李 磊

（國網(wǎng)江蘇省電力有限公司技能培訓中心，江蘇蘇州 215004）

1 相似度識別方法的理論基礎(chǔ)

1.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種常用技術(shù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則和關(guān)系。通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，可以從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，從而為決策提供支持[1]。關(guān)聯(lián)分析方法主要包括Apriori 算法、FP-growth 算法等，這些方法可以在高維數(shù)據(jù)中找出頻繁項集，并據(jù)此生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。

1.2 相似度度量方法

相似度度量是指量化不同對象之間相似程度的方法。在本研究中，將采用以下幾種常用的相似度度量方法。

1.2.1 余弦相似度

余弦相似度是一種衡量兩個向量夾角余弦值的相似度度量方法。計算公式如下：

Cosine_similarity(A, B) = (A·B) / (||A||×||B||)

其中，A 和B 是兩個向量，A·B 表示A 和B 的點積，||A||和||B||分別表示A 和B 的模長。

1.2.2 Jaccard 相似度

Jaccard 相似度是一種衡量兩個集合相似程度的方法。計算公式如下：

Jaccard_similarity(A, B) = |A ∩B| / |A ∪B|

其中，A 和B 是兩個集合，|A ∩B|表示A 和B 的交集元素個數(shù)，|A ∪B|表示A 和B 的并集元素個數(shù)。

1.2.3 Pearson 相關(guān)系數(shù)

Pearson 相關(guān)系數(shù)是一種衡量兩個變量線性相關(guān)程度的方法。它的計算公式如下：

Pearson_correlation(A, B) = cov(A, B) / (σ_A×σ_B)

其中，cov(A, B)表示A 和B 的協(xié)方差，σ_A 和σ_B分別表示A 和B 的標準差。

1.3 電力行業(yè)培訓項目特點

電力行業(yè)培訓項目作為一個專業(yè)性很強的領(lǐng)域，具有以下顯著特點。

1.3.1 安全性要求高

由于電力行業(yè)涉及高壓電、輸電線路、發(fā)電機組等關(guān)鍵設(shè)備，安全生產(chǎn)是電力行業(yè)培訓項目的首要任務。培訓項目需重點關(guān)注安全知識、安全操作規(guī)程以及應急處理方案等方面。

1.3.2 技術(shù)性強

電力行業(yè)涉及電氣、自動化、能源與動力等多個領(lǐng)域，對從業(yè)人員的技能要求較高。因此，電力行業(yè)培訓項目需要關(guān)注專業(yè)技能培訓，如電力設(shè)備運維、電力系統(tǒng)調(diào)度控制、新能源技術(shù)應用等。

1.3.3 政策法規(guī)影響大

電力行業(yè)受到嚴格的政策法規(guī)約束，如電力市場準入、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、環(huán)保要求等。培訓項目需要及時跟進政策法規(guī)變化，提高從業(yè)人員的政策法規(guī)意識[2]。

1.3.4 高度依賴創(chuàng)新

隨著可再生能源、智能電網(wǎng)、分布式發(fā)電等技術(shù)的發(fā)展，電力行業(yè)對創(chuàng)新的需求越來越大。培訓項目應關(guān)注新技術(shù)、新理念的推廣與應用，提高從業(yè)人員的創(chuàng)新能力。

1.3.5 跨專業(yè)性強

電力行業(yè)的工作涉及多個專業(yè)領(lǐng)域，如管理、經(jīng)濟、信息技術(shù)等。因此，電力行業(yè)培訓項目需要提供跨專業(yè)培訓，培養(yǎng)從業(yè)人員的綜合素質(zhì)和跨界合作能力。

1.3.6 實踐性強

電力行業(yè)培訓項目強調(diào)實踐操作與生產(chǎn)現(xiàn)場一致，通過實操演練、現(xiàn)場實訓、高仿真模擬實操等方式，提高從業(yè)人員的實際操作能力，發(fā)揮培訓工作的實際效果。電力行業(yè)培訓項目具有安全性要求高、技術(shù)性強、政策法規(guī)影響大、高度依賴創(chuàng)新、跨專業(yè)性強和實踐性強等特點。在設(shè)計相似度識別方法時，應充分考慮這些特點，以提高識別的準確性和實用性。

