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一种用于构建用户画像的多视角融合框架
作者姓名:费鹏  林鸿飞  杨亮  徐博  古丽孜热·艾尼外
作者单位:大连理工大学计算机科学与技术学院信息检索研究室 辽宁 大连116024,大连理工大学计算机科学与技术学院信息检索研究室 辽宁 大连116024,大连理工大学计算机科学与技术学院信息检索研究室 辽宁 大连116024,大连理工大学计算机科学与技术学院信息检索研究室 辽宁 大连116024,伊犁师范学院电子与信息工程学院 新疆 伊宁835000
基金项目:本文受国家自然科学基金(61632011,2,61562080,9)资助
摘    要:电网公司的电费敏感客户往往对由用电引发的电量、电价、电费、缴费、欠费等电力服务具有强烈反应。快速定位电费敏感客户,对降低客户投诉率、提升客户满意度、树立供电企业良好的服务形象具有重要的作用。基于电网用户数据,提出了一种用于构建用户画像的多视角融合框架,该框架能够快速、准确地识别出电费敏感客户。首先,对电网用户进行了分析研究,利用双通道对不同特性的用户分别建模预测;其次,提出了多种特征萃取方法,用于构建用户多源特征体系;最后,为了充分利用多源特征,进一步提出了基于双层Xgboost的多视角融合模型。该框架在2016CCF大数据与计算智能大赛“客户画像”竞赛中获得了F1值为0.90379(第一名)的成绩,其有效性得到了验证。

关 键 词:用户画像  多视角学习  模型融合
收稿时间:2017-05-08
修稿时间:2017-08-09
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