基于改进决策树的配电网多源数据快速检索

• 作者: 柯强 陈志华 胡经伟 陈焕军 邳志旺 张晗 周雪松
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 决策树 并行计算 信息检索 多源异构
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 97-102
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007796

摘要

当前,电网中含有海量的多源信息数据,但是由于数据体量大、种类多、维度高,难以实现高效有效的数据检索.因此本文根据实际电力运行系统的数据结构及多源数据库样本分析,提出了一种基于互信息的改进决策树算法作为数据挖掘内核,并提出适用于电力系统的并行处理架构,可实现多源数据的快速、有效信息检索,并有效处理实时数据.在搜索时根据代表性特征子集直接从多源信息原始数据提取信息,判断索引信息量并排序形成决策树模型,通过Spark MapReduce Python数据分解并行检索实现多源数据同时提取,缩短检索时间.本文以某区域电网数据库为算例进行模拟验证,结果表明:该方法可以实现配电网的多源异构信息提取,有效避免重复数据,满足在线工程决策要求.