[發明專利]潛在欠費用戶識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201911345201.4
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111198907A
• 公開（公告）日: 2020-05-26
• 發明（設計）人: 黃騰;邱方馳;孫曉佳;陳華仙;鄭晨露
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06N20/00;G06Q40/02
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 毛丹

本申請涉及一種潛在欠費用戶識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。方法包括：從數據庫中，獲取各樣本用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息；對各樣本用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息進行統計分析處理，得到各樣本用戶對應的訓練數據集；根據訓練數據集進行機器學習訓練，生成欠費用戶識別模型；獲取與待識別用戶對應的模型輸入數據；與待識別用戶對應的模型輸入數據，根據待識別用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息確定；將與待識別用戶對應的模型輸入數據，輸入欠費用戶識別模型中，預測得到待識別用戶的潛在欠費識別結果。采用本方法提高了供電處理的信息量。

技術領域

本申請涉及信息處理技術領域，特別是涉及一種潛在欠費用戶識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著電力市場的開放以及供電服務面臨的轉型升級，計算機處理技術在供電場景中的應用越來越廣泛。比如，將用戶用電相關數據通過電子化方式進行線上存儲，從而實現對用電相關數據進行統一管理。

傳統方法中，僅對這些用電相關數據進行簡單的存儲和查詢，而并未進一步地進行信息挖掘和研究，導致這些大量的用電相關數據所能夠表達的信息量比較低。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高用電數據所表達的信息量的潛在欠費用戶識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種潛在欠費用戶識別方法，所述方法包括：

從數據庫中，獲取各樣本用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息；

對各所述樣本用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息進行統計分析處理，得到各所述樣本用戶對應的訓練數據集；

根據所述訓練數據集進行機器學習訓練，生成欠費用戶識別模型；

獲取與待識別用戶對應的模型輸入數據；所述與待識別用戶對應的模型輸入數據，根據所述待識別用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息確定；

將所述與待識別用戶對應的模型輸入數據，輸入所述欠費用戶識別模型中，預測得到所述待識別用戶的潛在欠費識別結果。

在其中一個實施例中，所述根據所述訓練數據集進行機器學習訓練，生成欠費用戶識別模型包括：

根據所述訓練數據集，構建模型構成因子；

根據所述訓練數據集，對各所述模型構成因子的權重迭代地進行機器學習訓練，得到欠費用戶識別模型。

在其中一個實施例中，在所述獲取與待識別用戶對應的模型輸入數據之前，所述方法還包括：

獲取歷史欠費用戶信息、以及與所述歷史欠費用戶信息對應的模型輸入數據；

將與所述歷史欠費用戶信息對應的模型輸入數據，輸入所述欠費用戶識別模型中，預測欠費用戶信息；

根據所述歷史欠費用戶信息和預測的所述欠費用戶信息的差異比對結果，驗證所述欠費用戶識別模型的準確度；

當驗證通過后，則執行所述獲取與待識別用戶對應的模型輸入數據的步驟。

在其中一個實施例中，所述用電關聯信息，包括用電量數據、用電時的天氣數據、供電方案數據、用電時的節假日數據以及用電過程中的停復電數據中的至少一種；所述信用表征信息，包括用電信用數據、用戶所屬行業的行業景氣度信息和用戶任職企業的負面信息中的至少一種。

在其中一個實施例中，所述對各所述樣本用戶的欠費記錄數據、用電關聯信息和信用表征信息進行統計分析處理，包括以下至少一個步驟：

對所述欠費記錄數據進行統計分析，得到樣本用戶的欠費次數、欠費年月、欠費金額和欠費頻率中的至少一種；