关键词向量化聚类的核心概念

实际使用时建议注意🌟几点： K-Means需要预先指定聚类数量k，可结合手肘法或轮廓系数确定合理范围

一个常见的做法☀️是为每个簇提取代表性关键词（如距离质心最近的3-5个词）😎，以此判断簇的主题

尤其涉及用户意图模🎆糊或行业术🎵语时，人工复核不可或缺

王蕙云

对于中文SEO场景， Sentence-BERT （如 paraphrase-multilingual-MiniLM-L1🤔2-v2 模型）在平衡精度与速度方面表现较好，能够直接对整个短语进行编码，减少分词误差的影响

DBSCAN不需要预设类别数，但对密度参数（如📢eps）敏感，🌺适合关键词分布不均匀的情况