计算机化竞争力分析

摘要

本公开的实施例涉及计算机化竞争力分析。一种计算机接收用于竞争分析的产品或服务名称。计算机确定用于产品或服务的竞争分析的多个维度。计算机收集关于以下的产品或服务数据：与产品或服务名称相关联的产品或服务以及一个或多个相互竞争的产品或服务。计算机使用多个维度对所收集的产品或服务数据执行自然语言处理。计算机使用自然语言处理的结果来计算产品或服务的竞争力得分。计算机输出产品或服务竞争力得分。

说明书

技术领域

本公开涉及产品和/或服务分析，并且更具体地涉及产品和/或服务竞争力(competitiveness)的计算机实现的分析。

背景技术

产品和/或服务的竞争(competitive)分析可以是企业或其他实体用来找出其竞争对手的产品和/或服务的表现的有用策略。这对于了解这些产品和/或服务对企业的财务状况构成何种威胁非常有用。

发明内容

本文公开了用于竞争分析的方法、系统和计算机程序产品的实施例。计算机接收用于竞争分析的产品或服务名称。计算机确定用于产品或服务的竞争分析的多个维度。计算机收集关于以下的产品或服务数据：与产品或服务名称相关联的产品或服务以及一个或多个相互竞争的(competing)产品或服务。计算机使用多个维度对所收集的产品或服务数据执行自然语言处理。计算机使用自然语言处理的结果来计算产品或服务的竞争力得分。计算机输出产品或服务的竞争力得分。

根据本文描述的各种实施例，可以提供包括用于实现上述方法操作的存储器和处理器的系统。此外，各种实施例可以采取相关的计算机程序产品的形式，计算机程序产品从计算机可用介质或计算机可读介质可访问，计算机可用介质或计算机可读介质提供用于由计算机或任何指令执行系统使用或与其结合使用的程序代码。出于本描述的目的，计算机可用介质或计算机可读介质可以是可以包含以下机构的任何装置：该机构用于存储、通信、传播或传输程序，以用于由本文所述的指令执行系统、装置或设备使用或与之结合使用。

以上发明内容并非旨在描述本公开的每个图示的实施例或每个实现。

附图说明

本申请中所包括的附图被并入说明书中并且形成说明书的一部分。附图图示了本公开的实施例，并且与说明书一起用于解释本公开的原理。附图仅是某些实施例的例示，并不限制本公开。

图1描绘了根据本公开的实施例的用于对产品和/或服务竞争力进行计算机化分析的示例方法。

图2描绘了根据本公开的实施例的以排序的流图(stream graph)的形式对产品和/或服务竞争力进行计算机化分析的示例输出。

图3图示了根据本公开的一些实施例的计算机系统的框图。

图4图示了可以在其中实现本公开的一些实施例的网络环境的框图。

图5描绘了根据本公开的一些实施例的云计算环境。

图6描绘了根据本公开的一些实施例的抽象模型层。

尽管本发明可以进行各种修改和备选形式，但是其细节已通过示例在附图中示出并且将被详细描述。然而，应当理解，其目的不是将本发明限制于所描述的特定实施例。相反，其目的是涵盖落入本发明的精神和范围内的所有修改、等同形式和备选形式。

具体实施方式

本公开的各方面涉及产品和/或服务分析，更具体的方面涉及在多个维度上对产品和/或服务竞争力的计算机实现的分析。尽管本公开不一定限于这样的应用，但是可以通过使用该上下文讨论各种示例来理解本公开的各个方面。

产品和/或服务的竞争分析可以是企业或其他实体用来找出其竞争对手的产品和/或服务的表现的有用策略。实体可以执行产品和/或服务的竞争分析，以便确定其产品和/或服务与竞争对手的比较方式，或者通过分析实体试图扩展到的竞争领域来确定市场机会。这些分析对于了解这些产品和/或服务对企业的财务状况和/或扩展或改进企业的出售物(offering)的机会构成何种威胁可以很有帮助。由于当今企业的动态性质，保持产品或服务的竞争力的最新状态可能是一项代价高昂且困难的任务。产品经理、售卖方、市场营销人员及其他人员可能花时间和精力来分析成百上千条评论、文章以及其他形式的在线和离线内容，以期了解其竞争并确定其产品或服务的竞争力。由于难以保持最新的研究，与市场上的备选解决方案相比，许多团队无法捕获其产品或服务的全部健康状况。

