本申请公开融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，包括步骤：S1采集电力营销数据；S2预处理采集的电力营销数据；S3对结构化电力营销数据进行抽取；S4采用深度融合方法完善电力营销领域显性网络；深度融合方法包括：计算S实体与T实体之间似然值，若K值落入包容区间，则认定为S实体与T实体为同性电力营销实体：依据不同实体所包含的属性之间的相似度，判断实体是否为同一实体；S5存储电力营销数据；相较于现有技术而言，本方案通过创新的知识融合方法进行知识图谱构建中的数据处理工作，支持电力营销工作的有序推进，还涉及融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建系统，同样具有上述有益效果。同样具有上述有益效果。同样具有上述有益效果。
【技术实现步骤摘要】
融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法及系统
[0001]本专利技术涉及电网
，特别是一种融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，本专利技术还涉及一种融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建系统。
技术介绍
[0002]电力营销是电力企业在变化的市场环境中以满足人们的电力消费需求为目的，通过电力企业一系列与市场有关的经营活动，提供满足消费需要的电力产品和相应的服务从而实现企业的目标。电力营销的实质是要调整电力市场的需求水平、需求时间，以良好的服务质量满足用户合理用电的要求，实现电力供求之间的相互协调，建立电力企业与用户之间的合作伙伴关系，从而增加企业的效益。现有技术中，电力营销工作难以进行统一集中的管理，电力营销相关的数据来源众多杂乱，难以进行高效的利用，如电费、电价等相似概念无法准确判断是否为相同概念，导致知识图谱构建效率和质量有待提高。
[0003]因此，如何提供一种融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，其能够克服上述技术问题，通过创新的知识融合方法进行知识图谱构建中的数据处理工作，支持电力营销工作的有序推进，已经成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]为解决上述技术问题，本申请提供一种融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，其能够克服上述技术问题，通过创新的知识融合方法进行知识图谱构建中的数据处理工作，支持电力营销工作的有序推进。此外，本专利技术还提供一种电力营销多源异构数据的知识图谱构建系统，同样具有上述有益效果。
[0005]本申请提供的一个技术方案如下：
[0006]本申请提供一种融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，包括步骤：S1采集电力营销数据；
[0007]S2预处理采集的电力营销数据形成结构化电力营销数据；
[0008]S3对结构化电力营销数据进行抽取，确定结构化电力营销数据中的基础实体、属性和关系，构建电力营销领域显性网络；
[0009]S4对获取的基础实体、属性、关系，采用深度融合方法获得不同来源的用户、地区与电费计价模式之间的映射关系以完善电力营销领域显性网络；
[0010]其中，深度融合方法包括：计算S实体与T实体之间似然值，若K值落入包容区间，则认定为S实体与T实体为同性电力营销实体：依据不同实体所包含的属性之间的相似度，判断实体是否为同一实体。
[0011]S5存储电力营销数据；
[0012]S6基于获取的完善后的电力营销领域显性网络获取电力营销数据的隐性关系，基于所述隐性关系及S4中获取的完善后的电力营销领域显性网络可视化处理建立电力营销知识图谱。
[0013]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，步骤“计算S实体与T实体之间似然值K，若K值落入包容区间，则认定为S实体与T实体为同性电力营销实体具体为”：K＝
[0014][0015]其中，S实体对应的字符串为s，T实体对应的字符串为t。
[0016]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，所述存储方式为第一实体
‑
关系
‑
第二实体、实体
‑
属性
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属性方式。
[0017]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，所述电力营销数据包括：电费管理平台数据、历史用电数据、电价政策数据、特殊区域用电数据、通用制度信息数据、用电咨询数据、报装接电数据、投诉举报数据；所述基础实体包括：用电客户、电网公司、发电厂、用电量、地名、度量单位、日期；所述关系包括：电量供求关系、用电量大小关系、用电用户隶属关联关系；所述属性包括：地理位置、创立日期、所在地区。
[0018]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，深度融合方法还包括步骤：结合实体对应的属性集合对实体进行消歧处理。
[0019]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，深度融合方法还包括步骤：计算不同属性之间的似然值M和不同属性值之间的似然值L；根据M与L得出似然综合值D，似然综合值D高于设定评价值W，则将不同的属性融合为同一属性，其中D＝0.872M+0.128D。