2 基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目特征提取

特征提取是相似度識別方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目特征提取過程包括數(shù)據(jù)預處理、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的特征提取、特征選擇與權(quán)重計算以及特征向量構(gòu)建[3]。

2.1 數(shù)據(jù)預處理

在進行特征提取前，需要對原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括缺失值處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化。

2.2 缺失值處理

針對電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)中的缺失值，可以采用以下方法進行處理。第一，刪除。刪除含有缺失值的樣本，適用于缺失值數(shù)量較少的情況。第二，均值填充。用所在屬性的均值填充缺失值，適用于屬性值分布較為均勻的情況。第三，中位數(shù)填充。用所在屬性的中位數(shù)填充缺失值，適用于屬性值分布呈現(xiàn)明顯偏中的情況。第四，回歸預測。根據(jù)其他屬性值構(gòu)建回歸模型，預測缺失值，適用于屬性值之間存在較強相關(guān)性的情況。

2.3 數(shù)據(jù)規(guī)范化

為消除數(shù)據(jù)量綱和尺度的影響，需要對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理。

（1）最小-最大規(guī)范化。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到[0,1]區(qū)間，適用于數(shù)據(jù)分布較為均勻的情況。計算公式：

$x_{norm} = frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$

（2）Z-score 規(guī)范化。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標準差為1 的標準正態(tài)分布，適用于數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的情況。計算公式：

$x_{norm} = frac{x - mu}{sigma}$

其中，$mu$ 為屬性值的均值，$sigma$ 為屬性值的標準差。

（3）小數(shù)定標規(guī)范化。通過移動屬性值的小數(shù)點位置進行規(guī)范化，適用于數(shù)據(jù)分布未知或者不滿足其他規(guī)范化方法的前提假設(shè)的情況。計算公式：

$x_{norm} = frac{x}{10^k}$

其中，$k$為使得$x_{norm}$落在[-1,1]區(qū)間的最小整數(shù)。

根據(jù)電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)的特點，可以選擇適當?shù)囊?guī)范化方法對數(shù)據(jù)進行預處理，為后續(xù)特征提取和相似度計算奠定基礎(chǔ)。

3 基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目相似度識別模型構(gòu)建

3.1 模型設(shè)計

為構(gòu)建電力行業(yè)培訓項目的相似度識別模型，首先需要確定模型的輸入和輸出。模型的輸入是電力行業(yè)培訓項目的特征向量，輸出是各培訓項目之間的相似度分數(shù)[4]。在此基礎(chǔ)上，采用多種相似度計算方法實現(xiàn)相似度識別。結(jié)合相關(guān)理論基礎(chǔ)，選擇余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)作為候選的相似度計算方法。

3.2 相似度計算方法選擇與實現(xiàn)

為選擇合適的相似度計算方法，對每種方法進行實證分析，比較它們在電力行業(yè)培訓項目相似度識別任務中的表現(xiàn)。通過實驗結(jié)果分析，確定最優(yōu)的相似度計算方法。

對余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)，分別實現(xiàn)相應的計算函數(shù)。這些函數(shù)接受兩個培訓項目的特征向量作為輸入，輸出它們之間的相似度分數(shù)。

3.3 模型參數(shù)優(yōu)化

為提高相似度識別模型的性能，對模型參數(shù)進行優(yōu)化。針對特征選擇和權(quán)重計算部分，采用啟發(fā)式搜索算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法）對特征權(quán)重進行優(yōu)化[5]。此外，還可以根據(jù)實證分析結(jié)果，調(diào)整相似度計算方法中的參數(shù)，以提高模型的準確性。

3.4 模型評估與驗證

為評估相似度識別模型的性能，采用一定的評估指標。常用的評估指標有準確率、召回率、F1 值等。將這些評估指標應用于實驗結(jié)果，以評估模型的性能。

同時，還需要對模型進行驗證，以確保模型在實際應用中的可靠性。驗證方法可以采用K 折交叉驗證，將數(shù)據(jù)集劃分為K個子集，輪流將其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集。重復K次實驗，計算模型在每次實驗中的評估指標，最終得到模型的平均性能。