本公开的实施例提供了用于产品和/或服务竞争力的计算机化分析的方法、系统和计算机程序产品。竞争分析应用可以接收产品或服务名称以及要包括在分析中的产品或服务的一个或多个维度。竞争分析应用可以收集关于所接收的产品或服务以及竞争对手产品和服务的产品和/或服务数据。可以使用自然语言处理来分析该数据。可以使用自然语言处理(NLP)技术来提取关键词和关键词情绪值。关键词和维度可以被转换/映射为词向量表示，并且可以计算关键词和维度之间的距离。可以使用向量之间的距离将关键词分配给维度。竞争分析应用可以针对每个维度来计算平均情绪。竞争分析应用可以计算产品或服务的竞争力，包括通过使用基于情绪值的竞争力指标。竞争分析应用可以将产品或服务竞争力输出给用户。这样的竞争分析应用可以扩展到任何类型的出售物、使用可扩展的维度进行出售物比较、使用多个数据源(包括结构化和非结构化的数据)、计算竞争比较及其随时间的变化、可视化比较值及其演变并利用指定指标来测量竞争力。

本文所述的产品和/或服务竞争力的计算机化分析可以提供优于执行竞争力分析的现有方法的优点。执行竞争力分析的人类研究人员可能需要阅读数以千计的产品评论、跟踪针对每种产品感兴趣的话题或主题、确定对这些话题或主题的提及是正面还是负面反馈，并将该数据编译为产品是否具有竞争力的决策。由于该过程的人工和非结构化性质以及做出的各种确定，竞争力分析可能包括错误并且可能不准确。附加地，可能无法在数字上对反馈的正面/负面值进行评分或将各种数据准确地编译为最终得分，来决定产品或服务是否更具竞争力。

相比之下，本文所述的产品和/或服务竞争力的计算机化分析可以使用自然语言处理和情绪分析来执行这些分析，以提供待使用的精确评分和指标。附加地，可以减少执行这样的任务的时间和费用。附加地，随着待比较的产品或服务的数量增加以及这些产品或服务的评论或其他数据源的数量增加，当这样的竞争分析在被手动执行时，衡量这样的竞争分析变得更加困难，而当使用本文所呈现的教导时则可以轻松地衡量这样的竞争分析。附加地，本文描述的产品和/或服务竞争力的计算机化分析可以在连续或调度的基础上被执行，从而无需附加的精力就可以进行最新的竞争力分析。此外，通过沿用户所需的各种维度(包括针对不同决策制定者的不同维度)执行竞争力分析，可以使得本文所述的产品和/或服务竞争力的计算机化分析适配于用户需求。附加地，使用计算机化分析执行竞争分析消除了人类分析师可能给分析带来的任何偏见或潜在偏见，包括例如确认一种产品或服务将是优等或劣等的偏见。这些改进和/或优点不是示例优点的穷举列表。存在可以不包含上述优点和/或改进中的任一个的本公开的实施例，或者存在可以包含上述优点和/或改进中的一些或全部的本公开的实施例。

现在参考图1，描绘了根据本公开的实施例的用于产品和/或服务竞争力的计算机化分析的示例方法100。方法100可以包括比所描绘的更多或更少的操作。方法100可以包括与所描绘的操作的顺序不同的操作。在一些实施例中，方法100可以由竞争分析应用来执行，竞争分析应用可以是计算机程序或应用。这样的竞争分析应用可以在计算机系统(例如，图3中描绘的计算机系统300或图4中描绘的客户端计算机404)上运行，和/或可以使用云计算技术(诸如，图5描绘的、具有如图6所示的抽象模型层的云计算环境50)来运行。在一些实施例中，如果要分析多于一种产品或服务的竞争力，则可以一次针对一种产品或服务顺序地执行方法100，而在其他实施例中，可以针对多于一种的产品或服务来同时执行方法100。在一些实施例中，方法100可以通过在生成新的数据源和/或产品评论时更新竞争分析而被连续地执行。在其他实施例中，方法100可以在周期性或用户调度的基础上被执行。

方法100从开始102进入操作104，在操作104中，竞争分析应用接收将针对其被比较的产品或服务的产品或服务名称和维度。这些可以由用户(诸如，产品经理、售卖方、市场营销人员或其他用户)输入到竞争分析应用中。维度还可以涉及用于分析的关键话题或主题，并且示例维度可以包括价格、兼容性、功能性、支持和可用性。在一些实施例中，可以提示用户从可能的维度或先前使用的维度的列表中进行选择。在一些实施例中，可以为用户预先选择维度，和/或可以基于产品或服务的类型或其他自动的或基于规则的选择标准来自动选择维度。在一些实施例中，可以经由诸如话题建模的非监督方法来确定维度，和/或通过用户输入来增强维度。

