【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种工单推荐方法，具体为一种基于人工智能的电网抢单平台的个性化工单推荐方法，属于电网工单平台的抢单。
技术介绍
1、随着电力系统的不断发展和电网的规模扩大，对于电网运维和抢单平台的需求日益增加。传统的电网工单处理方法存在一些问题，如工单推荐的准确性不高、缺乏个性化定制等。为了解决这些问题，基于人工智能的电网抢单平台及其个性化工单推荐方法逐渐受到关注。
2、人工智能技术的发展为解决这些问题提供了新的机会。基于人工智能的电网抢单平台利用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术，能够对电网工单数据进行深入分析和理解。通过对历史工单数据的学习，可以发现工单之间的关联性和规律，从而实现对工单的个性化推荐。个性化工单推荐方法利用用户的历史工单记录和用户个人偏好进行模型训练和推荐。通过分析用户的行为模式、工单类型和地理位置等因素，可以为每个用户提供符合其个性化需求的工单推荐。这种方法能够提高工单处理的效率和准确性，减少用户的时间和精力消耗。
3、现有技术中的电网抢单平台通常使用规则引擎和简单的过滤算法来进行工单推荐...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电网抢单平台的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述个性化工单推荐方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述步骤S1中：
3.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述步骤S2中：
4.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于：所述步骤S3中，具体包括：
5.根据权利要求4所述的个性化工单推荐方法，其特征在于：所述步骤S5中，pivot_table共生矩阵的值计算方式为：
6.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电网抢单平台的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述个性化工单推荐方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述步骤s1中：
3.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述步骤s2中：
4.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于：所述步骤s3中，具体包括：
5.根据权利要求4所述的个性化工单推荐方法，其特征在于：所述步骤s5中，pivot_table共生矩阵的值计算方式为：
6.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于，所述步骤s6中：
7.根据权利要求1所述的个性化工单推荐方法，其特征在于：所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨厚祥，樊昌，李可竞，柴莅，陈冲，周亦珂，成林轩，谢子馨，柯镱，扶坤荣，王航，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司黄石供电公司，
类型：发明
国别省市：
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