通過模型評估與驗證，可以確定相似度識別模型的性能和可靠性，為電力行業(yè)培訓項目相似度識別提供有效的方法。

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)集描述

為驗證相似度識別模型的有效性，收集了一份電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了過去5 年來的500 個電力行業(yè)培訓項目，每個項目都有一系列相關(guān)的特征，如培訓項目名稱、培訓目標、培訓必要性、培訓可行性、培訓主要內(nèi)容、培訓對象、培訓時長、培訓專業(yè)等。在進行實證分析前，首先對這些數(shù)據(jù)進行預處理，包括缺失值處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化。

4.2 實驗設(shè)計與步驟

實驗的目的是評估基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目相似度識別模型的性能，實驗設(shè)計如下。

（1）特征提取。根據(jù)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的特征提取的方法，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則從數(shù)據(jù)集中提取特征。

（2）特征選擇與權(quán)重計算。采用特征選擇與權(quán)重計算的方法進行特征選擇，并計算特征權(quán)重。

（3）特征向量構(gòu)建。根據(jù)特征向量構(gòu)建的方法，為每個培訓項目構(gòu)建特征向量。

（4）相似度計算方法實現(xiàn)。根據(jù)相似度計算方法選擇與實現(xiàn)的方法，實現(xiàn)余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)的計算函數(shù)。

（5）模型參數(shù)優(yōu)化。按照模型參數(shù)優(yōu)化的方法，對模型參數(shù)進行優(yōu)化。

（6）模型評估與驗證。使用模型評估與驗證提到的評估指標，對模型進行評估和驗證。

4.3 結(jié)果分析

在實驗中，比較了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)3 種相似度計算方法在電力行業(yè)培訓項目相似度識別任務中的表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，余弦相似度在任務中具有較好的性能，準確率、召回率和F1 值均優(yōu)于其他兩種方法。因此，選擇余弦相似度作為相似度識別模型的核心計算方法[6]。

在模型參數(shù)優(yōu)化方面，采用啟發(fā)式搜索算法對特征權(quán)重進行了優(yōu)化。優(yōu)化后的模型在評估指標上表現(xiàn)更優(yōu)，證明了優(yōu)化過程的有效性。

4.4 模型應用案例

為展示相似度識別模型在實際應用中的價值，選取一個具體案例進行驗證分析。在這個案例中，A 電力公司準備實施一個關(guān)于電力安全的培訓項目。通過使用相似度識別模型，A 公司可以快速找到與該培訓需求相似的歷史培訓項目，并借鑒歷史項目的經(jīng)驗與做法，根據(jù)項目培訓目標，優(yōu)化培訓項目主要內(nèi)容，有效地避免了重復開發(fā)，為員工提供更加合適和高質(zhì)量的培訓內(nèi)容。具體操作如下。

首先，將該公司提供的培訓需求信息轉(zhuǎn)換為特征向量。其次，利用構(gòu)建好的相似度識別模型，計算該培訓需求與數(shù)據(jù)集中所有歷史培訓項目之間的余弦相似度。再次，根據(jù)相似度分數(shù)，對歷史培訓項目進行排序，選取與當前需求最相似的前N個項目（如前5 個或前10 個）。同時，分析這些相似項目的培訓項目名稱、培訓目標、培訓主要內(nèi)容、培訓方式、培訓時長等方面的特點，從中提煉出對當前培訓需求有指導意義的信息。最后，基于以上分析，為A 電力公司員工制定一套關(guān)于電力安全的特色培訓方案，包括培訓主要內(nèi)容、培訓方式和培訓周期等。

5 結(jié)語

本研究提出了一種基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目相似度識別方法。通過對電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，提取了項目特征并構(gòu)建了特征向量。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了一個相似度識別模型，并比較了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)3 種相似度計算方法的性能[7]。實證分析表明，余弦相似度在電力行業(yè)培訓項目相似度識別任務中具有較好的性能。同時，對模型參數(shù)進行了優(yōu)化，以提高模型的準確性和可靠性。

本研究結(jié)果對電力行業(yè)培訓具有一定的啟示。首先，通過構(gòu)建相似度識別模型，可以更好地了解歷史培訓項目的特點，從而為未來培訓項目的設(shè)計和實施提供參考。其次，相似度識別模型有助于發(fā)現(xiàn)培訓需求之間的關(guān)聯(lián)性，為培訓資源分配、課程安排等工作提供依據(jù)。最后，相似度識別模型可以為培訓效果評估提供數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)更加客觀地評價培訓成果。