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公开(公告)号：CN118552260A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410997220.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
IPC: G06Q30/0251 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向零售电力用户的个性化广告推荐方法与系统。所述方法包括：求解改进RFM模型在零售电力用户市场价值分类上的最新度指标、频率指标、货币指标；构建组合指标；对用户的样本数据进行聚类，求解在不同指标权重下聚类的方差比值，并选出方差比值最大时的指标权重；在选出的指标权重下，采用GMM算法对用户的样本数据进行聚类；构建四类零售电力用户的初步特征；运用肯德尔系数法求算零售电力用户特征之间的相关性，剔除低相关性特征；根据用户的市场价值、属性、用电行为、交易偏好，推荐相应的广告。本发明为提升售电公司决策水平和交易平台运营水平提供信息基础，有利于指导运营平台给零售电力用户提供个性化的广告服务。
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公开(公告)号：CN118552260B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410997220.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
IPC: G06Q30/0251 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向零售电力用户的个性化广告推荐方法与系统。所述方法包括：求解改进RFM模型在零售电力用户市场价值分类上的最新度指标、频率指标、货币指标；构建组合指标；对用户的样本数据进行聚类，求解在不同指标权重下聚类的方差比值，并选出方差比值最大时的指标权重；在选出的指标权重下，采用GMM算法对用户的样本数据进行聚类；构建四类零售电力用户的初步特征；运用肯德尔系数法求算零售电力用户特征之间的相关性，剔除低相关性特征；根据用户的市场价值、属性、用电行为、交易偏好，推荐相应的广告。本发明为提升售电公司决策水平和交易平台运营水平提供信息基础，有利于指导运营平台给零售电力用户提供个性化的广告服务。
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公开(公告)号：CN118569958B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411055721.2
申请日：2024-08-02
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向零售电力用户的售电公司选择与推荐方法与系统。所述方法包括：对零售电力用户用电负荷曲线进行聚类，将用户负荷曲线分成非平缓型和平缓型两类；对零售电力用户进行用电需求分类和绿色用户分类，并构建用户特征矩阵；基于售电公司的信用评级和注册资本，进行风险性分类；基于售电公司的交易总次数和交易总用户数，进行市场影响力分类；构建售电公司特征矩阵；根据零售电力用户与售电公司的特征矩阵信息，实现用户对售电公司的选择或推荐。本发明提出的方法在挖掘用户需求上，综合考虑了用户的用电信息和交易行为偏好，不仅能够像现有方法那样给零售电力用户推荐售电公司，而且能够让用户自行快速筛选出感兴趣的售电公司。
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公开(公告)号：CN118569958A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411055721.2
申请日：2024-08-02
Applicant: 广东电力交易中心有限责任公司
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种面向零售电力用户的售电公司选择与推荐方法与系统。所述方法包括：对零售电力用户用电负荷曲线进行聚类，将用户负荷曲线分成非平缓型和平缓型两类；对零售电力用户进行用电需求分类和绿色用户分类，并构建用户特征矩阵；基于售电公司的信用评级和注册资本，进行风险性分类；基于售电公司的交易总次数和交易总用户数，进行市场影响力分类；构建售电公司特征矩阵；根据零售电力用户与售电公司的特征矩阵信息，实现用户对售电公司的选择或推荐。本发明提出的方法在挖掘用户需求上，综合考虑了用户的用电信息和交易行为偏好，不仅能够像现有方法那样给零售电力用户推荐售电公司，而且能够让用户自行快速筛选出感兴趣的售电公司。
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