申请/专利权人：国网山东省电力公司泰安供电公司;国家电网有限公司

申请日：2021-09-02

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN113554241B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q30/016;G06Q50/06;G06F18/23;G06F18/211;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.11.12#实质审查的生效;2021.10.26#公开

摘要：本发明公开一种基于用户用电投诉行为的用户分层方法及预测方法，通过层次化标签生成方法对用电用户的各种行为进行提取和分类，完成用电用户投诉行为标签的划分，通过建立用户标签体系形成电力营销业务画像；并且基于用户的用电投诉行为提出联合图卷积网络来完成对用户下一投诉内容的预测，实现对用户诉求的主动响应，从而提升客户满意度。本发明具有较低的时间成本；划分的类别具有高的离散度，完成对用户各种行为的分类、获得更有鲁棒性的高质量的结果，实现用户画像的构建。本发明依据用户分层画像进行未来投诉内容的预测，通过联合卷积块集成时间卷积及非时间卷积，拥有更好的性能，更训练快、容易收敛。

主权项：1.一种基于用户用电投诉行为的用户分层方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取用户行为的数据集D，进行初次层次分层，并获得指标矩阵A；用户行为包括用电行为和投诉行为；S2，用边约束构造并求解目标函数，通过目标函数对初次层次分层结果进行再次层次分层获得再次层次分层的结果P；S3，对再次层次分层的结果P进行迭代优化产生新的局部最小解；S4，判断新的局部最小解是否满足收敛条件，若满足则获得最终分层结果；否则进入下一步；S5，调用集群扩展对再次层次分层的结果P和新的局部最小解进行扩展获得新的集群，并将并集添加到指标矩阵A；S6，继续基于新的集群重复步骤S2-S5，直到最终分层结果满足收敛标准；步骤S1中进行初次层次分层，具体为：S101，设置初始聚类数H，从数据集D中随机选择一个点作为第一中心点；S102，对于每个点，从已经选择的中心点找到该点最近的邻居，并记录它们之间的距离，用Tx表示；S103，选择中心点，；S104，重复步骤S102和S103，直到中心数为所设置的初始聚类数H，获得中心点集合；指标矩阵A是值为0或1的指标矩阵，其列表示对应用户的数据子集，值为1表示该点属于相应类别，为0表示不属于；步骤S2中的目标函数为： ； ；其中，是矩阵A中第i列的成本，是平衡两项影响的权重因子，L为一个利用初始聚类中心之间的相似性构造的拉普拉斯矩阵；e是1的n维向量，二进制集合是解向量，m是最终分类的类别数，表示除空集合之外的数据子集的数量，表示初始聚类结果中矩阵A的第i个类别与其他类别的最小距离，是限制解中类别的最小距离之和的截止因子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网山东省电力公司泰安供电公司;国家电网有限公司 一种基于用户用电投诉行为的用户分层方法及预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD