基于自适应特征权重聚类算法的用电问题分析
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国网江苏省电力有限公司科技项目(J2018020)


Electricity Consumption Problems Analysis Based on Adaptive Feature Weighted Clustering Algorithms
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    提升客服系统对于群体客户用电问题的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一.本文基于数据挖掘中的聚类技术,以电力客服中心记录的客户用电问题为数据基础,建立客户服务数据分析聚类模型,进而提出了针对用电问题分析的改进的自适应特征权重K-Means聚类算法.实验验证了该方法可快速准确地实现客服数据的自动聚类,可挖掘出隐藏的客户用电问题关键信息,为改进用电力客服质量与潜在服务风险预测提供了技术支撑.

    Abstract:

    Improving the analyzing and understanding ability of the customer service system for group customers' electricity consumption problems seems to be one of the important ways to improve the quality of customer service for power industry. Based on clustering technology in data mining, this study establishes a customer service data analysis clustering model for customers' electricity consumption problems recorded by a customer service center, and then proposes an improved adaptive feature weighted K-Means clustering algorithm for the analysis of electricity consumption problems. The experimental results show that the proposed method can quickly and accurately realize the automatic clustering of customer service data and mine the hidden critical information of customers' electricity consumption problems, thus providing technical support for improving the quality of customer service and predicting the potential risk of customer service.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

任禹丞,徐超,赵磊,贾静,彭路,周子馨.基于自适应特征权重聚类算法的用电问题分析.计算机系统应用,2020,29(1):29-39

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2019-06-18
  • 最后修改日期:2019-07-16
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2019-12-30
  • 出版日期: 2020-01-15
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号