文档名：基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法
摘要：针对庞大的综合能源用户群体在购买能源服务套餐时难以选择的问题,提出一种基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法,以提高用户粘性.首先,将收集的综合能源用户信息进行知识图谱构建,对缺失的用户信息进行补充完善,同时分析用户之间的关系.然后,采用谱聚类的方法对构建好的用户知识图谱进行图谱分割聚类,进行用户之间的相似度计算,提取代表综合能源用户用能行为多样性的兴趣特征.最后,通过随机森林模型计算综合能源用户对各能源服务套餐的预测评分,将预测评分进行排序后,取评分最高的部分套餐通过线上平台为用户呈现套餐服务内容,实现对用户的精准推荐.将所提套餐推荐模型与传统推荐模型进行比较分析,结果表明基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法能够为综合能源服务公司实现有效的用户精准化能源服务推荐,有利于提升能源服务公司的市场竞争力,同时为电力企业向综合能源服务提供商转型提供技术支撑.
作者：骆钊 张涛 高泽勇 周磊 梁俊宇 林铭良 Author：LUOZhao ZHANGTao GAOZeyong ZHOULei LIANGJunyu LINMingliang
作者单位：昆明理工大学电力工程学院,昆明650500国网江苏电力有限公司苏州供电分公司,江苏苏州215004云南电网有限责任公司电力科学研究院,昆明650217
刊名：电力需求侧管理 ISTIC
Journal：PowerDemandSideManagement
年，卷(期)：2023, 25(6)
分类号：TP391.3TM73
关键词：综合能源服务 推荐算法 知识图谱 谱聚类 随机森林
Keywords：integratedenergyservice recommendationalgo-rithm knowledgegraph spectralclustering randomforest
机标分类号：TP391.1F426.61TM73
在线出版日期：2023年11月28日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，云南省重点研发计划资助项目基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法[
期刊论文] 电力需求侧管理--2023, 25(6)骆钊 张涛 高泽勇 周磊 梁俊宇 林铭良针对庞大的综合能源用户群体在购买能源服务套餐时难以选择的问题,提出一种基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法,以提高用户粘性.首先,将收集的综合能源用户信息进行知识图谱构建,对缺失的用户信息进行补充完善,同时...参考文献和引证文献
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