找到与给定主题最相关的主题？
Posted: Thu Jan 16, 2025 3:23 am
MarketMuse 如何识别主题
MarketMuse 使用自己的专利系统和方法进行语义关键词分析，您可以在此处阅读详细信息； 美国专利 10,409,875。请注意。全文专利读起来很费劲。所以我会尽量简化内容，同时保留其精髓。
我们的系统和方法由一组算法组成，这些算法共同帮助创建一个语义相 菲律宾电话数据 主题列表，这些主题在输入一个或多个关键字（我们称之为焦点主题或主题）后按相关性进行评分和排序。这些算法包括：
短语提取
图表分析
自然语言处理
MarketMuse 如何研究我们的专利。或者在我们的博客上阅读，这更容易！#SEO #contentwriting
点击推文
该方法的具体工作方式如下。
您向我们的主题工具提供一个或多个关键字的焦点主题，并希望为其生成用于有机搜索的相关主题列表。
MarketMuse 随后会在网络上抓取与该主题相关的所有竞争内容。我们这里讨论的是大量内容，而不仅仅是 Google 中的前 10 或 20 个结果。想一个数字，并在其后添加一些零。这样您就接近我们分析的内容量了。
然后，我们使用“关键短语提取算法，至少根据获取的内容生成一组关键词”。
接下来，我们采用“图形分析算法来识别与生成的关键词集在语义上相关的一组主题”。
最后，我们使用“自然语言处理算法来确定集合中每个主题的相关性分数”。
从语义相关主题集合中，我们生成按相关性分数排序的相关主题知识图谱。
至少部分基于知识图谱，我们提供了按相关性分数排序的主题枚举列表。
关于该方法需要记住的一些事项
内容来自各种来源，包括“网站、新闻文章、博客文章和关键字数据”。
分析内容需要对获取的内容进行大量的清理和规范化。我们的数据科学团队可以就此撰写一篇完整的博客文章，但私下里，我认为这会很无聊！
我们的“关键短语提取算法由贝叶斯统计集成组成”。如果您不知道这是什么意思，这里有一篇关于 贝叶斯方法的文章 和另一篇关于 集成学习的文章。请注意。这些文章比我们的专利申请还要难读！
我们应用了包含许多术语排名函数的算法集合，包括以下一项或多项：核心短语术语排名函数、尾部短语术语排名函数、超字典 图遍历 算法和 语义知识库 路径遍历分数。
MarketMuse 使用专利系统和方法中的一组算法进行语义关键字分析。点击此处了解其操作方法。#contentwriting #SEO
点击推文
概括
确定最相关的主题以增加页面的全面性并非易事。语义关键字分析是一项复杂的工作，没有独特的算法可以解决这个问题。否则，就表明你对其中的复杂性缺乏认识。
正如我们的专利方法和系统所揭示的，我们依靠许多不同的算法作为一个整体协同工作来产生所需的输出。
你现在应该做什么
当您准备好时……我们可以通过以下 3 种方式帮助您更快地发布更好的内容：
与 MarketMuse 预约时间与我们的一位策略师安排现场演示，了解 MarketMuse 如何帮助您的团队实现他们的内容目标。
如果您想了解如何更快地创建更好的内容，请访问我们的博客。它提供了大量可帮助您扩展内容的资源。
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您向我们的主题工具提供一个或多个关键字的焦点主题，并希望为其生成用于有机搜索的相关主题列表。
MarketMuse 随后会在网络上抓取与该主题相关的所有竞争内容。我们这里讨论的是大量内容，而不仅仅是 Google 中的前 10 或 20 个结果。想一个数字，并在其后添加一些零。这样您就接近我们分析的内容量了。
然后，我们使用“关键短语提取算法，至少根据获取的内容生成一组关键词”。
接下来，我们采用“图形分析算法来识别与生成的关键词集在语义上相关的一组主题”。
最后，我们使用“自然语言处理算法来确定集合中每个主题的相关性分数”。
从语义相关主题集合中，我们生成按相关性分数排序的相关主题知识图谱。
至少部分基于知识图谱，我们提供了按相关性分数排序的主题枚举列表。
关于该方法需要记住的一些事项
内容来自各种来源，包括“网站、新闻文章、博客文章和关键字数据”。
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我们应用了包含许多术语排名函数的算法集合，包括以下一项或多项：核心短语术语排名函数、尾部短语术语排名函数、超字典 图遍历 算法和 语义知识库 路径遍历分数。
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确定最相关的主题以增加页面的全面性并非易事。语义关键字分析是一项复杂的工作，没有独特的算法可以解决这个问题。否则，就表明你对其中的复杂性缺乏认识。
正如我们的专利方法和系统所揭示的，我们依靠许多不同的算法作为一个整体协同工作来产生所需的输出。
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