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申请/专利权人：广东电力交易中心有限责任公司

摘要：本发明涉及一种缓解电力零售平台数据稀缺的个性化搜索方法及装置，所述方法包括获取零售市场内零售用户的交易信息和用电数据，进行用户聚类得到聚类结果；对各种群体划分各自标签，得到群体行为数据；获取目标零售用户的搜索数据，结合目标零售用户的历史交易情况对售电公司进行协同过滤和文本过滤，得到召回候选池；结合群体行为数据进行相关性匹配，得到个性化搜索结果。本发明通过用户画像根据用电行为提前划分典型用户群体，抽象出零售用户的信息全貌，并统计类内群体行为数据做增强，弥补零售平台数据稀缺的问题，为后续搜索的相关性匹配提供有效的依据，得到搜索推荐效果，该搜索推荐结果能够精准刻画零售用户的偏好和需求。

主权项：1.一种缓解电力零售平台数据稀缺的个性化搜索方法，其特征在于，包括：获取零售市场内零售用户的交易信息和用电数据，基于所述交易信息和用电数据根据用电特性进行用户聚类，迭代划分典型用户群体和用户标签，得到聚类结果；利用所述聚类结果对各种群体划分各自标签，得到群体行为数据；获取目标零售用户的搜索数据，结合所述目标零售用户的历史交易情况对售电公司进行协同过滤和文本过滤，得到召回候选池；结合所述群体行为数据和所述召回候选池进行相关性匹配，根据相关性匹配排序得到个性化搜索结果；其中，获取目标零售用户的搜索数据，结合所述目标零售用户的历史交易情况对售电公司进行协同过滤和文本过滤，得到召回候选池，包括：获取用户输入的搜索数据，对所述搜索数据进行预处理，得到待处理数据；对所述待处理数据进行分析，得到分词集合；对所述分词集合进行协同过滤召回，得到售电公司召回集合；对所述售电公司召回集合进行文本过滤召回，得到召回候选池；所述结合所述群体行为数据和所述召回候选池进行相关性匹配，根据相关性匹配排序得到个性化搜索结果，包括：获取目标用户类内用户的零售平台交互行为记录，统计类内用户对售电公司的交互行为；针对召回集合中的所有售电公司，构成售电公司召回集合的特征矩阵；以所述特征矩阵中各个特征作为自变量，结合目标用户同类的群体购买意向指标，与同类用户的历史购买次数相乘值作为因变量，建立回归模型；根据所述回归模型和召回候选池计算目标用户与售电公司的相关性的最终得分；根据相关性得分从大到小排序，得到售电公司搜索结果序列，将所述售电公司搜索结果序列中的前预设个数的结果作为个性化搜索结果。

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权利要求：

百度查询： 广东电力交易中心有限责任公司 缓解电力零售平台数据稀缺的个性化搜索方法及装置