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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CN115099478A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210686234.0G06Q50/06(2012.01)(22)申请日2022.06.17G06K9/62(2022.01)(71)申请人国网数字科技控股有限公司地址100053北京市西城区广义街7号楼8层8018室申请人国网区块链科技(北京)有限公司国网雄安金融科技集团有限公司(72)发明人李达段婷婷赵丽花郭庆雷柏德胜冯景丽周磊李江涛张学森潘晓婷(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227专利代理师王娇娇(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)权利要求书2页说明书8页附图1页(54)发明名称用户用电行为预测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种用户用电行为预测方法、装置、电子设备及存储介质,首先收集目标用户在当前计费周期内用电的行为特征数据,该目标用户对应的行为特征数据包括用电记录和缴费记录各维度下的评估指标;进而对目标用户在用电记录和缴费记录各维度下的评估指标进行归一化处理,并输入至已训练的分类决策模型中;最后获取分类决策模型针对目标用户所输出的行为标签,以预测目标用户是否存在欠费行为。本发明在电费催缴场景下引入用户用电行为预测,可以在电费催缴前对用户用电行为进行分析预测,确定其是否存在欠费行为,这有利于电费催缴工作的准确度和精度。CN115099478ACN115099478A权利要求书1/2页1.一种用户用电行为预测方法,其特征在于,所述方法包括:收集目标用户在当前计费周期内用电的行为特征数据,所述目标用户对应的行为特征数据包括用电记录和缴费记录各维度下的评估指标;对所述目标用户在用电记录和缴费记录各维度下的评估指标进行归一化处理,并输入至已训练的分类决策模型中;获取所述分类决策模型针对所述目标用户所输出的行为标签,以预测所述目标用户是否存在欠费行为。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分类决策模型的训练过程,包括:获取样本用户在历史计费周期内用电的行为特征数据,所述样本用户对应的行为特征数据包括用电记录、缴费记录和欠费记录各维度下的评估指标;对所述样本用户在用电记录、缴费记录和欠费记录各维度下的评估指标进行归一化处理;基于所述样本用户在欠费记录维度下的归一化处理后的评估指标,对所述样本用户添加相应的行为标签,所述行为标签表征是否存在欠费行为;以所述样本用户在用户记录和缴费记录各维度下的归一化处理后的评估指标为训练样本,以所述样本用户的行为标签为训练目标,对非线性支持向量机模型进行训练,得到所述分类决策模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述非线性支持向量机模型的核函数采用高斯核函数。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取所述目标用户的缴费截止时间,并基于所述目标用户的行为标签和缴费截止时间确定所述目标用户的催缴次序。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述目标用户的催缴次序,使用智能合约批量创建所述目标用户的电子电费催缴函,并上链存证,所述电子电费催缴函的存证编号具有唯一的数字签名。6.一种用户用电行为预测装置,其特征在于,所述方法包括:模型训练模块,用于训练分类决策模型;模型预测模块,用于收集目标用户在当前计费周期内用电的行为特征数据,所述目标用户对应的行为特征数据包括用电记录和缴费记录各维度下的评估指标;对所述目标用户在用电记录和缴费记录各维度下的评估指标进行归一化处理,并输入至所述分类决策模型中;获取所述分类决策模型针对所述目标用户所输出的行为标签,以预测所述目标用户是否存在欠费行为。7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述模型训练模块,具体用于:获取样本用户在历史计费周期内用电的行为特征数据,所述样本用户对应的行为特征数据包括用电记录、缴费记录和欠费记录各维度下的评估指标;对所述样本用户在用电记录、缴费记录和欠费记录各维度下的评估指标进行归一化处理;基于所述样本用户在欠费记录维度下的归一化处理后的评估指标,对所述样本用户添加相应的行为标签,所述行为标签表征是否存在欠费行为;以所述样本用户在用户记录和缴费记录各维度下的归一化处理后的评估指标为训练样本,以所述样本用户的行为标签为训练目标,对非线性支持向量2CN115099478A权利要求书2/2页机模型进行训练,得到所述分类决策模型。8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:电费催缴模块,用于获取所述目标用户的缴费截止时间,并基于所述目标用户的行为标签和缴费截止时间确定所述目标用户的催缴次序。9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:至少一个存储器和至少一个处理器;所述存储