典型文献
基于Spark和K-Means聚类算法的电力用户智能画像
文献摘要：
本文提出了一种基于Spark大数据技术和K-Means聚类算法的用户画像构建方法.首先对用电用户数据进行预处理,然后通过改进的并行K-Means算法进行用户用电模式分析,实现用户智能画像.为了提高该算法处理大量数据的能力,通过Spark框架对K-Means算法并行化操作.
文献关键词：
用户画像;K-Means聚类;Spark
中图分类号：
作者姓名：
张立柱;高慧;张林峰;李雅文;武同宝
作者机构：
国网山东省电力公司泰安供电公司
文献出处：
引用格式：
[1]张立柱;高慧;张林峰;李雅文;武同宝-.基于Spark和K-Means聚类算法的电力用户智能画像)[J].电力设备管理,2022(22):119-122
A类：
B类：
Spark,Means,聚类算法,电力用户,用户画像,画像构建,构建方法,用户数据,户用,用电模式,模式分析,现用,并行化
AB值：
0.385877
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