[發明專利]基于大數據的競品分析方法、系統、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 202010078435.3
• 申請日: 2020-02-03
• 公開（公告）號: CN111292167A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 徐展彧
• 申請（專利權）人: 山東愛城市網信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F16/33;G06F16/951;G06F16/955
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 孫園園

1.一種基于大數據的競品分析方法，其特征在于，該方法依靠完全公開的社交網絡平臺評論數據，通過分析海量評論，從網絡評論中挖掘網民對指定產品及其相關競品的情感走向，通過對評論進行包括情感分析在內的多種分析方式得到網民對產品的態度看法，實現競品分析的目的；具體如下：

確定產品及其相關競品；

生成話題，采集評論并存儲評論；

對評論去噪清洗作為數據準確；

評論分詞，去停用詞；

使用情感分析工具包獲得評論的情感得分，根據閾值將得分標簽化；

對兩極標簽用戶評論重點分析，優化升級產品。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的競品分析方法，其特征在于，所述確定產品及其相關競品是根據與產品及其相關競品相關的多個主題確定，主題具體包括產品簡稱和產品昵稱。

3.根據權利要求2所述的基于大數據的競品分析方法，其特征在于，所述生成話題，采集評論并存儲評論具體如下：

根據與產品及其相關競品相關的多個主題生成話題，在微博中進行相關話題搜索操作；

對于搜索出來的相關頁面，使用網絡爬蟲技術爬取話題下方相應評論，并對爬取的數據進行存儲，作為競品分析的數據源。

4.根據權利要求3所述的基于大數據的競品分析方法，其特征在于，所述對評論去噪清洗作為數據準確具體如下：

對存儲的評論數據進行初步的清洗，初步的清洗包括去除評論中的圖片、表情、超鏈接、各種語言以及重復評論，保留有實際語義價值的文字；

對清洗后的評論數據進行整理，生成評論字段，評論字段包括用于id、評論內容及評論時間。

5.根據權利要求4所述的基于大數據的競品分析方法，其特征在于，所述評論分詞，去停用詞具體如下：

對評論進行分詞，參考中文停用詞詞典去除評論中的停用詞，減少無用詞語對競品分析的影響；

生成詞云，直觀展示：對于分詞處理后的評論分別生產自身產品及其相關競品的詞云，將微博產品評論進行直觀可視化展示；

統計詞頻，得到高頻關鍵詞：設置一個閥值，統計產品及其相關競品詞語出現頻率高于閥值的N個詞語作為該產品及其相關競品的評論關鍵詞。

6.根據權利要求5所述的基于大數據的競品分析方法，其特征在于，所述使用情感分析工具包獲得評論的情感得分，根據閾值將得分標簽化具體如下：

對清洗后的評論，使用情感分析工具包獲得評論的情感得分，對產品及其相關競品生成情感得分分布直方圖，查看其情感分布情況；

設定多個閾值，將情感得分分為負面情感、低好感度、中好感度和高好感度四個標簽，給評論用戶增加情感標簽。

7.根據權利要求6所述的基于大數據的競品分析方法，其特征在于，所述對兩極標簽用戶評論重點分析，優化升級產品具體如下：

對于情感標簽是負面情感和高好感度的用戶評論進行重點關注，針對評論反映的問題進行及時處理，推動產品優化升級。