典型文献
基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用
文献摘要：
受互联网用户推荐技术的启发,基于调度系统中运行人员的历史操作记录,结合数据分析与机器学习算法提出了一种有效的调度操作行为模式挖掘与推荐技术.首先,所提技术采集记录调度员日常操作数据,并通过页面类型划分、会话识别、事务识别等过程实现数据预处理.然后,利用模式分析和聚类分析完成调度员行为模式挖掘,并结合关联规则将模式数据压缩至频繁模式树(FP-tree).最后,利用基于模式树结构的实时推荐系统为调度员提供操作推荐服务.在实际调度系统上进行验证和应用,结果表明所提技术能有效识别出调度员的操作行为模式并为调度员提供较为精准的操作推荐,进而提高调度员与调度系统的交互效率,减少调度员的工作量.
文献关键词：
电网调度;机器学习;行为模式;操作日志;聚类挖掘;操作推荐
中图分类号：
作者姓名：
吴自博;王波;陈清;郭耀松;赵京虎;闪鑫
作者机构：
南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏省南京市 211106;国电南瑞科技股份有限公司,江苏省南京市 211106;智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏省南京市 211106
文献出处：
引用格式：
[1]吴自博;王波;陈清;郭耀松;赵京虎;闪鑫-.基于机器学习的调度操作行为挖掘与推荐技术研究及应用)[J].电力系统自动化,2022(08):181-188
A类：
行为模式挖掘,操作推荐
B类：
基于机器学习,调度操作,操作行为,研究及应用,互联网用户,用户推荐,调度系统,运行人员,操作记录,机器学习算法,调度员,操作数,页面,类型划分,会话,数据预处理,利用模式,模式分析,关联规则,数据压缩,频繁模式,FP,tree,树结构,实时推荐,推荐系统,推荐服务,出调,高调,交互效率,少调,电网调度,操作日志,聚类挖掘
AB值：
0.419729
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