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公开(公告)号：CN104516958B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201410787822.9
申请日：2014-12-18
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 基于工作流与中文检索双引擎的统计分析报告实现系统，涉及一种报告实现系统。目前，报告涉及指标面广、数据量大、时效性高，分析工作任务繁重，人力资源浪费严重。本发明包括用于自动生成报告的报告生成模块、用于报告检索的报告检索模块、用于定制业务流程的流程驱动业务建模模块、用于定制分析报告的智能分析报告定制模块、用于搭建专业引擎词库的专业引擎词库构造模块。本技术方案相具有一键式生成报告、流程化协同交互、智能化分析检索的功能，同时该分析报告具备可编辑、可定制、扩展性好等特点。
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公开(公告)号：CN106451761B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201610577465.2
申请日：2016-07-21
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 一种基于动态数据驱动的大面积停电自动监测分析系统，涉及一种停电自动监测分析系统。目前，电网实时数据都是离散型信息、准确性不高，而且不同来源的信息中存在时序差。本发明包括：事件策略算法规划模块；事件初始化模块；策略选择模块；事件过滤模块；事件源线程模块；事件时间轴模块；事件研判模块；故障停电发布时间轴模块；故障停电发布模块；故障停电合并模块；故障停电消息发布模块。本技术方案采用时间轴和可信度相结合的机制，进一步提高分析效率，一旦故障信息满足可信度要求就可以立刻发布，实现迅速、准确地对不同源事件分析得到的故障信息进行融会和归并。
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公开(公告)号：CN107741971A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710936219.6
申请日：2017-10-10
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 一种基于自定义动态数据的在线可视分析PPT方法，涉及一种PPT技术。目前，专题指标分析材料准备工作需要进一步简化和高效。一种基于自定义动态数据的在线可视分析PPT方法，其基于OpenOffice技术实现，包括：1）PPT模板维护：用于对根据业务需求定制的各种PPT模板进行统一维护；2）PPT自定义配置：用于对各PPT主题模板进行相关参数动态维护；3）一键PPT在线分析；用于根据上述主题PPT定制模板与各项指标对应关系。本技术方案以OpenOffice技术突破口，作为基于自定义动态数据的在线可视分析PPT技术，融合95598特有业务应用，并进行需求个性化定制，功能具有自定义动态配置、线上实时运算、PPT一键生成。
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公开(公告)号：CN106451761A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610577465.2
申请日：2016-07-21
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 一种基于动态数据驱动的大面积停电自动监测分析系统，涉及一种停电自动监测分析系统。目前，电网实时数据都是离散型信息、准确性不高，而且不同来源的信息中存在时序差。本发明包括：事件策略算法规划模块；事件初始化模块；策略选择模块；事件过滤模块；事件源线程模块；事件时间轴模块；事件研判模块；故障停电发布时间轴模块；故障停电发布模块；故障停电合并模块；故障停电消息发布模块。本技术方案采用时间轴和可信度相结合的机制，进一步提高分析效率，一旦故障信息满足可信度要求就可以立刻发布，实现迅速、准确地对不同源事件分析得到的故障信息进行融会和归并。
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公开(公告)号：CN107861942A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710938687.7
申请日：2017-10-11
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
CPC分类号： G06F17/2775 , G06F17/30666 , G06F17/30684 , G06F17/30707 , G06Q30/016 , G06Q50/06
摘要： 一种基于深度学习的电力疑似投诉工单识别方法，涉及电力客户服务的投诉识别方法。电力疑似投诉工单采用人工识别，效率低下、及时性差且浪费人力资源。本发明包括以下步骤：1）深度学习模型配置；2）投诉特征标签提炼；3）投诉样本格式化；4）模型学习训练；5）疑似投诉识别；6）疑似投诉分类。本技术方案通过深度学习技术投诉清单进行数据清理排序、投诉倾向词提炼、数据建模调优、样本迭代学习训练、机器学习预测等一系列工作，实现疑似投诉工单深度学习智能识别与分类，提升智能工作体验，提高服务质量管控工作效率。
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公开(公告)号：CN104516958A
