【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户行为迁移管理，具体为一种面向长尾用户的充电行为迁移学习方法。
技术介绍
1、在新能源汽车产业迅猛发展的当下，充电平台作为关键基础设施，用户构成呈现出复杂多样的特点，其中，长尾用户群体常常容易被忽视。
2、长尾用户中，首先包含了对充电时间极为敏感、用车场景比较特殊的小众群体。例如，出租车司机群体在繁忙的工作过程中，急需快速找到附近既可靠又高效的充电桩。如果充电平台能够精准地为他们推送即时可用、地理位置绝佳并且收费合理的充电站点信息，充分满足他们争分夺秒的充电需求，那么必然能够赢得这类用户的长期信赖与支持。还有从事物流运输的电动货车司机群体，他们的行驶路线虽然相对固定，但却遍布城市的各个角落，因此，他们对沿途充电设施的稳定性以及兼容性有着较高的要求。充电平台若能为他们合理规划适配的行驶路线，并提前预警充电桩可能出现的故障问题，就能够助力物流运输工作高效运转起来，进而使这部分司机群体成为平台的忠实用户。
3、目前，传统充电行为迁移学习方法往往忽视低频或不规律的长尾用户。这类用户充电行为随机、地点分散且...
【技术保护点】
1.面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤一中，用户数据集包括每个用户的充电总次数、充电开始时间点、充电量、充电时长和充电地点。
3.根据权利要求2所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤一中，区域数据集包括每个充电区域的面积、快充桩总数量、快充桩可用数量、慢充装可用数量和慢充桩总数量。
4.根据权利要求3所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤二中，波动指数Bdz计算流程如下：>
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤一中，用户数据集包括每个用户的充电总次数、充电开始时间点、充电量、充电时长和充电地点。
3.根据权利要求2所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤一中，区域数据集包括每个充电区域的面积、快充桩总数量、快充桩可用数量、慢充装可用数量和慢充桩总数量。
4.根据权利要求3所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤二中，波动指数bdz计算流程如下：
5.根据权利要求4所述的面向长尾用户的充电行为迁移学习方法，其特征在于：所述步骤三中，充电功率gl计算流程如下：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：苏州云辉融电信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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