CN113344638A - 一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置，所述方法包括：获取电网用户的多个用户特征、电网设备的多个电网设备特征以及电网拓扑关系；获取用户特征之间的相关性和用户用电意图之间的相似性；构建超图模型，模型的节点为电网用户和电网设备；节点属性为电网用户对应的多个用户特征，以及电网设备对应的多个电网设备特征；模型的超边为电网拓扑关系、用户特征之间的相关性和用电意图之间的相似性；通过超图模型，获取电网用户族群画像。本申请基于超图技术构建了电网用户族群画像，直观的展示了电网用户群体的特点，以及用户与用户之间、用户与设备之间、设备与设备之间的关系，便于更精准的对电网用户进行服务。

Description

一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置
技术领域
本申请涉及数据分析领域，尤其是一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置。
背景技术
随着经济的飞速发展，消费者人群也在急剧扩大，因此，如何快速找到消费者群体的共同特点，从而进行有针对性的服务成为各个行业研究的重点问题。目前在金融、电信、电商行业，已经广泛应用用户族群画像来分析消费者的群体特点，很多大型互联网企业都推出了自己的用户画像分析系统或应用，来实现对不同消费者人群的精准服务。
现有的用户族群画像的构建，一般大量收集用户的数据，利用不同的技术或平台对数据进行总结整理，从而找到用户的群体特点。
针对于电力行业，在构建电网用户族群画像时，同样需要收集电网用户的数据，来对用户数据进行分析，以获得电网用户群体的共同特点，但是由于电网业务的特殊性，现有的用户族群画像构建方法并不适用于电力行业，如针对停电，如果一个用户出现经常停电的现象，那么这个用户周围的区域所有用户都具有一定的停电敏感度和停电投诉的风险，这个特点必须作为共性来分析，而不是因为只有一个用户出现所以忽略掉，目前需要对电力行业提出一种针对性的用户族群画像构建方法。
发明内容
为了解决目前对于电力行业，没有针对性构建电网用户族群画像方法的问题，本申请通过以下各个实施例公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置。
本申请第一方面公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，包括：
获取目标区域内电网用户的多个用户特征，所述多个用户特征包括任一用户的用户名称、用电地址、用电类别、用户缴费银行信息、用户身份证信息、用户营业执照信息和用户用电意图；
获取电网设备的多个电网设备特征，所述电网设备与所述目标区域内电网用户对应，所述多个电网设备特征包括任一电网设备的设备经纬度、设备运行时长、设备容量、设备负载状态、电压电流信息、停电信息和巡检信息；
获取所述电网用户和所述电网设备之间的电网拓扑关系；
获取用户特征之间的相关性，所述用户特征之间的相关性为不同用户同一个用户特征之间的词语相似度；
获取用户用电意图之间的相似性，所述用户用电意图之间的相似性为不同用户之间相同的用户用电意图；
构建超图模型，所述超图模型的节点为所述电网用户和所述电网设备；所述节点的节点属性为所述电网用户对应的多个用户特征，以及所述电网设备对应的多个电网设备特征；所述超图模型的超边为所述电网拓扑关系、所述用户特征之间的相关性和所述用电意图之间的相似性；
获取目标节点，所述目标节点为所述超图模型中任意一个存在连接关系的节点；
根据与所述目标节点相连节点的节点属性，对所述目标节点的节点属性进行推断，获得所述目标节点的属性推断信息；
根据所述目标节点的属性推断信息，修订和/或补全所述目标节点的节点属性；
根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
可选的，所述获取所述用户特征之间的相关性，包括：
构建词向量模型，计算不同用户同一用户特征之间的词语相似度，获取用户特征之间的相关性。
可选的，所述获取目标节点之前，所述方法还包括：
根据所述电网用户对应的多个用户特征，对电网用户之间进行关系预测，获得用户关系预测信息；
根据所述用户关系预测信息，补全电网用户节点之间的连接关系。
可选的，所述方法还包括：
根据所述电网用户族群画像，构建可视化平台，所述可视化平台用于推送修订和/或补全后的节点属性信息。
