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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115760181A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211421994.5G06F16/36(2019.01)(22)申请日2022.11.14G06N5/02(2023.01)(71)申请人国网重庆市电力公司营销服务中心地址401120重庆市渝北区青枫北路20号凤凰D座申请人国家电网有限公司国网重庆市电力公司(72)发明人朱彬胡晓锐何珉龙羿胡文吴宇李智徐婷婷龙方家汪会财池磊袁秀娟(74)专利代理机构北京中强智尚知识产权代理有限公司11448专利代理师陈宇楠(51)Int.Cl.G06Q30/0201(2023.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称基于多维充电行为的知识图谱构建方法及装置、存储介质(57)摘要本申请公开了一种基于多维充电行为的知识图谱构建方法及装置、存储介质、计算机设备,该方法包括:分别获取每个目标用户的多维历史充电行为数据,并基于所述多维历史充电行为数据,得到每个所述目标用户的每个维度对应的行为标签;将每个维度的行为标签对应的目标数据输入至基于时间衰减的用户偏好匹配模型,并基于所述用户偏好匹配模型的输出结果确定对应维度的最终用户偏好标签;依据每个所述目标用户各个维度对应的最终用户偏好标签,构建目标三元组;基于各个所述目标用户对应的目标三元组,构建所述基于多维充电行为的知识图谱。本申请提高了目标用户的用于构建知识图谱的标签的准确性,同时增加了用户画像的可读性和丰富度,可利用度较高。CN115760181ACN115760181A权利要求书1/2页1.一种基于多维充电行为的知识图谱构建方法,其特征在于,包括:分别获取每个目标用户的多维历史充电行为数据,并基于所述多维历史充电行为数据,得到每个所述目标用户的每个维度对应的行为标签;将每个维度的行为标签对应的目标数据输入至基于时间衰减的用户偏好匹配模型,并基于所述用户偏好匹配模型的输出结果确定对应维度的最终用户偏好标签;依据每个所述目标用户各个维度对应的最终用户偏好标签,构建目标三元组,所述目标三元组包括用户标识、标签类型以及所述最终用户偏好标签;基于各个所述目标用户对应的目标三元组,构建所述基于多维充电行为的知识图谱。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述多维历史充电行为数据,得到每个所述目标用户的每个维度对应的行为标签,包括:将所述多维历史充电行为数据划分为有标签数据以及无标签数据;确定每条所述有标签数据对应的数据标签,并将所述数据标签作为所述行为标签;将各个所述目标用户的全部无标签数据进行聚合处理,并对聚合结果进行聚类处理,基于聚类结果确定每个所述目标用户的每条无标签数据对应的行为标签。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对聚合结果进行聚类处理,包括:基于所述聚合结果,确定多个待聚类分组,每个所述待聚类分组中包括各个维度的所述无标签数据;对每个所述待聚类分组进行聚类分析,得到所述待聚类分组中每个维度的无标签数据对应的聚类中心,并为所述聚类中心确定文字标签。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于聚类结果确定每个所述目标用户的每条无标签数据对应的行为标签,包括:计算任一所述目标用户各个维度对应的无标签数据与各个所述待聚类分组的聚类中心之间的欧式距离,并将欧式距离最小的所述待聚类分组对应的聚类中心的文字标签作为所述任一所述目标用户的每条无标签数据对应的行为标签。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述为所述聚类中心确定文字标签,包括:确定所述聚类中心所处的目标数值范围,并将所述目标数值范围对应的预设标签作为所述聚类中心对应的所述文字标签。6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将各个所述目标用户的全部无标签数据进行聚合处理之后,所述方法还包括:将聚合结果中同一维度的无标签数据进行归一化处理,得到归一化处理后的无标签数据。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将每个维度的行为标签对应的目标数据输入至基于时间衰减的用户偏好匹配模型,并基于所述用户偏好匹配模型的输出结果确定对应维度的最终用户偏好标签,包括:将任一维度的行为标签对应的目标数据输入至基于时间衰减的用户偏好匹配模型,得出所述任一维度的行为标签对应的当前标签得分;获取预设时间内同一目标用户在所述任一维度下对应的多个历史标签,以及每个所述历史标签对应的历史标签得分,基于所述历史标签得分以及所述当前标签得分,计算同种标签对应的标签总分,将所述标签总分最大的标签作为所述目标用户在所述任一维度下的2CN115760181A权利要求书2/2页最终用户偏好标签。8.一种基于多维充电行为的知识图谱构建装置,其特征在于,包括:数据获取模块,用于分别获取每个目标用户的多