在操作106处，竞争分析应用收集产品和/或服务数据。产品和/或服务数据的该收集可以包括收集来自操作104的关于所接收的产品或服务名称的数据，以及关于相互竞争的产品和/或服务的数据。在一些实施例中，用户可以输入关于相互竞争的产品和/或服务的名称、类别或其他信息，竞争分析应用将针对相互竞争的产品和/或服务来收集数据并执行竞争分析。在其他实施例中，竞争分析应用可以使用各种技术来标识潜在的相互竞争的产品和/或服务，这些技术诸如，在查看一种产品并最终购买第二种产品时分析消费者的习惯、访问标识相互竞争的产品的消费者评论网站或本领域技术人员可用的其他技术。

在一些实施例中，可以使用针对各种服务(包括网站)的应用编程接口(API)来执行操作106，应用编程接口(API)汇总关于产品和/或服务的数据。例如，这可以包括在收集关于软件出售物的产品信息时使用软件企业评论站点的API。在一些实施例中，竞争分析应用可以包括用于收集数据的API列表。在一些实施例中，竞争分析应用可以允许用户输入待使用的API。在一些实施例中，包括API不可用的情况，操作106可以使用爬虫(crawler)来浏览互联网或其他网络，以便创建数据索引并汇总关于产品/服务的数据。操作106的结果可以是来自各种公共论坛和/或网站的非结构化和/或结构化内容的汇总。

在操作108处，竞争分析应用使用自然语言处理来分析来自操作106的非结构化和/或结构化内容，以便提取关键词和情绪值。竞争分析应用可以使用从API或网络爬虫收集的非结构化和/或结构化数据，来确定产品正沿在操作104处被接收的维度的执行情况。各种自然语言处理系统可以用于执行操作108，包括但不限于

竞争分析应用可以按照产品或服务名称来过滤所汇总的数据，以标识每个已标识产品或服务的相关内容。使用来自非结构化和/或结构化数据的文本作为输入，竞争分析应用可以执行信息提取。竞争分析应用可以使用关键词情绪值而从非结构化和/或结构化数据中提取关键词和针对那些特定关键词的目标情绪，非结构化和/或结构化数据与每个已标识的产品或服务有关。这可以涉及提取在整个非结构化和/或结构化数据的集合中重复的词，以标识在多个评论或关于产品/服务的其他信息中使用的词。

对于这些关键词，可以基于关键词的上下文和/或关键词本身来生成情绪值。可以以各种方式来确定关键词的情绪值，包括通过确定给定关键词的极性和/或其在非结构化和/或结构化数据中的周围环境。可以使用各种方法(诸如，基于知识的技术、统计方法或混合方法)来执行情绪分析。情绪值可以是负面或正面的二进制分类，或者可以是在从最负面到最正面的尺度上的更复杂的值(例如，从负面得分到正面得分或用于表示负面情绪和正面情绪的其他值)。非结构化和/或结构化数据中的每个关键词被赋予情绪值，并且这些情绪值可以与围绕该关键词的词有关。

在操作110处，竞争分析应用将关键词和维度转换为词向量。该操作在实施例中可以变化，但是可以例如使用可以学习使用词的上下文的skip-gram或word2vec神经网络模型。在其他实施例中，可以使用可以潜在地使用以向量形式表示的关键词的其他模型。使用skip-gram(或其他)神经网络模型，可以在所有收集的自然语言文本上训练词向量，以便创建词的数学和语义表示。然后，可以将经训练的词向量模型用于将关键词以及维度转换为词向量。这样的神经网络模型可以将关键词和维度表示为多维连续浮点数，并且可以将语义上相似或相关的词映射到几何空间中的邻近点。这样的词向量可以采取实数值数字的行的形式，其中每个点捕获词含义的一个方面，并且语义相似或相关的词可以具有相似的向量。这样，可以将在相似上下文中使用的词映射到邻近的向量空间。

在操作112处，竞争分析应用计算关键词和维度之间的距离。在一些实施例中，这些距离可以是余弦距离或余弦相似度。关键词和维度之间的余弦距离和/或余弦相似度可以使用已知技术(诸如，欧几里得点积公式)来计算。这些距离可以用于确定哪些关键词与哪些维度最相关。正如可以将在相似上下文中使用的词映射到邻近的向量空间一样，可以将与所接收的维度相关的词映射到邻近的向量空间。

在操作114处，竞争分析应用使用在操作112处计算的距离将关键词分配给维度。在一些实施例中，每个关键词可以被分配给基于与距其他维度的距离相比，具有距该维度最小距离的一个维度。在其他实施例中，仅在距一个维度的某个阈值距离内的关键词可以被分配给维度。在一些实施例中，如果其距离小于可应用的阈值，则可以将关键词分配给多于一个的维度。在一些实施例中，可以使用距离指标以及经调整的阈值将关键词分配给特定维度。