本申请第二方面公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建装置，所述装置应用于所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，所述装置包括：
用户特征获取模块，用于获取目标区域内电网用户的多个用户特征，所述多个用户特征包括任一用户的用户名称、用电地址、用电类别、用户缴费银行信息、用户身份证信息、用户营业执照信息和用户用电意图；
设备特征获取模块，用于获取电网设备的多个电网设备特征，所述电网设备与所述目标区域内电网用户对应，所述多个电网设备特征包括任一电网设备的设备经纬度、设备运行时长、设备容量、设备负载状态、电压电流信息、停电信息和巡检信息；
拓扑关系获取模块，用于获取所述电网用户和所述电网设备之间的电网拓扑关系；
特征相关性获取模块，用于获取用户特征之间的相关性，所述用户特征之间的相关性为不同用户同一个用户特征之间的词语相似度；
意图相似性获取模块，用于获取用户用电意图之间的相似性，所述用户用电意图之间的相似性为不同用户之间相同的用户用电意图；
模型构建模块，用于构建超图模型，所述超图模型的节点为所述电网用户和所述电网设备；所述节点的节点属性为所述电网用户对应的多个用户特征，以及所述电网设备对应的多个电网设备特征；所述超图模型的超边为所述电网拓扑关系、所述用户特征之间的相关性和所述用电意图之间的相似性；
节点获取模块，用于获取目标节点，所述目标节点为所述超图模型中任意一个存在连接关系的节点；
属性推断模块，用于根据与所述目标节点相连节点的节点属性，对所述目标节点的节点属性进行推断，获得所述目标节点的属性推断信息；
信息修订模块，用于根据所述目标节点的属性推断信息，修订和/或补全所述目标节点的节点属性；
画像获取模块，用于根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
可选的，所述特征相关性获取模块，还用于构建词向量模型，并利用词向量模型计算不同用户同一用户特征之间的词语相似度，获取用户特征之间的相关性。
可选的，所述节点获取模块之前，所述装置还包括：
关系预测模块，用于根据所述电网用户对应的多个用户特征，对电网用户之间进行关系预测，获得用户关系预测信息；
关系补全模块，用于根据所述用户关系预测信息，补全电网用户节点之间的连接关系。
可选的，所述装置还包括平台构建模块，所述平台构建模块用于根据所述电网用户族群画像，构建可视化平台，所述可视化平台用于推送修订和/或补全后的节点属性信息。
本申请公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置，所述方法包括：获取电网用户的多个用户特征、电网设备的多个电网设备特征以及电网拓扑关系；获取用户特征之间的相关性和用户用电意图之间的相似性；构建超图模型，模型的节点为电网用户和电网设备；节点属性为电网用户对应的多个用户特征，以及电网设备对应的多个电网设备特征；模型的超边为电网拓扑关系、用户特征之间的相关性和用电意图之间的相似性；获取目标节点，根据与目标节点相连节点的节点属性，对目标节点属性进行推断，获得属性推断信息，来修订和/或补全目标节点的节点属性；根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
本申请利用电网用户和电网设备的基础数据，结合电网不同侧重点需求业务，基于超图技术构建了电网用户族群画像，直观的展示了电网用户群体的特点，以及用户与用户之间、用户与设备之间、设备与设备之间的关系，通过这些信息可以让电网相关业务人员最快的了解到电网用户群体特点，更好的对用户进行服务；在利用超图技术构建电网用户族群画像的同时，对电网用户的信息进行修订和补充，所获得的画像可以更准确的展示电网用户群体特点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法的流程示意图；
图2为本申请实施例公开的一种基于超图的电网用户族群画像构建装置的结构示意图。
具体实施方式
为了解决目前对于电力行业，没有针对性构建电网用户族群画像方法的问题，本申请通过以下各个实施例公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置。
