改进K-means模型在电力系统用户行为分析中的应用

• 作者: 崔志坤 张蕾 李井泉 白涛
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电力信息系统 用户行为 单词向量 改进K-means聚类模型
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息系统与网络
• 页码范围: 12-14,38
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2017.03.03

摘要

针对电力信息系统用户行为分析的问题,提出了一种基于改进K-means聚类模型的电力信息系统用户行为分析方法.该方法把基于单词向量特征的改进K-means聚类模型应用于电力信息系统用户行为分析,解决了传统K-means算法通过随机选出聚类中心质点的方式得到的聚类结果范围波动较大、迭代次数较多、耗费时间较长以及稳定性较差的问题,优化后的算法聚类内距整体缩小,迭代次数也大幅度减少,提升了主动服务信息推送的精准性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白涛		8	15	3.0	3.0
2	李井泉		6	18	3.0	4.0
3	张蕾		4	16	3.0	4.0
4	崔志坤		1	6	1.0	1.0