在操作116处，竞争分析应用计算每个维度的平均情绪。在一些实施例中，这可以通过分配给每个维度的关键词的情绪值的简单平均来计算。在其他实施例中，可以使用加权平均，诸如，其中距维度距离较小的关键词的情绪值比距维度距离较大的关键词的被赋予更大的权重。这样的加权平均可以更多地强调与给定维度具有更清晰关系的关键词。

在操作118处，竞争分析应用计算产品和/或服务的竞争力得分。计算产品和/或服务的竞争力得分可以根据实施例而变化。在一些实施例中，得分可以基于表示所感知的竞争力的多个因子，包括例如用户数字评级、与产品和/或服务有关的在线内容量、每个所接收的维度的情绪值以及内容新近度。在一些实施例中，用户可以从所提供的因子列表中进行选择，以对产品和/或服务的竞争力进行评分，或者用户可以能够提供关于在确定方法100的给定性能的竞争力时应使用哪些因子的输入。操作118的输出可以是得分，该得分在数字上标识产品和/或服务与其竞争对手相比的表现。

在使用数字评级因子的一些实施例中，这可以对应于星级评级(例如，在从1到5颗星的尺度上的四星级评论)或类似的评论者提供的产品或服务的评级的指示。如果使用不同的数字评级，则可以在各种源上对此类数字评级进行归一化。例如，如果在操作106期间收集了数据的一个网站使用5星级评级系统，而另一网站使用从1到10尺度上的评级，则可以调整这些范围中的一个或多个来匹配其他范围(例如，从1到10尺度上的评级可以除以2)。除了严格的数字评级以外，在一些实施例中，可以使用字母级别形式的评级(例如，A、B、C、D和F)，并且在必要时进行归一化来匹配星级或其他评级系统。使用所收集的各种产品和/或服务数据，以及所需的数字评级的任何归一化，可以为每个产品和/或服务(包括所接收的产品或服务名称以及任何竞争对手)确定平均数字评级。在一些实施例中，该数字评级可以被转换为百分位得分，以便将其与其他因子的得分进行组合。例如，获得平均评级4.2颗星(满分5颗星)的产品(在产品的第78个百分位中)可以具有4.2和/或0.78的数字得分。

在一些实施例中，使用与产品和/或服务有关的在线内容量的因子，这可以采取给定产品和/或服务的评论数量或百分比的形式，并且可以相对于所有相互竞争的产品和/或服务的评论总数。在一些实施例中，可以针对每个信息源(例如，网站)来计算针对给定产品和/或服务的评论的数量或百分比，并且可以根据这些值中的每一个来计算平均数量或百分比，以避免偏重评论比例偏高的源。在一些实施例中，可以将该内容量因子转换为百分位得分，以便将其与其他因子的得分进行组合。例如，作为数据集中包括370条评论的主题的产品在评论的第51个百分位中，该产品可以具有370和/或0.51的内容量得分。

在对每个所接收的维度使用情绪值的实施例中，一个或多个情绪值可以用于对产品和/或服务的竞争力进行评分。竞争分析应用可以使用在操作116针对每个维度计算的平均情绪来计算平均情绪值。在一些实施例中，用户可能能够选择一个或多个维度来赋予较高的优先级，使得平均情绪值朝向选定维度加权，而在其他实施例中，这可以是情绪值的简单平均。在一些实施例中，可以将该情绪值因子转换为百分位得分，以便将其与其他因子的得分进行组合。例如，从-1到1尺度上的平均情绪值为0.22并且在平均情绪值的第87个百分位中的产品可以具有0.22和/或0.87的情绪值得分。

竞争分析应用可以针对所使用的每个因子计算得分和/或使用这些因子来计算组合得分。例如，竞争分析应用可以计算星级评级得分、评论计数得分、平均加权情绪得分和总体得分。总体得分可以是每个因子得分的平均得分，也可以是强调一个或多个因子的加权平均。继续上面的示例，总体得分可以是百分位得分0.78、0.51和0.87的平均，从而得到总体得分0.72。在一些实施例中，可以针对每个数据源独立地生成针对一个或多个因子的得分或总体得分，并将其组合成一个或多个组合得分。可以通过简单的平均、按内容量的加权平均、按数据源信誉的加权平均或以其他方式组合成组合得分来生成来自不同数据源的这样的组合得分。