本申请第一实施例公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，参见图1所示的流程图，包括：
获取目标区域内电网用户的多个用户特征，所述多个用户特征包括任一用户的用户名称、用电地址、用电类别、用户缴费银行信息、用户身份证信息、用户营业执照信息和用户用电意图。具体的，利用OCR(光学字符识别)识别用户身份证信息和用户营业执照信息，在获取用户用电意图时，需要电网工作人员进行现场勘查，获取用户的用电意图，并从中进行筛选出积极的用电意图并进行汇总，如基站用电、ATM用电、养鱼用电、电视用电等用电意图。
获取电网设备的多个电网设备特征，所述电网设备与所述目标区域内电网用户对应，具体的，所述一个电网设备对应一个或多个电网用户，所述电网用户对应一个或多个电网设备，所述多个电网设备特征包括任一电网设备的设备经纬度、设备运行时长、设备容量、设备负载状态、电压电流信息、停电信息和巡检信息。在获得电网设备特征时，一般从用户关联变压器的台账信息和变压器关联线路的台账信息中获取。其中，电网设备特征可以划分成详细的特征，如超载、过载、空载、高电压、低电压、频繁停电、多次检修、长期未巡检等特征，划分的越详细，对分析电网用户族群画像时就能获得更多的群体特点，从而对相同特点的电网用户群体进行精准服务。
获取所述电网用户和所述电网设备之间的电网拓扑关系。具体的，在获取电网拓扑关系时，需要用到目标区域用户及对应电网设备的站线变户信息，即基站、输电线、变压器和用户之间的连接关系。
获取用户特征之间的相关性，所述用户特征之间的相关性为不同用户同一个用户特征之间的词语相似度。具体的，通过构建词向量模型，计算不同用户同一用户特征之间的词语相似度，如两个用户的用电地址，通过计算两个用电地址的词语相似度，若词语相似度大于预设值，可以看做这两个用户的用电地址之间具有相关性，对所述目标区域用户的多个用户特征一一进行计算，获取用户特征之间的相关性。
获取用户用电意图之间的相似性，所述用户用电意图之间的相似性为不同用户之间相同的用户用电意图。将相同的用户用电意图看做为具有相似性的用户用电意图。
构建超图模型，所述超图模型的节点为所述电网用户和所述电网设备。所述节点的节点属性为所述电网用户对应的多个用户特征，以及所述电网设备对应的多个电网设备特征。所述超图模型的超边为所述电网拓扑关系、所述用户特征之间的相关性和所述用电意图之间的相似性。在构建超图模型时，利用G＝(N,E)表示超图，其中N代表超图节点，E代表超图的超边，由于超图的边可以连接多个节点和边，因此可以全面的反映当前电网用户与用户之间、用户与设备之间、设备与设备之间的复杂的连接关系。
根据所述电网用户对应的多个用户特征，利用随机游走策略，对电网用户之间进行关系预测，获得用户关系预测信息。
根据所述用户关系预测信息，补全电网用户节点之间的连接关系。通过补全电网用户节点之间隐藏的连接关系，在构建电网用户族群画像时就能更完整的、更全面，分析群体特点时也能做到不遗漏的全面分析。
获取目标节点，所述目标节点为所述超图模型中任意一个存在连接关系的节点。
根据与所述目标节点相连节点的节点属性，对所述目标节点的节点属性进行推断，获得所述目标节点的属性推断信息。
根据所述目标节点的属性推断信息，修订和/或补全所述目标节点的节点属性。
根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。如果在收集用户特征时，有搜集不到或遗漏的地方，通过属性推断也能进行补充，对于收集时的错误，在推断时可以推断出当前节点属性不合理的地方，从而进行确认和修改。
根据所述电网用户族群画像，构建可视化平台，所述可视化平台用于推送修订和/或补全后的节点属性信息。通过构建的可视化平台，电网工作人员可以便捷、一目了然的了解到电网用户的属性信息和具有的特点，方便了电网工作人员的工作，对电网用户的服务也能更迅速、全面。
本申请公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建方法及装置，所述方法包括：获取电网用户的多个用户特征、电网设备的多个电网设备特征以及电网拓扑关系；获取用户特征之间的相关性和用户用电意图之间的相似性；构建超图模型，模型的节点为电网用户和电网设备；节点属性为电网用户对应的多个用户特征，以及电网设备对应的多个电网设备特征；模型的超边为电网拓扑关系、用户特征之间的相关性和用电意图之间的相似性；获取目标节点，根据与目标节点相连节点的节点属性，对目标节点属性进行推断，获得属性推断信息，来修订和/或补全目标节点的节点属性；根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
