基于萤火虫K-means聚类的电力用户画像构建和应用

• 作者: 施文幸 曹诗韵
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 萤火虫算法 K-means算法 分层 聚类 群体画像
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 研究开发|Research and Development
• 页码范围: 281-287
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.008055

摘要

为改变用户画像技术在电力企业中推广难、收效低的现状,提出了一种基于改进的萤火虫优化加权K-means算法的分层聚类的画像推荐模型.该模型在用户画像构建时,为提高计算速度和精度,仅就单项业务设计标签模型,通过分层聚类着重构建特征群体画像;在画像应用时,直接向目标群体潜力用户推荐该项具体业务和其它新业务.在高压电力用户样本集上进行了仿真实验,表明分层聚类画像推荐模型能有效提升聚类和画像构建应用的精准性和运算速度,有助于画像技术在电力企业得到推广应用.