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🗣 Wd提问: 关键词自动分析系统MySQL

🤖 Ai回答:
构建一个关键词自动分析系统（Keyword Auto-Analysis System）通常涉及从文本数据中提取关键词、统计频率、分析趋势，并将结果存储在 MySQL 数据库中。以下是一个完整的系统设计思路和实现方案，包括数据库结构、核心功能模块及示例代码。

一、系统目标

1、自动采集文本数据（如文章、评论、日志等）
2、提取关键词（使用 NLP 技术，如 TF-IDF、TextRank 或 jieba 分词）
3、统计关键词频率、时间分布、关联度等
4、将分析结果持久化到 MySQL
5、提供查询接口或可视化展示

二、MySQL 数据库设计

1、文本原始数据表（`raw_texts`）

sql
CREATE TABLE raw_texts (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
content TEXT NOT NULL,
source VARCHAR(100), 数据来源（如新闻网站、用户评论等）
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

2、关键词表（`keywords`）

sql
CREATE TABLE keywords (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
keyword VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE, 关键词唯一
category VARCHAR(50) DEFAULT 'general' 可选分类（如政治、科技等）
);

3、关键词出现记录表（`keyword_occurrences`）

sql
CREATE TABLE keyword_occurrences (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
text_id INT NOT NULL,
keyword_id INT NOT NULL,
frequency INT NOT NULL, 在该文本中出现次数
position TEXT, 出现位置（可选，如 12,45,78）
FOREIGN KEY (text_id) REFERENCES raw_texts(id) ON DELETE CASCADE,
FOREIGN KEY (keyword_id) REFERENCES keywords(id) ON DELETE CASCADE,
INDEX idx_text_keyword (text_id, keyword_id)
);

4、关键词统计汇总表（可选，用于加速查询）

sql
CREATE TABLE keyword_stats (
keyword_id INT PRIMARY KEY,
total_frequency BIGINT DEFAULT 0,
last_updated DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (keyword_id) REFERENCES keywords(id)
);

三、系统流程

1、数据采集：通过爬虫/API/日志导入等方式获取文本。
2、文本预处理：清洗、分词、去停用词。
3、关键词提取：
中文推荐使用 `jieba` + `TF-IDF` 或 `TextRank`
英文可用 `nltk` 或 `spaCy`
4、写入 MySQL：
插入原始文本 → 获取 `text_id`
插入新关键词（若不存在）→ 获取 `keyword_id`
插入关键词出现记录
5、定时任务：每日/每小时更新关键词统计（可用 cron + Python 脚本）

四、Python 示例代码（使用 jieba + MySQL）

python
import jieba
import jieba.analyse
import mysql.connector
from collections import Counter

MySQL 连接配置
config = {
'user': 'your_user',
'password': 'your_password',
'host': 'localhost',
'database': 'keyword_analysis'
}

def extract_keywords(text, topK=10):
使用 TF-IDF 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=topK, withWeight=False)
return keywords

def insert_text_and_keywords(text, source=unknown):
conn = mysql.connector.connect(config)
cursor = conn.cursor()

1、插入原始文本
cursor.execute(
INSERT INTO raw_texts (content, source) VALUES (%s, %s),
(text, source)
)
text_id = cursor.lastrowid

2、提取关键词
words = extract_keywords(text)
word_counts = Counter(words)

for word, freq in word_counts.items():
2.1 插入关键词（若不存在）
cursor.execute(
INSERT IGNORE INTO keywords (keyword) VALUES (%s),
(word,)
)
cursor.execute(SELECT id FROM keywords WHERE keyword = %s, (word,))
keyword_id = cursor.fetchone()[0]

2.2 插入出现记录
cursor.execute(
INSERT INTO keyword_occurrences (text_id, keyword_id, frequency) VALUES (%s, %s, %s),
(text_id, keyword_id, freq)
)

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

示例调用
sample_text = 人工智能是未来科技发展的关键方向，机器学习和深度学习是其核心技术。
insert_text_and_keywords(sample_text, source=news)

五、常用查询示例

1、查询最热门的10个关键词

sql
SELECT k.keyword, SUM(o.frequency) AS total_freq
FROM keywords k
JOIN keyword_occurrences o ON k.id = o.keyword_id
GROUP BY k.id
ORDER BY total_freq DESC
LIMIT 10;

2、查询某关键词在最近7天的趋势

sql
SELECT DATE(r.created_at) AS date_day, SUM(o.frequency) AS daily_freq
FROM keyword_occurrences o
JOIN raw_texts r ON o.text_id = r.id
JOIN keywords k ON o.keyword_id = k.id
WHERE k.keyword = '人工智能'
AND r.created_at = CURDATE() INTERVAL 7 DAY
GROUP BY date_day
ORDER BY date_day;

六、优化建议

索引优化：在 `keyword_occurrences(text_id, keyword_id)` 和 `raw_texts(created_at)` 上建索引。
分词性能：对长文本可限制分析长度。
去重与过滤：加入停用词表，过滤无意义词（如“的”、“是”）。
异步处理：使用 Celery + Redis 处理高并发文本分析。
扩展性**：后续可接入 Elasticsearch 做全文检索+关键词高亮。

七、技术栈推荐

| 模块 | 推荐工具 |

| 分词/NLP | jieba（中文）、spaCy（英文） |
| 数据库 | MySQL 8.0+ |
| 后端语言 | Python（Flask/Django）或 Node.js |
| 定时任务 | APScheduler / Celery / Linux cron |
| 可视化 | ECharts / Grafana / Superset |

如果你有具体需求（如只分析微博数据、需要情感分析联动、支持多语言等），可以进一步细化方案。是否需要我提供完整项目模板（含 Docker 部署）？

Ai作答

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