[發明專利]一種基于GAT的電力用戶服務推薦方法

在審

• 申請號: 202010932425.1
• 申請日: 2020-09-08
• 公開（公告）號: CN112199604A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 顏宏文;王韜
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
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1.一種基于GAT的電力用戶服務推薦方法，其特征包括技術方案以及系統架構。

2.如權利要求1所述一種基于GAT的電力用戶服務推薦方法的技術方案包括以下步驟：

(S1)獲取用戶在電力系統中的歷史數據、服務工單數據、電力服務數據、用戶投訴數據、投訴工單數據；

(S2)對獲取的數據進行預處理，使其符合模型的輸入；

(S3)構建訓練數據與測試數據；

(S4)建立電力用戶特征提取模型，基于用戶的歷史數據，提取用戶特征，為用戶推薦服務做準備；

(S5)建立服務特征提取模型，基于電力服務數據、用戶投訴數據，提取服務特征，從而根據用戶特征進行匹配，進行服務推薦；

(S6)建立服務推薦模型，根據所提取的用戶特征進行服務推薦，使推薦的服務滿足用戶的需求，從而達到精準推薦；

(S7)利用測試數據對所建立的模型進行檢驗，從而評估模型的有效性。

3.如權利要求2所述步驟(S1)，用戶的歷史數據包括用戶編號、用戶姓名、用戶性別、用戶所在臺區、用戶電話號碼、賬號年限、用戶職業；

所述步驟(S1)中，服務工單數據包括工單編號、用戶編號、服務類型、服務編號；

所述步驟(S1)中，電力服務數據包括服務編號、服務類型、服務名稱；

所述步驟(S1)中，用戶投訴數據包括投訴編號、投訴類型、投訴名稱；

所述步驟(S1)中，投訴工單數據包括工單編號、用戶編號、投訴類型、投訴編號。

4.如權利要求2所述步驟(S2)，對數據進行預處理，對于數據中的無效值、異常值將采用去除的方式，對于缺省值，將取所述屬性中的平均值進行補充；對于差距較大的數據采用歸一化處理。

5.如權利要求2所述步驟(S3)，對于預處理完成的數據，將數據進行8∶2進行劃分，80％用作對模型的訓練中，20％將用作對模型的測試驗證當中。

6.如權利要求2所述步驟(S4)，構建電力用戶特征提取模型，基于用戶歷史數據，提取用戶特征，為用戶推薦服務做準備；其中步驟(S4)分為以下四部分：

步驟(S4-1)根據步驟(S1)中的用戶數據構建圖數據，對用戶之間的交互進行關聯，從而構建整個關系網絡圖數據；圖模型數據如圖2所示；

步驟(S4-2)對構建完成的圖數據進行嵌入化處理，即將數據進行轉換，使得數據符合模型要求，便于提取用戶特征，其中p′_n為嵌入化之后的數據；

p′_n＝Embed(u_n) (2)

步驟(S4-3)構建用戶特征提取模型，構建GAT模型，根據各個節點的相互作用，從而將選取的節點特征提取出來；

其中為當前用戶的朋友集合中的數據，將其與用戶數據連接，輸入兩層神經網絡當中，而后進行Softmax處理，得到用戶之間交互的權重，如公式4所示，最后結合Attention權重，得到經過用戶之間交互所產生的用戶特征；

步驟(S4-4)進行用戶特征提取操作。