基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建

基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建

论文摘要

针对电力系统调度员在OMS调度日志中记录的电力设备缺陷数据繁杂,冗余等问题,提出了一种基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建新方法。首先在分析电力设备缺陷文本数据的基础上,对集合样本进行标签化处理,以电力调度员的录入缺陷数据及运检人员在现场实际发现的缺陷数据为输入,运用改进的聚类算法对电力设备缺陷标签进行了定义及归类,最后结合构建的文本预处理模型以及卷积神经网络分类器,对电力设备缺陷文本进行了分类,并根据分类文本构建了电力设备缺陷的用户画像系统。实验结果表明,该方法有效的解决了电力调度员标签语义化问题,将需要调度人员关心的设备缺陷信息进行智能提取,实现了从PMS系统所有缺陷数据中自动推荐调度员关心的缺陷。

论文目录

  • 1 电力设备缺陷标签
  • 2 聚类算法及其改进
  •   2.1 K-means算法基本原理
  •   2.2 改进聚类算法
  •   2.3 聚类电力设备缺陷标签
  • 3 电力缺陷用户画像构建
  •   3.1 自动文本分类模型的构建
  •   3.2 卷积神经网络分类器构建
  • 4 仿真验证
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张鹏,王玮,赵德伟,司晓峰

    关键词: 电力调度,设备缺陷,聚类算法,用户画像构建,文本挖掘

    来源: 科技风 2019年33期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网甘肃省电力公司

    分类号: TM73

    DOI: 10.19392/j.cnki.1671-7341.201933154

    页码: 177-180

    总页数: 4

    文件大小: 3032K

    下载量: 257

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