电力文本数据挖掘现状及挑战

• 作者: 曹靖 王慧芳 罗麟
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力大数据 文本数据 数据挖掘 自然语言处理 电力设备 缺陷文本
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TM73
• 字数: 7562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.201903001

摘要

文本数据是电力大数据的重要组成部分,对其进行有效挖掘是智能电网深入、 全面发展的需要.在目前已有研究成果的基础上,对电力领域文本数据挖掘的现状及挑战进行了深入剖析.首先分析了文本挖掘技术的发展过程及存在难题;接着重点分析了电力文本数据挖掘的关键技术及其研究现状,包括文本预处理技术、 文本表示方法以及数据挖掘方法;然后以电力设备缺陷文本为对象,介绍了文本挖掘技术在电力领域的应用,包括缺陷文本质量的提升与保证、 缺陷文本严重程度自动分类、缺陷发生部件及程度的自动提取、 缺陷文本检索、 基于缺陷文本的电力设备健康状态评价等,可为其他类型电力文本的挖掘提供参考;最后,探讨了电力文本挖掘面临的挑战以及未来发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慧芳	浙江大学电气工程学院	84	1562	23.0	37.0
2	罗麟		4	7	1.0	2.0
3	曹靖	浙江大学电气工程学院	5	31	2.0	5.0