜索结果中的图片或视频。

3. 计算关键词排名

   • 使用关键词排名算法来计算每个条目在搜索结果中的排名。
   • 关键词排名算法通常使用 TF-IDF 或 Cosine 相似度等指标来衡量关键词之间的相似度。

4. 主题挖掘

   • 选择具有最高关键词排名的条目作为主题。
   • 您可以根据主题的关键词或主题词来构建主题词列表。

5. 分析主题

   • 分析主题词的含义和主题词之间的关系。
   • 确定主题的主题词，并根据主题词构建主题描述。

代码示例

import pandas as pd

# 从淘宝搜索指数数据中获取 30 天的搜索排名数据
data = pd.read_csv("tb_index_30d.csv")

# 计算关键词排名
ranked_items = data.sort_values(by="rank", ascending=False)

# 选择最高关键词排名的条目作为主题
topics = ranked_items.head(10)["item_id"]

# 分析主题词
print(topics)

注意

• 您可以根据自己的需求调整搜索指数的获取时间和范围。
• 您可以使用不同的关键词排名算法来计算关键词之间的相似度。
• 您可以根据主题词构建不同的主题模型，例如主题树或主题方程。