附加地，在一些实施例中，可以基于历史数据随时间计算得分。例如，可以基于由竞争分析应用接收的内容的评论日期或发布日期，通过将数据源的内容划分为单独的组来计算过去18个月中每个三个月时段的得分。这可以通过在整个方法100中针对每个时段执行单独的分析和/或通过每三个月(或其他设定的时段)执行方法100随时间汇总数据而发生。可以使用整个时间范围内的历史数据来计算最终得分，从而赋予最新数据优先级。这可以通过赋予数据得分权重来实现，其中最新数据得分获得更高的权重。例如，在18个月和3个月的时间范围内，可以将线性递减权重应用于从最近三个月开始的六个三个月时间框架中的每个三个月时间框架，使得例如可以将最新得分乘以6，可以将第二最新得分乘以5，依此类推，然后从中计算出平均得分。

在操作120处，竞争分析应用输出产品和/或服务竞争力数据。在120处的输出将根据实施例而变化，并且将与操作118处执行的计算的性质相关。在一些实施例中，竞争分析应用可以输出所接收的产品或服务以及其每个竞争对手的单个数字得分，来提供产品和/或服务竞争力的一目了然的快速解答。在其他实施例中，排序流图(诸如，以下图2中所示的排序流图200)可以被显示为输出，以向用户提供详细的信息，该信息包括随时间进行比较的产品和/或服务的得分，并可能包含一个或多个得分的细目分类，作为操作118中计算的因子。应当理解，在操作118期间计算的任何或所有信息可以在操作120处输出，并且可以使用各种图形、表格、列表或其他格式来输出，并且在本公开的范围内。

图2描绘了根据本公开的实施例的以排序流图200的形式的产品和/或服务竞争力的计算机化分析的示例输出。排序流图200可以是竞争分析应用的输出，诸如，执行了图1的方法100的输出以及上述操作120处的输出。尽管示出了排序流图200，但是其仅出于示例目的，并且本公开考虑了对其的许多修改或输出格式的改变。排序流图(例如，排序流图200)是围绕中心轴移位，从而导致流动的有机形状的区域图，并且被排序为使得最高值是顶部流。

在排序流图200的示例中，在区域202中描绘了产品的得分。在区域202中的这些得分以从0到10尺度表示，将它们乘以10后，其可以对应于图1的操作118期间计算的百分位得分(例如，以上的示例总体得分0.72可以是排序流图200中的得分7.2)。除了数字形式之外，这些得分还表示为圆的各部分，其中圆的填充图案对应于区域204中的填充图案(例如，虚线、波浪线等)。

排序流图200的区域204示出了主排序流图。排序流图200的x轴表示时间(如该图的顶部的月份名称所示)。排序流图200的y轴表示与产品相关联的数值得分。流的宽度表示得分相对于竞争的比例。流之间的交叉面积表示一个产品相对于另一产品的排名发生了变化。所有产品的汇总宽度示出了市场动态。

排序流图200在向下的插入符号和短语“什么确定这些得分？”之下的下部区域206提供了有关确定以上所示得分的附加详细信息，并包括提及的每种产品的细目分类(其可以对应于体积因子)、总体情绪得分以及所接收的维度(在该示例中为价格、兼容性、功能性、支持和可用性)的单独情绪得分。如向下的插入符号所表示，可以隐藏该面积，直到用户单击短语“什么确定这些得分？”并通过其动作来接收附加信息为止。在实施例中，更多或更少的信息可以出现在区域206中。

现在参考图3，图示了根据本公开的一些实施例的计算机系统300的框图。在一些实施例中，计算机系统300执行根据上述图1的操作。计算机系统300可以包括一个或多个处理器305(在本文中也称为CPU 305)、可以耦合到一个或多个I/O设备312的I/O设备接口310、网络接口315、互连(例如，BUS)320、存储器330和存储装置340。

在一些实施例中，每个CPU 305可以取回并执行存储器330或存储装置340中存储的编程指令。互连320可以用于在CPU 305、I/O设备接口310、网络接口315、存储器330和存储装置340之间移动数据(诸如，编程指令)。可以使用一个或多个总线来实现互连320。通常包括存储器330来表示随机存取存储器(例如，静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)或闪存)。

在一些实施例中，存储器330可以是模块的形式(例如，双列直插式存储器模块)。通常包括存储装置340来表示非易失性存储器，诸如，硬盘驱动器、固态设备(SSD)、可移除存储器卡、光学存储装置或闪存设备。在备选实施例中，存储装置340可以被存储区域网络(SAN)设备、云或经由I/O设备312连接到计算机系统300或经由网络接口315连接到网络350的其他设备代替。

