本发明专利技术公开了一种电力通信规划指标自适应生成方法、系统、装置和介质，根据用户类型推荐不同的指标内容；根据用户行为记录显式和隐式指标反馈，通过指标反馈进行指标融合，确定用户对指标模板内容的初始评分矩阵；根据指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵；并根据评分矩阵和相似度矩阵形成协同过滤后的用户评分矩阵。根据所述的用户评分矩阵和指标模板的重要指标频率，确定指标模板中的重要指标集合，将集合中的重要指标作为网络模型输入，确定出重要指标衍生的关联指标模板，形成高频次指标推荐、协同过滤推荐和重要指标推荐相互协同的电力通信规划指标模板生成的架构模型。成的架构模型。成的架构模型。
【技术实现步骤摘要】
电力通信规划指标自适应生成方法、系统、装置和介质
[0001]本专利技术属于电力通信系统
，具体涉及一种电力通信规划指标自适应生成方法、系统、装置和介质。
技术介绍
[0002]随着“云大物移智”时代的到来，电力系统产生大量的数据现状早已成为常态。电力系统各个环节通过信息处理技术和工具可以很容易的获得高质量的信息内容。但由于信息量巨大，采用信息处理等手段已经很难获取到用户所需要的精准信息。并且由于不同系统的关注点、数据选取方式的不同，因此，满足特有电力系统环节的专业需求是亟需解决的关键问题。
[0003]为了解决海量数据指标的选择，针对电力通信智能化规划，如何基于满足用户需求的推荐策略便应运而生。规划指标选择中的自动生成策略是一种具有良好兼容、可靠性的特有专业和应用需要方案。大数据、云计算、物联网和移动互联等信息技术将成为重要管理手段，电力通信网面临快速发展新形式、应对不断变化新要求，科学规划是电力通信网持续健康发展必要手段。电力通信网的建设是局部建设设计、更侧重整体应用设计，因此对于电力通信网规划重在一个“选”字，选技术、选资源、选网络架构，局部建设调整。针对于不同规划对象的关注点和建设需求，通过分析挖掘用户规划指标选择的潜在行为，将衍生合适的规划指标推送给用户，从而为其设定相对从整体到局部的精准化需求方案。
[0004]鉴于互联网中数据或者对于用户内容的推荐方式有很多。其中以协同过滤的推荐方式较为广泛，协同过滤是根据用户对资源信息进行评测，寻找相似的用户或资源的集合。但协同过滤方法面临的稀疏性、冷启动问题仍然是限制其发展的关键问题。
技术实现思路
[0005]针对传统协同过滤方法中存在的稀疏性和冷启动问题，本专利技术提供了一种电力通信规划指标自适应生成方法、系统、装置和介质。通过引入高频推荐能够降低冷启动问题的发生，同时通过重要指标推荐的方法，能更加精确的提升指标推荐系统的可靠性
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]本专利技术的第一方面，提供了一种基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，包括：
[0008]获取用户的历史数据信息以判断用户类型，根据所述用户类型推荐不同的指标内容以获得用户选择反馈；
[0009]根据所述用户选择反馈记录显式指标和隐式指标选择，将所述显式指标和隐式指标进行指标融合，确定用户对指标模板内容的初始评分矩阵；计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵；
[0010]根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵；
[0011]根据指标模板的重要指标频率和所述用户评分矩阵，确定指标模板中重要指标集
合；将所述重要指标集合作为输入进行网络训练，确定重要指标的关联指标模板；对所述关联指标模板进行语义融合，最终确定推荐指标。
[0012]作为本专利技术的一个可选实施例，所述显式指标包括对指标模板内容选择频次C
ij
以及指标的重要度专家评分R
ij
；隐式指标为指标系统使用时长T
ij
。
[0013]作为本专利技术的一个可选实施例，所述对指标模板内容选择频次C
ij
＝n，n表示用户选择规划指标的频次；所述指标的重要度专家评分m表示评分满意程度，
[0014]作为本专利技术的一个可选实施例，所述指标系统使用时长为用户历史浏览的平均速度，L表示相应阅读指标模板的总长度。
[0015]作为本专利技术的一个可选实施例，所述初始评分矩阵P：
[0016][0017]P
ij
为用户i对指标模板j融合后的综合评分。
[0018]作为本专利技术的一个可选实施例，计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵，根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵，具体如下：
[0019]相似度N(i)表示评分指标i的总人数，N(j)表示评分指标j的总人数；
[0020]相似度矩阵
[0021]根据指标模板之间的相似度以及用户初始评分矩阵，确定用户对任意指标模板的关注评分P'＝P*B。
[0022]作为本专利技术的一个可选实施例，确定重要指标的关联指标模板的具体方法为：
[0023]获得前p个评分的指标模板作为重要指标k；
[0024]计算指标模板重要指标频率其中f
k
