电力营销领域知识驱动的无监督用户聚类模型准确率综合评估方法

    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

    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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