在各个实施例中，CPU 305可以是单个CPU、多个CPU、具有多个处理核心的单个CPU或具有一个或多个处理核心的多个CPU。在一些实施例中，处理器305可以是数字信号处理器(DSP)。CPU 305可以附加地包括为CPU 305提供指令和数据的临时存储的一个或多个存储器缓冲器或高速缓存(未示出)。CPU 305可以包括被配置为执行与本公开的实施例一致的一个或多个方法的一个或多个电路。

计算机系统300的存储器330包括竞争分析应用332。竞争分析应用332可以是用于执行产品和/或服务的竞争分析的计算机指令的应用或编译。竞争分析应用332可以将上述竞争分析应用描述为执行图1的方法100。竞争分析应用332可以接收产品或服务名称和维度作为输入，并最终以得分、图或其他适当的输出形式输出产品和/或服务竞争力信息。

存储装置340包含产品或服务名称和维度342以及产品评论数据344。产品或服务名称和维度342可以是被输入到计算机系统300中的产品或服务名称和维度，并且可以被输入到竞争分析应用332中来执行竞争分析方法(诸如，以上图1的方法100)。产品或服务名称和维度342可以是要对其执行竞争分析的产品或服务名称，并且还可以包括一个或多个相互竞争的产品和/或服务或关于此类竞争对手的信息。产品或服务名称和维度342还包括由用户输入或选择的维度来执行方法，并且可以是例如价格、兼容性、功能性、支持和可用性。

产品评论数据344可以是与产品或服务名称和维度342的所输入的产品或服务有关的各种类型的数据，并且还可以包括与相互竞争的产品和/或服务有关的数据。可以使用用于标识产品的评论数据以供竞争分析应用332分析的API和/或网络爬虫，来获得产品评论数据344。

在如上所述的一些实施例中，存储器330存储竞争分析应用332，并且存储装置340存储产品或服务名称和维度342以及产品评论数据344。然而，在各个实施例中，竞争分析应用332、产品或服务名称和维度342以及产品评论数据344中的每一个被部分存储在存储器330中，部分存储在存储装置340中，或者它们被全部存储在存储器330中或全部存储在存储装置340中，或者经由网络接口315通过网络350来访问。

在各个实施例中，I/O设备312可以包括能够呈现信息并接收输入的接口。例如，I/O设备312可以接收来自用户的输入并将信息呈现给用户和/或与计算机系统300交互的设备。

网络350可以(经由物理连接或无线连接)将计算机系统300与其他网络和/或与计算机系统交互的一个或多个设备连接。

整个计算机系统300的逻辑模块(包括但不限于存储器330、CPU 305和I/O设备接口310)可以将一个或多个组件的故障和改变传送到管理程序或操作系统(未示出)。管理程序或操作系统可以分配计算机系统300中可用的各种资源，并跟踪数据在存储器330中的位置以及分配给各种CPU 305的进程的位置。在将元件进行组合或重新布置的实施例中，逻辑模块的各方面和能力可以进行组合或重新分布。这些变化对于本领域技术人员将是明显的。

图4图示了可以在其中实现本公开的一些实施例的网络环境400的框图。网络402经由物理连接或无线连接将客户端计算机404、启用API的服务器410和服务器420彼此通信地耦合。网络402可以是因特网、局域网、广域网、无线网络、网络类型的组合和/或任何其他合适的网络配置。

客户端计算机404可以与上面讨论的图3的计算机系统300一致，并且可以是运行竞争分析应用的计算机，诸如，用于执行图1的方法100的计算机。客户端计算机404的形式可以根据实施例而变化，并且可以包括但不限于：台式计算机、膝上型电脑、平板电脑、移动电话、服务器或其他计算机设备。在一些实施例中，客户端计算机404可以访问在另一设备上运行的竞争分析应用或与之接口连接，包括使用诸如以下关于图5和图6所讨论的云计算技术。

客户端计算机404可以使用API 412借助网络402与启用API的服务器410交互，API412可以是服务器端API或客户端API。API 412可以使得能够访问启用API的服务器410上存储的产品或服务数据414。客户端计算机404可以通过使用API 412来请求产品或服务数据414，以用于执行竞争性分析，诸如，在方法100的操作106期间使用。客户端计算机404还可以借助网络402与不包含API的服务器420进行交互。客户端计算机404可以利用一个或多个网络爬虫来索引和取回产品或服务数据424，以用于执行竞争分析，诸如，在方法100的操作106期间使用。

虽然图4示出了单个网络、一个启用API的服务器410和一个未启用API的服务器420，但是这仅用于例示目的。本公开可以存在并且构想更加复杂的网络环境400，包括具有其各自的产品或服务数据的多个启用API的服务器以及具有其各自的产品或服务数据的多个其他服务器。在这样的实施例中，客户端计算机404可以与多个这样的服务器中的一些或全部进行交互来获得用于竞争分析的大量产品或服务数据。

