常见的关键词挖掘方法包括：
1. 文本挖掘：通过分析大量文本数据，利用自然语言处理和机器学习技术，提取出与特定主题相关的关键词。
这种方法可以通过计算词频、关联性、共现性等指标来确定关键词。
2. 网络挖掘：通过分析互联网上的网页、社交媒体等内容，挖掘出与特定主题相关的关键词。
这种方法可以利用网络爬虫、信息提取等技术，获取大量的文本数据，并通过数据挖掘算法进行关键词提取。
3. 用户行为分析：通过跟踪用户在搜索引擎、电子商务网站等平台上的行为，分析用户的搜索关键词和点击行为，挖掘出与特定主题相关的关键词。
这种方法可以通过用户检索日志、浏览记录等数据进行关键词挖掘。
4. 词向量模型：通过使用词向量模型，如Word2Vec、GloVe等，将文本中的词语表示为向量，然后通过计算词语之间的相似度，挖掘出与特定主题相关的关键词。
这种方法可以利用深度学习技术，获取更准确和语义相关的关键词。
关键词挖掘方法可以帮助研究人员、企业等快速了解特定领域的热点话题、用户需求等，从而进行更精准的信息检索、内容推荐等工作。
使用不同的挖掘方法，可以获得不同层次和角度的关键词，从而更好地满足需求和应用场景。