当数据分析遇上百度搜索引擎优化：关键词聚类的联邦学习新思路

需要注意： 各参与方需要协商一致的聚类个数（K值）或使用基于密度的方法

当数据分析遇上百度搜索引擎优化：关键词聚类的联邦学习新思路

传统的SEO关键词分组依赖人工经验或简单聚类算法，但对于规模庞大、语义交叉的搜索词，效果往往不够理想

当数据分析遇上百度搜索引擎优化：关键词聚类的联邦学习新思路

模型训练与主题归纳 在联邦环境中运行K-Means或其变种（如联邦模糊C均值）

训练完成后，各参与方获取一致的全局聚类中心，并将本地关键词映射到最近的簇

建议在联邦学习前进行特征对齐的标准化预处理