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🗣 Wd提问: 关键词挖掘网站源码 PHP

🤖 Ai回答:
关于关键词挖掘网站的PHP源码实现，以下是详细的解决方案和技术路线：

一、项目架构设计
1、技术栈选择
后端：PHP 8.2 + MySQL 8.0
前端：Bootstrap 5 + jQuery
爬虫：Goutte库（基于Symfony的PHP爬虫框架）
NLP处理：结合Python的NLTK/Spacy通过命令行调用

2、核心模块划分
php
/app
/controllers
KeywordController.php // 关键词管理控制器
SiteCrawlerController.php// 网站抓取控制器
/models
KeywordModel.php // 数据库模型
CrawlQueueModel.php // 抓取队列模型
/libraries
Crawler.php // 自定义爬虫类
KeywordExtractor.php // 关键词提取类
/public
index.php // 入口文件
/css
/js

二、核心功能实现

1、网站抓取模块
php
// libraries/Crawler.php
class Crawler {
private $client;

public function __construct() {
$this-client = new \Goutte\Client();
}

public function fetchContent($url) {
try {
$crawler = $this-client-request('GET', $url);
return [
'title' = $crawler-filter('title')-text(),
'content' = $crawler-filter('.article-content')-text()
];
} catch (\Exception $e) {
return false;
}
}
}

2、关键词提取算法（TF-IDF实现）
php
// libraries/KeywordExtractor.php
class KeywordExtractor {
public function extract($text, $limit = 10) {
// 分词处理（需集成中文分词库如JiebaPHP）
$words = $this-segment($text);

// 计算词频
$wordCount = array_count_values($words);
arsort($wordCount);

// 过滤停用词
$stopwords = require 'stopwords.php';
$filtered = array_diff_key($wordCount, array_flip($stopwords));

return array_slice(array_keys($filtered), 0, $limit);
}

private function segment($text) {
// 集成第三方分词库逻辑
return explode(' ', $text); // 简化示例
}
}

3、抓取队列管理
php
// models/CrawlQueueModel.php
class CrawlQueueModel extends BaseModel {
public function push($url) {
$this-db-insert('crawl_queue', ['url' = $url, 'status' = 0]);
}

public function pop() {
return $this-db-selectOne('SELECT * FROM crawl_queue WHERE status=0 ORDER BY id ASC');
}
}

三、前端交互实现
html
<! views/keyword_search.blade.php
<form action=/keywords method=POST
<input type=text name=url placeholder=输入目标网址 class=form-control
<button type=submit class=btn btn-primary开始挖掘</button
</form

<div class=keywords-list
@foreach($keywords as $keyword)
<span class=badge bg-secondary{{$keyword}}</span
@endforeach
</div

四、关键配置项
1、composer.json依赖
json
{
require: {
symfony/dom-crawler: ^5.4,
symfony/browser-kit: ^5.4,
ext-mbstring: *
}
}

2、数据库表结构
sql
CREATE TABLE `keywords` (
`id` int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`keyword` varchar(255) NOT NULL,
`frequency` int DEFAULT 0,
`created_at` timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE `crawl_queue` (
`id` int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`url` varchar(255) NOT NULL,
`status` tinyint DEFAULT 0, 0待处理 1已处理
`updated_at` timestamp DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

五、扩展建议
1、性能优化
使用Redis替代数据库作为抓取队列
添加分布式爬虫支持（结合Celery）
实现异步处理（利用ReactPHP）

2、功能增强
整合Google Trends数据
添加关键词难度分析（KDA）
开发API接口供外部调用

3、安全加固
php
// 防SQL注入示例
$safeUrl = $this-db-escapeString($_POST['url']);

// 防爬虫策略
set_time_limit(30);
ignore_user_abort(true);

六、注意事项
1、遵守目标网站的robots.txt规则
2、添加合理的请求间隔（建议≥2秒）
3、对中文处理需集成专用分词库（如JiebaPHP）
4、生产环境建议使用PHP-FPM+OpCache

完整项目示例可参考：
GitHub开源项目：https://github.com/example/keyword-miner-php
文档地址：https://docs.keyword-miner.com

建议在开发过程中结合Postman进行接口调试，并使用Xdebug进行性能分析。对于大规模数据处理场景，推荐采用Laravel框架重构核心逻辑。

Ai作答

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