[发明专利]基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、数据收集：收集与客户相关的信息资料，存储于数据中心库；

S2、数据筛选：从数据中心库中提取原始数据，对原始数据进行限制，挑选出符合条件的数据；

S3、数据分析和建模：确定挖掘的任务信息，对筛选后的数据进行自动分类、自动重排、关联规则发现，然后根据挖掘任务建立关联挖掘模型；

S4、数据评价与发布：利用关联挖掘模型对竞争对手进行分析评价和数据发布。

2.根据权利要求1所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述S3中的自动分类具体为采用TRS的自动分类技术，利用分类模板对预处理后的信息进行自动分类。

3.根据权利要求1所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述S3中的自动重排具体为采用TRS自动重排技术，针对文本内容特征提取，计算内容文本之间的相似度，并通过倒排索引机制确保相似性检索的速度，从而调整排重效果。

4.根据权利要求1所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述S3中所述关联规则分为单维单层关联规则和多维关联规则。

5.根据权利要求4所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述单维单层关联规则具体为：根据最小支持度阈值找出任务信息中所有的频繁项集；然后根据频繁项集合最小置信度阈值产生所有关联规则。

6.根据权利要求4所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述多维关联规则具体为对挖掘的多维数据分别进行钻取、切片、切块和旋转处理，以剖析数据；所述钻取为改变维的层次，变换分析粒度，包括向上钻取和向下钻取；所述切片和切块是在部分选定值后，关系度量数据在剩余维上的分布，如果剩余的维只有两个，则是切片，如果有三个，则是切块；所述旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置。

7.根据权利要求6所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述向上钻取为在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；所述向下钻取从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

8.根据权利要求1所述基于数据挖掘的竞争对手智能分析方法，其特征在于：所述S4中数据评价与发布的具体方法为：

（1）利用关联挖掘模型，得到竞争对手的初步信息；

（2）将初步信息共享给利益相关者进行互动分析和反馈；

（3）根据利益相关者的反馈来决定是否进行深层次的数据挖掘或者是否需要补充采集数据来得到更完整的信息；

（4）最终这个过程得到饱和，将饱和信息输出至知识暂存库，用于进行评价和发布。