首先应当理解，尽管本公开包括关于云计算的详细描述，但其中记载的技术方案的实现却不限于云计算环境，而是能够结合现在已知或以后开发的任何其它类型的计算环境而实现。

云计算是一种服务交付模式，用于对共享的可配置计算资源池进行方便、按需的网络访问。可配置计算资源是能够以最小的管理成本或与服务提供者进行最少的交互就能快速部署和释放的资源，例如可以是网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用、虚拟机和服务。这种云模式可以包括至少五个特征、至少三个服务模型和至少四个部署模型。

特征包括：

按需自助式服务：云的消费者在无需与服务提供者进行人为交互的情况下能够单方面自动地按需部署诸如服务器时间和网络存储等的计算能力。

广泛的网络接入：计算能力可以通过标准机制在网络上获取，这种标准机制促进了通过不同种类的瘦客户机平台或厚客户机平台(例如移动电话、膝上型电脑、个人数字助理PDA)对云的使用。

资源池：提供者的计算资源被归入资源池并通过多租户(multi-tenant)模式服务于多重消费者，其中按需将不同的实体资源和虚拟资源动态地分配和再分配。一般情况下，消费者不能控制或甚至并不知晓所提供的资源的确切位置，但可以在较高抽象程度上指定位置(例如国家、州或数据中心)，因此具有位置无关性。

迅速弹性：能够迅速、有弹性地(有时是自动地)部署计算能力，以实现快速扩展，并且能迅速释放来快速缩小。在消费者看来，用于部署的可用计算能力往往显得是无限的，并能在任意时候都能获取任意数量的计算能力。

可测量的服务：云系统通过利用适于服务类型(例如存储、处理、带宽和活跃用户帐号)的某种抽象程度的计量能力，自动地控制和优化资源效用。可以监测、控制和报告资源使用情况，为服务提供者和消费者双方提供透明度。

服务模型如下：

软件即服务(SaaS)：向消费者提供的能力是使用提供者在云基础架构上运行的应用。可以通过诸如网络浏览器的瘦客户机接口(例如基于网络的电子邮件)从各种客户机设备访问应用。除了有限的特定于用户的应用配置设置外，消费者既不管理也不控制包括网络、服务器、操作系统、存储、乃至单个应用能力等的底层云基础架构。

平台即服务(PaaS)：向消费者提供的能力是在云基础架构上部署消费者创建或获得的应用，这些应用利用提供者支持的程序设计语言和工具创建。消费者既不管理也不控制包括网络、服务器、操作系统或存储的底层云基础架构，但对其部署的应用具有控制权，对应用托管环境配置可能也具有控制权。

基础架构即服务(IaaS)：向消费者提供的能力是消费者能够在其中部署并运行包括操作系统和应用的任意软件的处理、存储、网络和其他基础计算资源。消费者既不管理也不控制底层的云基础架构，但是对操作系统、存储和其部署的应用具有控制权，对选择的网络组件(例如主机防火墙)可能具有有限的控制权。

部署模型如下：

私有云：云基础架构单独为某个组织运行。云基础架构可以由该组织或第三方管理并且可以存在于该组织内部或外部。

共同体云：云基础架构被若干组织共享并支持有共同利害关系(例如任务使命、安全要求、政策和合规考虑)的特定共同体。共同体云可以由共同体内的多个组织或第三方管理并且可以存在于该共同体内部或外部。

公共云：云基础架构向公众或大型产业群提供并由出售云服务的组织拥有。

混合云：云基础架构由两个或更多部署模型的云(私有云、共同体云或公共云)组成，这些云依然是独特的实体，但是通过使数据和应用能够移植的标准化技术或私有技术(例如用于云之间的负载平衡的云突发流量分担技术)绑定在一起。

云计算环境是面向服务的，特点集中在无状态性、低耦合性、模块性和语意的互操作性。云计算的核心是包含互连节点网络的基础架构。

现在参考图5，描绘了例示性的云计算环境50。如图所示，云计算环境50包括一个或多个云计算节点10，由云消费者使用的本地计算设备可以与云计算节点10通信，本地计算设备例如诸如个人数字助理(PDA)或蜂窝电话54A、台式计算机54B、膝上型计算机54C和/或汽车计算机系统54N。节点10可以彼此通信。可以在一个或多个网络(如上文所述的私有云、共同体云、公共云或混合云或其组合)中对它们进行物理或虚拟分组(未示出)。这允许云计算环境50提供云消费者不需要为其维护本地计算设备上的资源的基础结构即服务、平台即服务和/或软件即服务。应当理解，图5中所示的计算设备54A-54N的类型仅旨在例示，并且计算节点10和云计算环境50可以通过任何类型的网络和/或网络可寻址连接(例如，使用web浏览器)来与任何类型的计算机化设备通信。

