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公开(公告)号:CN119515424A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411580011.1
申请日:2024-11-07
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0251 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及大数据处理技术领域,具体涉及基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法、系统、设备及存储介质。基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法包括如下过程:提取用户显隐性特征;具体包括:首先将网上国网用户数据作为输入构建用户图模型,使用卷积神经网络构成的堆栈网络提取图数据中的特征信息,利用循环卷积操作传播聚合用户及其邻居用户的向量表示;用户分类;本发明使用图卷积神经网络模型构建网上国网用户肖像,深度挖掘用户的显性和隐性特征,形成了精准的用户特征向量。同时根据全连接层输出的概率表示实现用户向量细分,有效地识别出潜在用户群体。
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公开(公告)号:CN119477402A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411473390.4
申请日:2024-10-22
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q30/0203 , G06F18/23 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及数据处理及机器学习技术领域,特别涉及电力行业中用户数据无监督学习聚类模型分析方法。用户聚类模型分类方法,包括如下过程:收集电力行业某一地区一段时间的用户数据,单个用户数据具体包括:月均用电量、月均电费、全年内各次交费时间的间隔天数平均值、年内总共交费次数、交费次数最多的交费渠道、月均交费额、最常使用的支付渠道、用户月均登录次数、用户月均登录时长、用户月均登录天数、用户历史参加的活动、参加次数;采用无监督学习算法,对预处理后的数据进行聚类分析,生成用户聚类结果。本发明将电力营销领域形成的数据结合聚类评估模型,实现电力营销领域客户的精准分类和对分类模型的多维度精准评估。
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