[發明專利]基于多維充電行為的知識圖譜構建方法及裝置、存儲介質

在審

• 申請號: 202211421994.5
• 申請日: 2022-11-14
• 公開（公告）號: CN115760181A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 朱彬;胡曉銳;何珉;龍羿;胡文;吳宇;李智;徐婷婷;龍方家;汪會財;池磊;袁秀娟
• 申請（專利權）人: 國網重慶市電力公司營銷服務中心;國家電網有限公司;國網重慶市電力公司
• 主分類號: G06Q30/0201
• 分類號: G06Q30/0201;G06F16/36;G06N5/02
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 陳宇楠

1.一種基于多維充電行為的知識圖譜構建方法，其特征在于，包括：

分別獲取每個目標用戶的多維歷史充電行為數據，并基于所述多維歷史充電行為數據，得到每個所述目標用戶的每個維度對應的行為標簽；

將每個維度的行為標簽對應的目標數據輸入至基于時間衰減的用戶偏好匹配模型，并基于所述用戶偏好匹配模型的輸出結果確定對應維度的最終用戶偏好標簽；

依據每個所述目標用戶各個維度對應的最終用戶偏好標簽，構建目標三元組，所述目標三元組包括用戶標識、標簽類型以及所述最終用戶偏好標簽；

基于各個所述目標用戶對應的目標三元組，構建所述基于多維充電行為的知識圖譜。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多維歷史充電行為數據，得到每個所述目標用戶的每個維度對應的行為標簽，包括：

將所述多維歷史充電行為數據劃分為有標簽數據以及無標簽數據；

確定每條所述有標簽數據對應的數據標簽，并將所述數據標簽作為所述行為標簽；

將各個所述目標用戶的全部無標簽數據進行聚合處理，并對聚合結果進行聚類處理，基于聚類結果確定每個所述目標用戶的每條無標簽數據對應的行為標簽。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對聚合結果進行聚類處理，包括：

基于所述聚合結果，確定多個待聚類分組，每個所述待聚類分組中包括各個維度的所述無標簽數據；

對每個所述待聚類分組進行聚類分析，得到所述待聚類分組中每個維度的無標簽數據對應的聚類中心，并為所述聚類中心確定文字標簽。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于聚類結果確定每個所述目標用戶的每條無標簽數據對應的行為標簽，包括：

計算任一所述目標用戶各個維度對應的無標簽數據與各個所述待聚類分組的聚類中心之間的歐式距離，并將歐式距離最小的所述待聚類分組對應的聚類中心的文字標簽作為所述任一所述目標用戶的每條無標簽數據對應的行為標簽。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述為所述聚類中心確定文字標簽，包括：

確定所述聚類中心所處的目標數值范圍，并將所述目標數值范圍對應的預設標簽作為所述聚類中心對應的所述文字標簽。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將各個所述目標用戶的全部無標簽數據進行聚合處理之后，所述方法還包括：

將聚合結果中同一維度的無標簽數據進行歸一化處理，得到歸一化處理后的無標簽數據。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將每個維度的行為標簽對應的目標數據輸入至基于時間衰減的用戶偏好匹配模型，并基于所述用戶偏好匹配模型的輸出結果確定對應維度的最終用戶偏好標簽，包括：

將任一維度的行為標簽對應的目標數據輸入至基于時間衰減的用戶偏好匹配模型，得出所述任一維度的行為標簽對應的當前標簽得分；

獲取預設時間內同一目標用戶在所述任一維度下對應的多個歷史標簽，以及每個所述歷史標簽對應的歷史標簽得分，基于所述歷史標簽得分以及所述當前標簽得分，計算同種標簽對應的標簽總分，將所述標簽總分最大的標簽作為所述目標用戶在所述任一維度下的最終用戶偏好標簽。

8.一種基于多維充電行為的知識圖譜構建裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于分別獲取每個目標用戶的多維歷史充電行為數據，并基于所述多維歷史充電行為數據，得到每個所述目標用戶的每個維度對應的行為標簽；

偏好標簽確定模塊，用于將每個維度的行為標簽對應的目標數據輸入至基于時間衰減的用戶偏好匹配模型，并基于所述用戶偏好匹配模型的輸出結果確定對應維度的最終用戶偏好標簽；

三元組構建模塊，用于依據每個所述目標用戶各個維度對應的最終用戶偏好標簽，構建目標三元組，所述目標三元組包括用戶標識、標簽類型以及所述最終用戶偏好標簽；

知識圖譜構建模塊，用于基于各個所述目標用戶對應的目標三元組，構建所述基于多維充電行為的知識圖譜。