关键词热力图生成详解
关键词热力图的制作过程，需要对文本进行关键词提取和权重计算，最终以热力图的形式直观展现关键词的重要性。具体步骤如下：
一、关键词提取与存储
首先，对文本进行分词处理，提取出单个关键词。然后，将这些关键词存储到合适的数据结构中，例如哈希表（键值对，关键词为键，出现次数为值）或优先队列（根据出现次数排序）。
二、关键词频率统计
遍历文本，统计每个关键词出现的次数。如果关键词已存在于存储结构中，则计数器加一；否则，将其添加到结构中，计数器初始化为1。
三、关键词筛选与过滤
为了提高热力图的可读性，需要对关键词进行筛选。常用的方法包括：
- 设定阈值: 去除出现次数低于设定阈值的关键词。
- 去除停用词: 过滤掉常见的无意义词汇（例如英文中的“the”、“a”、“is”等）。
四、关键词权重计算
为每个关键词计算权重，反映其重要性。常用的权重计算方法包括：
- TF-IDF (词频-逆向文件频率): 综合考虑关键词在文章中的出现频率 (TF) 和在整个语料库中的稀有程度 (IDF)。TF-IDF值越高，关键词越重要。
- 共现分析: 基于关键词之间的共现频率计算权重。如果两个关键词经常一起出现，则它们的权重可能更高。
五、热力图绘制
最后，根据计算得到的关键词权重，生成热力图。热力图中，每个单元格的颜色深度代表关键词的权重，颜色越深，权重越高，关键词越重要。
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