[0020]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，还包括步骤：引入电力营销新知识数据时，判断新知识数据是否与已有知识一致，如果新知识数据与已有知识发生冲突，判断新知识的正确性，如果新知识数据正确，则进行相关实体和关系的更新。
[0021]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，还包括步骤：基于检索标准Restful API服务，建立电力营销知识图谱的检索服务，并建立统一API接口。
[0022]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，还包括步骤：基于知识数据的一致性、冗余度、权威度，结合新的电力营销数据，验证电力营销领域显性网络。
[0023]更进一步地，所述电力营销知识图谱存储于云端服务器；访问终端通过加密通讯方式从所述云端服务器获取电力营销知识图谱进行展示。
[0024]更进一步地，所述实体还包括销售场所，所述关系还包括：用电客户与销售场所的关系，其中销售场所包括直供、城市、农村市场。
[0025]进一步地，在本专利技术一种优选的方式中，“访问终端通过加密通讯方式从所述云端服务器获取电力营销知识图谱行展示”包括步骤：访问终端通过VPN网络连接所述云端服务器，并登入用户信息；访问终端发出图谱数据调用请求；云端服务器收到所述图谱数据调用请求，并检验用户信息；检验通过后，云端服务器采用非对称公钥对所述图谱数据调用请求指定的待调取图谱数据进行加密，得到图谱数据加密包，所述非对称公钥与所述用户信息预先关联；云端服务器将所述图谱数据加密包通过VPN网络发送至所述访问终端；访问终端通过预设的私钥对所述图谱数据加密包进行解密，得到图谱数据。
[0026]更进一步地，本专利技术涉及的技术方案还包括步骤：对采集的历史用电数据、与投诉举报数据进行防篡改数据处理。
[0027]其中，防篡改数据处理包括：
[0028]采集第一历史用电数据，基于采集的第一历史用电数据生成第一历史用电数据验证码，其中第一历史用电数据验证码与所述第一历史用电数据一一对应；采集第二历史用电数据，基于采集的第二历史用电数据以及第一历史数据验证码生成第二历史数据验证码，以此类推，采集到第N历史用电数据，基于第N历史用电数据和第N
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1历史数据验证码生成第N验证码，其中N为大于10的自然数；将所有采集的历史用电数据和历史用电数据验证码分别复制保存在K个设备上，其中K为大于10的自然数。
[0029]采集第一投诉举报数据，基于采集的第一投诉举报数据生成第一投诉举报数据验证码，其中第一投诉举报数据验证码与所述第一投诉举报数据一一对应；采集第二投诉举报数据，基于采集的第二投诉举报数据以及第一历史数据验证码生成第二历史数据验证码，以此类推，采集到第M投诉举报数据，基于第M投诉举报数据和第M
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1历史数据验证码生成第M验证码，其中M为大于10的自然数；将所有采集的投诉举报数据和投诉举报数据验证码分别本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，其特征在于，包括：S1采集电力营销数据；S2预处理采集的电力营销数据形成结构化电力营销数据；S3对结构化电力营销数据进行抽取，确定结构化电力营销数据中的基础实体、属性和关系，构建电力营销领域显性网络；S4对获取的基础实体、属性、关系，采用深度融合方法获得不同来源的用户、地区与电费计价模式之间的映射关系以完善电力营销领域显性网络；其中，深度融合方法包括：计算S实体与T实体之间似然值，若K值落入包容区间，则认定为S实体与T实体为同一电力营销实体；S5存储电力营销数据；S6基于获取的完善后的电力营销领域显性网络获取电力营销数据的隐性关系，基于所述隐性关系及S4中获取的完善后的电力营销领域显性网络可视化处理建立电力营销知识图谱。2.根据权利要求1所述的融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，其特征在于，步骤“计算S实体与T实体之间似然值K，若K值落入包容区间，则认定为S实体与T实体为同性电力营销实体具体为”：K＝其中，S实体对应的字符串为s，T实体对应的字符串为t。3.根据权利要求1所述的融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，其特征在于，所述存储方式为第一实体
‑
关系
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第二实体、实体
‑
属性
‑
属性方式。4.根据权利要求1所述的融合多源异构数据的电力营销知识图谱构建方法，其特征在于，所述电力营销数据包括：电费管理平台数据、历史用电数据、电价政策数据、特殊区域用电数据、通用制度信息数据、用电咨询数据、报装接电数据、投诉举报数据；所述基础实体包括：用电客户、电网公司、发电厂、用电量、地名、度量单位、日期；所述关系包括：电量供求关系、用电量大小关系、用电用户隶属关联关系；所述属性包括：地理位置、创立日期、所在地区。5.根据权利要求1至4任意一项所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨钧，陶镇威，何艺，张希翔，蒙琦，董贇，韦国惠，黄绪荣，艾徐华，谢菁，李捷，唐佳誉，陈昭利，谭期文，韦宗慧，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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