表示重要指标k出现的次数，∑f为指标模板出现所有重要指标的总数；
[0025]用户i对指标模板j中重要指标k的重要度评分表示为其中P
ij
'为用户i对指标模板j的关注评分，w
k
为指标模板j中重要指标k出现的频率；
[0026]根据重要度评分降序排序，选择前m个重要指标作为网络语言模型输入进行BP模型训练，最终确定重要指标的关联指标内容。
[0027]本专利技术的第二方面，提供了一种用于所述基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法的系统，包括：
[0028]用户选择反馈获取模块，用于获取用户的历史数据信息以判断用户类型，根据所述用户类型推荐不同的指标内容以获得用户选择反馈；
[0029]第一矩阵获取模块，用于根据所述用户选择反馈记录显式指标和隐式指标选择，将所述显式指标和隐式指标进行指标融合，确定用户对指标模板内容的初始评分矩阵；计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵；
[0030]第二矩阵获取模块，用于根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵；
[0031]推荐指标模块，用于根据指标模板的重要指标频率和所述用户评分矩阵，确定指标模板中重要指标集合；将所述重要指标集合作为输入进行网络训练，确定重要指标的关联指标模板；对所述关联指标模板进行语义融合，最终确定推荐指标。
[0032]本专利技术的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法。
[0033]本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法。
[0034]本专利技术的有益效果如下：
[0035]1)本专利技术实施例提供的电力通信规划指标自适应生成方法，采用指标衍生融合的方法，将显式和隐式指标作为评测标准，通过选择频次、指标重要度专家评分以及系统使用时长等特性进行融合，得出用户对指标选择的评价。在传统的协同过滤方法推荐的基础上，融入了重要指标推荐和高频次指标推荐，有效提高了协同过滤算法的准确性和延展性，降低指标生成推荐的冷启动问题，有效提高了指标推荐系统的准确性和延展性。
[0036]2)本专利技术实施例提供的电力通信规划指标自适应生成方法，通过借助高频的指标模板内容来寻本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，包括：获取用户的历史数据信息以判断用户类型，根据所述用户类型推荐不同的指标内容以获得用户选择反馈；根据所述用户选择反馈记录显式指标和隐式指标选择，将所述显式指标和隐式指标进行指标融合，确定用户对指标模板内容的初始评分矩阵；计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵；根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵；根据指标模板的重要指标频率和所述用户评分矩阵，确定指标模板中重要指标集合；将所述重要指标集合作为输入进行网络训练，确定重要指标的关联指标模板；对所述关联指标模板进行语义融合，最终确定推荐指标。2.根据权利要求1所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述显式指标包括对指标模板内容选择频次C
ij
以及指标的重要度专家评分R
ij
；隐式指标为指标系统使用时长T
ij
。3.根据权利要求2所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述对指标模板内容选择频次C
ij
＝n，n表示用户选择规划指标的频次；所述指标的重要度专家评分m表示评分满意程度，4.根据权利要求3所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述指标系统使用时长在于，所述指标系统使用时长为用户历史浏览的平均速度，L表示相应阅读指标模板的总长度。5.根据权利要求4所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述初始评分矩阵P：P
ij
为用户i对指标模板j融合后的综合评分。6.根据权利要求5所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵，根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵，具体如下：相似度N(i)表示评分指标i的总人数，N(j)表示评分指标j的总人数；
相似度矩阵根据指标模板之间的相似...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙海波，李莉，吴润泽，王浩楠，石振江，周毅，刘娟，聂文海，李顺昕，杨金刚，李垠韬，岳云力，秦励寒，赵芃，刘丽，张海霞，张玉，王畅，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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