网络情报从竞争情报中发现新的商业机会:专利和商标数据库的综合使用Mingook Lee , Sungjoo Lee( 七 )

在市场渗透方面，发掘新的商机相对容易。重点公司容易进入的业务领域内成为新的商业机会的候选人。如果一个公司有一个差异化战略，并且该领域在未来有望发展，那么这些就可能是商业机会。
为了扩大市场，采用了关联挖掘技术。关联挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中发生频繁的项目(Huang et al., 2011) 。这些关联规则由“（项目集A：条件）?（项目集B：结果）” ， “如果A ，则是B”或“A?B”表示。该关联挖掘算法是一种无监督学习方法，用于以数据集中项目之间的if-then关系的形式查找此类关联规则。在商业机会的背景下，关联规则确定了这样的关系：如果一家公司在A区域内开展业务，那么它很可能在B区域内开展业务。尽管这种关联挖掘的重点是产品交易，这被称为市场篮子分析 (Blattberg et al., 2008) ，
这项研究采用了该技术来分析由NCL代码表示的业务区域之间的关联规则（参见表4）。制定关联规则的三个最常用的索引包括支持度、置信度和提升度。

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图4 专利分析结果确定目标竞争对手
首先，通过用于分析的公司总数中同时拥有两个业务领域的公司的份额来实现对业务领域A和B的支持。

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方程式（7）
其次，置信度(A ? B)是通过在业务领域A和B中运营的公司在业务领域A中运营的公司总数中所占的份额来衡量的。必须分析支持度和置信度值，以找到有意义的关联规则。

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方程式（8）
第三，提升度是对支持度和置信度的补充。提升度是通过同时拥有业务区域A和B的公司的份额来衡量的，条件是所有拥有业务区域A的公司的份额都除以拥有业务区域B的公司的份额，即公司总数。如果提升度大于1 ，则这两个业务领域是正相关的。如果提升度接近1 ，则它们很可能是独立的。同样，如果值为小于，则两个业务领域之间往往存在负相关关系。由于我们有兴趣确定可以从其他业务领域扩展的新商机，因此我们将只关注提升值>1的积极关系。

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方程式（9）
3.3.3 深入分析机会
在最后一步中，通过将文本挖掘技术应用于所关注业务领域的商标，来建议重点公司应集中关注的具体商业机会。商标文件指出了公司希望保护其品牌的产品和服务类别，因此提供了有关主要在业务领域提供的产品和服务的有用信息。对于文本挖掘分析，将开源统计程序“ R”与“ RWeka”和“ tm”软件包一起使用。关键字提取令牌设置为第二至第四，旨在获得可识别且有意义的关键字作为产品和服务项目。
4.说明性例子 4.1 数据采集
一个可以从建议的方法中获得巨大收益的行业将是技术和营销在其创新中都扮演着重要角色的行业。因此，该行业的公司将以积极的创新活动为特征，并倾向于通过知识产权（包括专利和商标）保护其创新。云计算产业是一个具有代表性的基于技术的服务业，符合这些条件，并在本研究中被作为一个例证。在这项分析中，我们收集了2005年至2014年在USPTO上公布的专利，在标题、摘要或H04和G05代码中的权利要求中有三个关键词“云”、“计算”和“服务” ，这三个关键词表示IT服务。根据专利申请数量，选择了55家公司进行进一步分析。这些公司拥有1827项专利和22215项商标。在这项研究中，我们用F1到F55代替了公司的真实名称。公司名单见附录1 。