课题责任人：刘 淇

研究目标和研究内容：

近年来，人们在习惯于网上进行信息检索、共享以及购物消费的同时也将自己的个人偏好印记留在其中，这些信息可以很好地助力于智能营销活动。当前的互联网智能营销方法（如潜在客户识别、产品流行度预测等）往往忽略了市场竞争的影响。基于此，本项目以互联网中商家、产品以及用户三者的海量数据为研究对象，以竞争分析的和数据挖掘方法为手段，开展面向互联网营销的竞争关系识别和应用研究。

具体来说，本项目主要有以下四个研究目标，其中后面三个目标均是在第一个目标的研究基础上展开进行：

1） 提出基于用户消费数据进行商家竞争关系和产品竞争关系的识别方法，帮助发现潜在的、未知的竞争者。

2） 提出基于商家竞争关系的潜在客户挖掘方法，帮助商家进行更好的营销目标选择和营销活动策划。

3） 提出基于产品竞争关系的流行度预测方法，帮助商家更好地进行商品分析和营销方案策划。

4） 提出基于用户兴趣竞争的群组推荐方法，为用户群体进行更有效的商品推荐。

综合来说，本项目旨在通过自动分析用户消费数据，进行面向互联网营销的竞争关系挖掘，提高数据挖掘对互联网营销的辅助能力，是“互联网+营销”的具体实践。