一种用于构建用户画像的多视角融合框架

被引:45
作者
费鹏 [1 ]
林鸿飞 [1 ]
杨亮 [1 ]
徐博 [1 ]
古丽孜热艾尼外 [2 ]
机构
[1] 大连理工大学计算机科学与技术学院信息检索研究室
[2] 伊犁师范学院电子与信息工程学院
关键词
用户画像; 多视角学习; 模型融合;
D O I
暂无
中图分类号
TM73 [电力系统的调度、管理、通信];
学科分类号
摘要
电网公司的电费敏感客户往往对由用电引发的电量、电价、电费、缴费、欠费等电力服务具有强烈反应。快速定位电费敏感客户,对降低客户投诉率、提升客户满意度、树立供电企业良好的服务形象具有重要的作用。基于电网用户数据,提出了一种用于构建用户画像的多视角融合框架,该框架能够快速、准确地识别出电费敏感客户。首先,对电网用户进行了分析研究,利用双通道对不同特性的用户分别建模预测;其次,提出了多种特征萃取方法,用于构建用户多源特征体系;最后,为了充分利用多源特征,进一步提出了基于双层Xgboost的多视角融合模型。该框架在2016CCF大数据与计算智能大赛"客户画像"竞赛中获得了F1值为0.90379(第一名)的成绩,其有效性得到了验证。
引用
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页码:179 / 182+204 +204
页数:5
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