基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法

作     者：张智 王韵楚 林振智 马愿谦 卢峰 杨莉 ZHANG Zhi;WANG Yunchu;LIN Zhenzhi;MA Yuanqian;LU Feng;YANG Li

作者机构：浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院辽宁省沈阳市110055 浙江理工大学信息科学与工程学院浙江省杭州市310018 

出 版 物：《电力系统自动化》 (Automation of Electric Power Systems)

年 卷 期：2023年第47卷第4期

页      面：91-101页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(U2166206)。 

主　　题：电力套餐 售电隐式评分 用户画像 轮廓系数 协同过滤 

摘      要：面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画像模型。然后,以皮尔逊相关系数和欧氏距离分别表征用户的分时负荷与总负荷水平的相似性,提出基于双尺度负荷聚类和轮廓系数的套餐标签赋权方法。在此基础上,构建基于加权欧氏距离的用户画像相似度评估模型,提出电力套餐协同过滤推荐方法,为目标用户筛选并推荐最经济的电力套餐。对不同负荷水平和用电习惯的用户进行电力套餐推荐仿真,结果表明,所提套餐推荐方法可根据用户的套餐历史购买信息发掘其消费偏好,提高售电公司的电力套餐推荐准确率。