【摘 要】
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电力行业数据涵盖了丰富的用户行为信息,但仍存在数值型数据比重大且很难被业务人员直观理解的问题。针对电力行业的特性提出一个面向用户行为的标签层次体系,以及基于密度、
【机 构】
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国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京科技大学计算机与通信工程学院,北京博望华科科技有限公司
【基金项目】
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基于大数据的客户增值服务平台关键技术研究及应用(52018K15000G)
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电力行业数据涵盖了丰富的用户行为信息,但仍存在数值型数据比重大且很难被业务人员直观理解的问题。针对电力行业的特性提出一个面向用户行为的标签层次体系,以及基于密度、距离的聚类算法和梯度提升树算法的标签生成方法,形成了一整套电力用户行为画像技术。通过实际数据验证,该行为画像技术有效地解决标签语义化问题,方便识别用户行为的发生,并通过刻画用户行为的统计特征,预知行为发生的可能性,面向用户行为的用户分类,最终完整刻画一个电力用户。
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