本申请利用电网用户和电网设备的基础数据，结合电网不同侧重点需求业务，基于超图技术构建了电网用户族群画像，直观的展示了电网用户群体的特点，以及用户与用户之间、用户与设备之间、设备与设备之间的关系，通过这些信息可以让电网相关业务人员最快的了解到电网用户群体，更好的对用户进行服务；在利用超图技术构建电网用户族群画像的同时，对电网用户的信息进行修订和补充，所获得的画像可以更准确的展示电网用户群体特点。
本申请第二实施例公开了一种基于超图的电网用户族群画像构建装置，所述装置应用于所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，参见图2所示的装置示意图，所述装置包括：
用户特征获取模块，用于获取目标区域内电网用户的多个用户特征，所述多个用户特征包括任一用户的用户名称、用电地址、用电类别、用户缴费银行信息、用户身份证信息、用户营业执照信息和用户用电意图。
设备特征获取模块，用于获取电网设备的多个电网设备特征，所述电网设备与所述目标区域内电网用户对应，所述多个电网设备特征包括任一电网设备的设备经纬度、设备运行时长、设备容量、设备负载状态、电压电流信息、停电信息和巡检信息。
拓扑关系获取模块，用于获取所述电网用户和所述电网设备之间的电网拓扑关系。
特征相关性获取模块，用于获取用户特征之间的相关性，所述用户特征之间的相关性为不同用户同一个用户特征之间的词语相似度。
意图相似性获取模块，用于获取用户用电意图之间的相似性，所述用户用电意图之间的相似性为不同用户之间相同的用户用电意图。
模型构建模块，用于构建超图模型，所述超图模型的节点为所述电网用户和所述电网设备。所述节点的节点属性为所述电网用户对应的多个用户特征，以及所述电网设备对应的多个电网设备特征。所述超图模型的超边为所述电网拓扑关系、所述用户特征之间的相关性和所述用电意图之间的相似性。
节点获取模块，用于获取目标节点，所述目标节点为所述超图模型中任意一个存在连接关系的节点。
属性推断模块，用于根据与所述目标节点相连节点的节点属性，对所述目标节点的节点属性进行推断，获得所述目标节点的属性推断信息。
信息修订模块，用于根据所述目标节点的属性推断信息，修订和/或补全所述目标节点的节点属性。
画像获取模块，用于根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
进一步的，所述特征相关性获取模块，还用于构建词向量模型，并利用词向量模型计算不同用户同一用户特征之间的词语相似度，获取用户特征之间的相关性。
进一步的，所述节点获取模块之前，所述装置还包括：
关系预测模块，用于根据所述电网用户对应的多个用户特征，对电网用户之间进行关系预测，获得用户关系预测信息。
关系补全模块，用于根据所述用户关系预测信息，补全电网用户节点之间的连接关系。
进一步的，所述装置还包括平台构建模块，所述平台构建模块用于根据所述电网用户族群画像，构建可视化平台，所述可视化平台用于推送修订和/或补全后的节点属性信息。
以上结合具体实施方式和实施例对本申请进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本申请精神和范围的情况下，可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，其特征在于，包括：
获取目标区域内电网用户的多个用户特征，所述多个用户特征包括任一用户的用户名称、用电地址、用电类别、用户缴费银行信息、用户身份证信息、用户营业执照信息和用户用电意图；
获取电网设备的多个电网设备特征，所述电网设备与所述目标区域内电网用户对应，所述多个电网设备特征包括任一电网设备的设备经纬度、设备运行时长、设备容量、设备负载状态、电压电流信息、停电信息和巡检信息；
获取所述电网用户和所述电网设备之间的电网拓扑关系；
获取用户特征之间的相关性，所述用户特征之间的相关性为不同用户同一个用户特征之间的词语相似度；
获取用户用电意图之间的相似性，所述用户用电意图之间的相似性为不同用户之间相同的用户用电意图；
构建超图模型，所述超图模型的节点为所述电网用户和所述电网设备；所述节点的节点属性为所述电网用户对应的多个用户特征，以及所述电网设备对应的多个电网设备特征；所述超图模型的超边为所述电网拓扑关系、所述用户特征之间的相关性和所述用电意图之间的相似性；