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410787822.9
申请日：2014-12-18
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江创维自动化工程有限公司
摘要： 基于工作流与中文检索双引擎的统计分析报告实现系统，涉及一种报告实现系统。目前，报告涉及指标面广、数据量大、时效性高，分析工作任务繁重，人力资源浪费严重。本发明包括用于自动生成报告的报告生成模块、用于报告检索的报告检索模块、用于定制业务流程的流程驱动业务建模模块、用于定制分析报告的智能分析报告定制模块、用于搭建专业引擎词库的专业引擎词库构造模块。本技术方案相具有一键式生成报告、流程化协同交互、智能化分析检索的功能，同时该分析报告具备可编辑、可定制、扩展性好等特点。
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公开(公告)号：CN104504045A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410786558.7
申请日：2014-12-18
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 浙江创维自动化工程有限公司
CPC分类号： G06F17/30241 , G06Q50/06
摘要： 一种基于电力客户地址分词检索的GIS定位分析系统，涉及GIS定位分析系统。目前地理信息系统GIS技术在基于客户反馈填报地址实现地域细化分析并未得到有效开展，给日常的95598运营分析工作带来了巨大的挑战。本发明包括GIS地址信息结构化模块；重构地理分词库模块； GIS地理坐标拓扑分析模块；GIS目标定位展现模块； GIS可视化分析模块。本技术方案方便进行95598数据挖掘与客户地域特性业务分析，节省时间、经费和人力，同时能为电力企业分析管理人员提供辅助决策依据，提升电力优质服务水平，同时强化企业整体管理能力。
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公开(公告)号：CN109558484A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811247199.2
申请日：2018-10-24
申请人： 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F16/332
摘要： 本发明公开了基于相似度词序矩阵的电力客服工单情感量化分析方法，涉及一种电力客服工单分析方法。传统的情感分析方法不能有效甄别情感强度。本发明包括基于Word2Vec相似度情感词拓展联想步骤、多元情感语料库构建步骤、相似度词序矩阵情感量化算法步骤；对工单进行分类梳理、数据清洗，基于百度词库形成初始化多元情感词库，采用逆向最大匹配算法进行工单文本分词，基于Word2Vec神经网络构建融合客户诉求语义的积极词、消极词、否定词、程度副词、以及词序的词向量，通过机器学习训练生成融合诉求情感的学习模型，基于词性亲疏关系来拓展词性语料库，采用相似度词序矩阵量化算法进行情感量化计算，完成客服工单情感量化分析，有效区分情感强弱差异。
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公开(公告)号：CN109670167B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201811247198.8
申请日：2018-10-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q30/015 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于Word2Vec的电力客服工单情感量化分析方法，涉及一种电力客服工单分析方法。传统的情感分析方法不能有效甄别情感强度。本发明结合电力客服工单文本特征，对历史电力客服工单和不满意工单进行分类梳理、数据清洗，再基于百度词库梳理形成初始化多元情感词库，采用逆向最大匹配算法进行工单文本分词，基于Word2Vec神经网络构建融合客户诉求语义的积极词、消极词、否定词、程度副词、以及词序的词向量，通过历史客服工单进行机器学习训练生成融合诉求情感的学习模型，基于模型中的词性亲疏关系来拓展词性语料库，采用相似度词序矩阵量化算法进行情感量化计算，完成客服工单情感量化分析，有效区分情感强弱差异，确定紧急程度。
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公开(公告)号：CN114092105A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202011399635.5
申请日：2020-12-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于改进Apriori算法的重复来电诉求链路分析方法，涉及一种链路分析领域。目前客户诉求涉及业务繁杂，处理时所需的计算资源大，且时间长。本发明包括步骤：1)重复诉求链路规整，得到重复来电诉求链路初始化数据集合；2)通过改进Apriori算法对每个重复来电诉求业务链路置信度进行计算；3)对重复诉求链路进行分析，得到诉求链路间业务趋势；本技术方案本技术方案充分结合重复诉求频度、时间序列、业务分类等特点，融合改进Apriori算法进行诉求链路间业务趋势分析；缩减、规整重复诉求链路计算数据集合，同时简化Apriori算法迭代计算环节，减少计算资源和时间，能及时定位供电服务风险问题，提升95598重复诉求业务规律识别能力。
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