[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)模型的競品分析方法、終端及存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2023-08-02
• 公開（公告）號: CN116664173A
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高漸朋;邱洪濤
• 申請（專利權(quán)）人: 成都信通信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q30/0201
• 分類號: G06Q30/0201;G06Q30/0282;G06F18/23213
• 代理公司: 成都行之智信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51256
• 代理人: 李林

本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)模型的競品分析方法、終端及存儲介質(zhì)，方法包括：爬取商品描述，通過大語言模型輸出商品種類；篩選出多個可能競品；連續(xù)多日爬取所有可能競品的評價指標；確定每一個可能競品的周期性評價指標，并對周期性評價指標進行分級，并確定周期性評價指標的權(quán)重；根據(jù)權(quán)重確定每一個可能競品的綜合得分；計算確定聚類個數(shù)和聚類中心；將聚類中心作為最終競品輸出；本發(fā)明通過通過使用爬蟲技術(shù)和大語言模型，實現(xiàn)可以自動化地收集和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)，通過連續(xù)多日爬取可能的競品的評價指標，并計算出每個競品的綜合得分后，通過使用K?means聚類算法，可以將競品進行精準的分類和定位，從可能的競品中篩選出最終的競品。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)模型的競品分析方法、終端及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在跨境貿(mào)易商務(wù)環(huán)境中，競品分析是一種常見的商業(yè)策略，它涉及到對競爭對手的產(chǎn)品、服務(wù)、銷售策略等進行深入研究，以便更好地理解市場環(huán)境，制定有效的市場策略。傳統(tǒng)的競品分析方法主要依賴于人工收集和分析數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)的收集過程可能會受到人為因素的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性受到影響；同時在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時會非常耗時，導(dǎo)致效率和準確性也可能受到人為因素的影響。

傳統(tǒng)的競品分析方法通常只能進行靜態(tài)的分析，難以捕捉到市場的動態(tài)變化。例如，競爭對手的銷售策略可能會隨著時間的推移而變化，而傳統(tǒng)的競品分析方法可能無法及時捕捉到這些變化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是傳統(tǒng)的競品分析方法主要依賴于人工收集和分析數(shù)據(jù)，目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)模型的競品分析方法、終端及存儲介質(zhì)，實現(xiàn)了通過大數(shù)據(jù)模型對銷售平臺的競品進行自動分析。

本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種基于大數(shù)據(jù)模型的競品分析方法，包括：

選擇需要進行競品分析的銷售平臺，并爬取商家設(shè)定的商品描述，將商品描述輸入至大語言模型，通過大語言模型輸出商品種類；

確定需分析的自身商品，并從大語言模型輸出的商品種類中篩選出多個可能競品；

連續(xù)多日爬取所有可能競品的評價指標，評價指標包括：銷售數(shù)量、顧客評價數(shù)量、顧客評價內(nèi)容、店鋪評分、價格；

對收集的評價指標進行數(shù)據(jù)清洗；

確定每一個可能競品的周期性評價指標，并對周期性評價指標進行分級，并確定周期性評價指標的權(quán)重；

根據(jù)權(quán)重確定每一個可能競品的綜合得分；

將綜合得分導(dǎo)入K-means算法，并計算確定聚類個數(shù)和聚類中心；

將聚類中心作為最終競品輸出。

具體地，設(shè)定周期T，周期性評價指標為周期T內(nèi)評價指標的改變量，設(shè)定第個競品的周期性評價指標包括：新增銷售數(shù)量、新增顧客評價數(shù)量、新增顧客評價內(nèi)容、店鋪評分、價格，；

對周期性評價指標進行分級的方法為：

按照從少到多將新增銷售數(shù)量分為1級、2級、3級、4級和5級；

按照從少到多將新增顧客評價數(shù)量分為1級、2級、3級、4級和5級；

按照從高到低將價格分為1級、2級、3級、4級和5級；

按照從從低到高將店鋪評分為1級、2級、3級、4級和5級；

通過大語言模型對新增顧客評價內(nèi)容進行識別，并按照差評、偏差評、中性、偏好評、好評將顧客評價內(nèi)容分為1級、2級、3級、4級和5級。

具體地，確定周期性評價指標的權(quán)重的方法包括：

對周期性評價指標進行歸一化：，其中，為可能競品的數(shù)量，為歸一化后的數(shù)據(jù)；

計算每一個周期性評價指標的信息熵：，其中，為第項評價指標的信息熵，若則定義；

計算每一個周期性評價指標的權(quán)重值：，其中，為第項評價指標的權(quán)重。