获取目标节点，所述目标节点为所述超图模型中任意一个存在连接关系的节点；
根据与所述目标节点相连节点的节点属性，对所述目标节点的节点属性进行推断，获得所述目标节点的属性推断信息；
根据所述目标节点的属性推断信息，修订和/或补全所述目标节点的节点属性；
根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
2.根据权利要求1所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，其特征在于，所述获取所述用户特征之间的相关性，包括：
构建词向量模型，计算不同用户同一用户特征之间的词语相似度，获取用户特征之间的相关性。
3.根据权利要求1所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，其特征在于，所述获取目标节点之前，所述方法还包括：
根据所述电网用户对应的多个用户特征，对电网用户之间进行关系预测，获得用户关系预测信息；
根据所述用户关系预测信息，补全电网用户节点之间的连接关系。
4.根据权利要求1所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述电网用户族群画像，构建可视化平台，所述可视化平台用于推送修订和/或补全后的节点属性信息。
5.一种基于超图的电网用户族群画像构建装置，其特征在于，所述装置应用于权利要求1-4任一项所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建方法，所述装置包括：
用户特征获取模块，用于获取目标区域内电网用户的多个用户特征，所述多个用户特征包括任一用户的用户名称、用电地址、用电类别、用户缴费银行信息、用户身份证信息、用户营业执照信息和用户用电意图；
设备特征获取模块，用于获取电网设备的多个电网设备特征，所述电网设备与所述目标区域内电网用户对应，所述多个电网设备特征包括任一电网设备的设备经纬度、设备运行时长、设备容量、设备负载状态、电压电流信息、停电信息和巡检信息；
拓扑关系获取模块，用于获取所述电网用户和所述电网设备之间的电网拓扑关系；
特征相关性获取模块，用于获取用户特征之间的相关性，所述用户特征之间的相关性为不同用户同一个用户特征之间的词语相似度；
意图相似性获取模块，用于获取用户用电意图之间的相似性，所述用户用电意图之间的相似性为不同用户之间相同的用户用电意图；
模型构建模块，用于构建超图模型，所述超图模型的节点为所述电网用户和所述电网设备；所述节点的节点属性为所述电网用户对应的多个用户特征，以及所述电网设备对应的多个电网设备特征；所述超图模型的超边为所述电网拓扑关系、所述用户特征之间的相关性和所述用电意图之间的相似性；
节点获取模块，用于获取目标节点，所述目标节点为所述超图模型中任意一个存在连接关系的节点；
属性推断模块，用于根据与所述目标节点相连节点的节点属性，对所述目标节点的节点属性进行推断，获得所述目标节点的属性推断信息；
信息修订模块，用于根据所述目标节点的属性推断信息，修订和/或补全所述目标节点的节点属性；
画像获取模块，用于根据修订和/或补全完成后的超图模型，获取电网用户族群画像。
6.根据权利要求5所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建装置，其特征在于，所述特征相关性获取模块，还用于构建词向量模型，并利用词向量模型计算不同用户同一用户特征之间的词语相似度，获取用户特征之间的相关性。
7.根据权利要求5所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建装置，其特征在于，所述节点获取模块之前，所述装置还包括：
关系预测模块，用于根据所述电网用户对应的多个用户特征，对电网用户之间进行关系预测，获得用户关系预测信息；
关系补全模块，用于根据所述用户关系预测信息，补全电网用户节点之间的连接关系。
8.根据权利要求5所述的一种基于超图的电网用户族群画像构建装置，其特征在于，所述装置还包括平台构建模块，所述平台构建模块用于根据所述电网用户族群画像，构建可视化平台，所述可视化平台用于推送修订和/或补全后的节点属性信息。
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