[发明专利]一种电力系统中非在册联系信息与在册用户的关联方法

权利要求书

1.一种电力系统中非在册联系信息与在册用户的关联方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，获取在册用户绑定的联系人信息，通过与工单数据中的用户联系信息进行比对，将工单划分为在册联系方式工单和非在册联系方式工单；

步骤S2，将非在册联系方式工单中的联系信息归类为非在册联系信息；

步骤S3，根据预设的特征分析规则分别对非在册联系信息、在册用户的用电行为特征分别进行分析，获得非在册联系信息的特征指标数据集和在册用户的特征指标数据集；

步骤S4，将非在册联系信息的特征指标数据集和在册用户的特征指标数据集组成综合客户行为特征指标体系数据集，根据计算客户行为特征指标体系数据集确定非在册联系信息与在册用户特征指标之间的综合实体相似度；

步骤S5，根据非在册联系信息与在册用户特征指标之间的综合实体相似度确定非在册联系信息与在册用户的关联关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

对非在册联系信息进行数据噪音处理，将属于测试类工单产生的联系信息过滤删除；

对非在册联系信息进行数据噪声处理，将属于非实际用户产生的联系信息过滤删除；

对于非在册联系信息中包含电话号码格式的数字列字符串进行替换；

对于非在册联系信息中来话号码为空的来话号码字段，用对应工单中涉及的第一个电话号码进行填充。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述根据预设的特征分析规则对非在册联系信息进行分析包括：

通过预设的文本识别规则库，采用正则匹配文本挖掘对非在册联系信息进行文本挖掘，获得渠道特征关键字、停电事件特征关键字及用电业务特征关键字，生成非在册联系信息的特征指标数据集。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述根据预设的特征分析规则对在册用户的用电行为特征分别进行分析包括：

根据预设的在册用户在客户特征指标类型通过对在册用户信息进行统计，获取各特征指标类型的数量值，生成在册用户特征指标数据集；其中，所述在册用户在客户特征指标类型包括业扩工作单明细表信息、停电事件明细表信息、线上各电子渠道客户咨询或留言信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

将非在册联系信息的特征指标数据集与在册用户的特征指标数据集进行数据融合，获得综合客户行为特征指标体系数据集；

根据预设的指标类型重要程度值对综合客户行为特征指标体系数据集中的各指标进行降维，获得降维优化的客户行为特征指标体系数据集。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

根据预设的聚类规则将降维优化的客户行为特征指标体系数据集中进行聚类，获得样本数据谱聚类，生成簇内样本个体具有一定关联关系的不同样本簇{D₁,D₂,D₃…D_n},n＝1,2,3…，其中，n为簇的个数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S4还包括：

确定每一个簇中的样本对儿(x_i,y_j),i,j＝1,2,3,…m,其中，x_i表示第j个非在册联系方式、y_j表示第j个在册用户；

根据预设的相似度计算规则确定每一样本对儿的属性相似度，生成属性相似度矩阵其中，表示样本对儿(x_i,y_j)关于属性1的属性相似度；表示样本对儿(x_i,y_j)关于属性k的属性相似度。