黄闻而达,郑斌青.基于知识图谱与改进FCM算法的电力用户数据聚类分析方法[J].电工技术,2026(1):73-75
基于知识图谱与改进FCM算法的电力用户数据聚类分析方法
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2026.01.017
中文关键词:  知识图谱  模糊C均值算法  电力用户画像  电力大数据  智能用电分析
英文关键词:
基金项目:
作者单位
黄闻而达 国网杭州供电公司 
郑斌青 国网杭州供电公司 
摘要点击次数: 177
全文下载次数: 0
中文摘要:
      针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题，提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱，实现用户用电特征的语义关联建模；其次设计多目标优化策略改进FCM算法，增强聚类性能；最终建立完整的电力用户画像模型。实验结果表明，该方法在聚类精度、算法鲁棒性、业务一致性等方面均显著优于传统方法，为电力企业开展精准营销、需求响应等业务提供了可靠的技术支撑。
英文摘要:
      
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器