现在参考图6，示出了由云计算环境50(图5)提供的功能抽象层集合。应当预先理解，图6中所示的组件、层和功能仅旨在例示，并且本发明的实施例不限于此。如图所示，提供了以下层和对应功能：

硬件和软件层60包括硬件和软件组件。硬件组件的例子包括：主机61；基于RISC(精简指令集计算机)体系结构的服务器62；服务器63；刀片服务器64；存储设备65；网络和网络组件66。软件组件的例子包括：网络应用服务器软件67以及数据库软件68。

虚拟层70提供一个抽象层，该层可以提供下列虚拟实体的例子：虚拟服务器71、虚拟存储72、虚拟网络73(包括虚拟私有网络)、虚拟应用和操作系统74，以及虚拟客户端75。

在一个示例中，管理层80可以提供下述功能：资源供应功能81：提供用于在云计算环境中执行任务的计算资源和其它资源的动态获取；计量和定价功能82：在云计算环境内对资源的使用进行成本跟踪，并为此提供帐单和发票。在一个例子中，该资源可以包括应用软件许可。安全功能：为云的消费者和任务提供身份认证，为数据和其它资源提供保护。用户门户功能83：为消费者和系统管理员提供对云计算环境的访问。服务水平管理功能84：提供云计算资源的分配和管理，以满足必需的服务水平。服务水平协议(SLA)计划和履行功能85：为根据SLA预测的对云计算资源未来需求提供预先安排和供应。

工作负载层90提供了可以利用云计算环境的功能性的示例。可以从该层提供的工作负载和功能的示例包括：映射和导航91；软件开发和生命周期管理92；虚拟课堂教学交付93；数据分析处理94；交易处理95；以及竞争分析应用96。竞争分析应用96可以是诸如以上图1中描述的工作负载或功能。

在任何可能的技术细节结合层面，本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以被提供给计算机或其他可编程数据处理装置的处理器来产生机器，从而使得经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实现一个或多个流程图和/或框图中指定的功能/动作的部件。这些计算机可读程序指令还可以被存储在计算机可读存储介质中，计算机可读存储介质可以引导计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式运行，从而使得其中存储有指令的计算机可读存储介质包括制品，制品包括实现在一个或多个流程图和/或框图中指定的功能/动作的各方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图图示了根据本发明的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能性和操作。在这方面，流程图或框图中的每个框可以表示包括用于实现所指定的(多个)逻辑功能的一个或多个可执行指令的指令模块、片段或部分。在一些备选实现中，框中指出的功能可以不按附图中指出的顺序发生。例如，根据所涉及的功能性，连续示出的两个框实际上可以作为一个步骤完成、以部分或全部时间上重叠的方式同时、基本同时执行或者有时可以按相反的顺序执行这些框。还应注意，框图和/或流程图的每个框以及框图和/或流程图的框的组合可以由执行指定功能或动作或执行专用硬件和计算机指令的组合的基于专用硬件的系统来实现。

已出于例示的目的给出了本公开的各种实施例的描述，但是这些描述并不旨在是穷举的或限于所公开的实施例。在不脱离所描述的实施例的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域普通技术人员将是明显的。选择本文中使用的术语来解释实施例的原理、对市场上发现的技术的实际应用或技术上的改进或者使本领域的其他普通技术人员能够理解本文所公开的实施例。

本文中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并且不旨在限制各种实施例。除非上下文另外明确指出，否则如本文所使用的，单数形式“一(a)”、“一个(an)”和“该(the)”也旨在包括复数形式。还将理解，术语“包括”和/或“包含”在本说明书中使用时，指定存在所述特征、整数、步骤、操作、元素和/或组件，但是不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或其组的存在或添加。在各个实施例的示例实施例的先前详细描述中，参考了附图(其中相同的附图标记表示相同的元素)，附图形成本说明书的一部分，并且在附图中通过例示的方式示出了其中可以实践各种实施例的特定示例实施例。足够详细地描述了这些实施例，以使得本领域技术人员能够实践实施例，但是在不脱离各种实施例的范围的情况下，可以使用其他实施例，并且可以进行逻辑、机械、电气和其他改变。在先前的描述中，阐述了许多具体细节来提供对各种实施例的透彻理解。但是，可以在没有这些具体细节的情况下实践各种实施例。在其他实例中，未详细示出公知的电路、结构和技术，以免使得实施例模糊。