【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及营销服务，具体为一种用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法。
技术介绍
1、目前电网企业基本上都采购或自建了bi平台(商业智能平台)，并基于bi平台建设了很多数据分析与挖掘的应用主题。这些数据分析与挖掘的应用主题在细颗粒度上是以“数据分析页面”、“数据分析图表”的形式存在。一个数据分析与挖掘的应用主题可能包含若干个业务指标。
2、而电网企业管理较为复杂，专业也比较多，各级单位、专业部门建设的各种数据分析主题无法避免的存在交叉或重复的情况。如供售电类分析主题会涉及到线损指标，某市局或分局的经营指标分析主题中也涉及到线损指标，供电所、班组又有针对于线损异常的诊断主题应用功能
3、鉴于此，需要一种用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。具体技术方案如下：
2、一种用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法，包括：
3、按照同部门、同专业，同部门、同岗位建立索引，在用户使用数据分析平台时，给用户自动推荐与其相同部门、相同专业，或者相同部门、相同岗位的其他工作人员最近浏览的数据分析主题；
4、以分析主题名称作为索引，当用户查看某个分析主题时，计算查看这个分析主题的其他用户的协同特征，作为推荐给用户的选项；
5、对用户正在使用或浏览的分析主题中的分析的数据分析对象做提取，将所有数
6、基于记录的用户对所有曾推荐给他的主题使用数据，判断用户更多的适合上述哪种推推荐，在以后给这个用户推荐时，则将此推荐方法的推荐结果的排序优先级定义为最高。
7、优选的，按照部门、岗位或者专业的业务推荐按照部门、岗位或者专业的业务推荐还包括：
8、对检索出来的数据分析主题，按照使用的人数、人均使用频度、使用时长、最近使用时间，计算出优先推荐给用户的有价值的其他数据分析主题。
9、优选的，所述计算查看这个分析主题的其他用户的协同特征还包括采用关联算法进行协同过滤。
10、优选的，所述将所有数据分析对象进行密度聚类采用密度聚类算法处理。
11、优选的，所述关联算法采用fp tree算法。
12、优选的，所述密度聚类算法采用dbscan算法。
13、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行所述的用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法。
14、一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述的用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法。
15、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
16、1、本专利技术节省投资，让所有供电企业的工作人员都可以在应用bi平台时快速的了解其他市局单位、部门或者班组自建的数据分析主题，申请访问权限来进行使用；
17、2、本专利技术采用推荐算法的方式，会将最合适的数据分析主题推荐给使用者，这个过程即节省了用户去搜索、查找的时间，也能够让用户从不同角度去掌握同一个指标主题在不同组织内的关注点或分析、挖掘的结果；
18、3、本专利技术形成一个有效的数据资产成果推荐模式，会促进数据资产的利用率以及利用质量、效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述按照部门、岗位或者专业的业务推荐还包括：
3.根据权利要求1所述的用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述计算查看这个分析主题的其他用户的协同特征还包括采用关联算法进行协同过滤。
4.根据权利要求1所述的用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述将所有数据分析对象进行密度聚类采用密度聚类算法处理。
5.根据权利要求3所述的用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述关联算法采用FP Tree算法。
6.根据权利要求4所述的用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述密度聚类算法采用DBSCAN算法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的用于电网企业BI数据分
8.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的用于电网企业BI数据分析主题的快速推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述按照部门、岗位或者专业的业务推荐还包括：
3.根据权利要求1所述的用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述计算查看这个分析主题的其他用户的协同特征还包括采用关联算法进行协同过滤。
4.根据权利要求1所述的用于电网企业bi数据分析主题的快速推荐方法，其特征在于，所述将所有数据分析对象进行密度聚类采用密度聚类算法处理。
5.根据权利要求3所述的用于电网企业bi数据分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：王圣竹，覃恺，郑毅，黄梦喜，韦国惠，姚婧，农惠清，罗佳佳，李晓明，江洁，李晶，王缉芬，杨倩，洪莹，黄蔚，
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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