電力營(yíng)銷(xiāo)中的個(gè)性化推薦算法研究與應(yīng)用

摘 要：為提高電力行業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)效益，本文對(duì)電力產(chǎn)品和服務(wù)的個(gè)性化推薦進(jìn)行研究，以滿足不同客戶的需求。研究人員采用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析客戶用電模式、歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)和行為特征，構(gòu)建個(gè)性化推薦模型。研究結(jié)果表明，該算法在提高市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)度和客戶滿意度方面取得了顯著成效，有助于優(yōu)化電力產(chǎn)品和服務(wù)的推廣策略，增加客戶黏性和市場(chǎng)份額。本研究得到的研究成果，為電力行業(yè)提供了創(chuàng)新的營(yíng)銷(xiāo)手段，促進(jìn)了業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展，同時(shí)也給其他行業(yè)在個(gè)性化推薦領(lǐng)域提供了借鑒。

關(guān)鍵詞：電力營(yíng)銷(xiāo)；個(gè)性化推薦算法；反饋機(jī)制

中圖分類(lèi)號(hào)：TP 391" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

傳統(tǒng)的電力銷(xiāo)售模式通常采用一刀切的方式，未能充分考慮用戶的差異性需求和消費(fèi)行為。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，電力公司可以根據(jù)用戶的歷史用電數(shù)據(jù)、行為模式等信息，為其定制能源產(chǎn)品或者服務(wù)。個(gè)性化推薦算法是一種強(qiáng)大的工具，對(duì)大量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，能洞察用戶的消費(fèi)習(xí)慣、能源需求趨勢(shì)等關(guān)鍵信息，不僅可以提高用戶滿意度，還能使用戶更理性地管理能源，更高效地利用能源。

1 電力營(yíng)銷(xiāo)中的個(gè)性化需求

電力行業(yè)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)成為滿足客戶需求、提高服務(wù)質(zhì)量和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。在這個(gè)發(fā)展趨勢(shì)中，了解和滿足用戶的個(gè)性化需求變得尤為重要。因此，電力公司積極采用各種方法對(duì)用戶需求進(jìn)行分析，通過(guò)收集和深入分析多方面的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確把握客戶需求，見(jiàn)表1。

2 個(gè)性化推薦算法在電力行業(yè)的應(yīng)用

2.1 用戶行為數(shù)據(jù)收集與處理

在電力行業(yè)中，個(gè)性化推薦算法的應(yīng)用對(duì)提高用戶體驗(yàn)、提高能源利用效率以及推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展都具有重要作用。其中，基于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法在收集與處理用戶行為數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著關(guān)鍵的作用[1]。1）用戶行為數(shù)據(jù)收集。實(shí)施個(gè)性化推薦算法需要大量的用戶行為數(shù)據(jù)。電力行業(yè)可以通過(guò)多種渠道獲取數(shù)據(jù)，包括智能電表、用戶App、電力消費(fèi)記錄等。這些數(shù)據(jù)源提供了用戶用電的實(shí)時(shí)、歷史記錄，為推薦算法提供了充分的信息基礎(chǔ)[2]。2）數(shù)據(jù)類(lèi)型。用戶行為數(shù)據(jù)涵蓋了多種類(lèi)型，包括但不限于用戶的用電時(shí)段、能耗模式、設(shè)備使用頻率等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和整理，可以建立用戶畫(huà)像，深入理解用戶的用電行為特征。3）時(shí)間序列分析?；谘h(huán)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法能有效處理用戶行為的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。通過(guò)考慮用戶用電的時(shí)間模式，算法可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的用電需求，為用戶提供更個(gè)性化的能源推薦。4）用戶行為建模。循環(huán)網(wǎng)絡(luò)能捕捉用戶行為數(shù)據(jù)間的時(shí)序依賴關(guān)系，從而建立用戶行為的動(dòng)態(tài)模型。幫助電力企業(yè)更好地理解用戶的用電習(xí)慣，提高推薦算法的準(zhǔn)確性和精度。在具體運(yùn)行過(guò)程中，研究人員設(shè)置用戶i和電力商品j在t時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，計(jì)算電力用戶i在t時(shí)刻對(duì)電力商品m的評(píng)價(jià)如公式（1）所示。

=f（uit，mjt，ui，mj）≤〈，〉+〈ui，mj〉 " " " （1）

式中：為ui的仿射變化；為mj的仿射變化。計(jì)算與如公式（2）、公式（3）所示。

=Wusruit+busr " " " （2）

=Wmovmjt+bmov " " （3）

式中：Wusr為用戶對(duì)電力商品的初始期望；uit為用戶在第t時(shí)刻的隱藏狀態(tài)；busr為用戶對(duì)電力類(lèi)產(chǎn)品的以往評(píng)價(jià)；Wmov為用戶對(duì)商品的實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)；mjt為電力產(chǎn)品在t時(shí)刻的隱藏狀態(tài)；bmov為用戶現(xiàn)階段對(duì)電力類(lèi)產(chǎn)品的綜合評(píng)價(jià)。在本次研究中，工作人員引入長(zhǎng)短時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)建模。如公式（4）、公式（5）所示。

uit=LSTM（ui，t-1，yit）" " " （4）

mjt=LSTM（mj，t-1，yjt） " " " （5）

式中：yit為用戶i在t時(shí)刻的輸入；yjt為商品j在t時(shí)刻的輸入，通過(guò)合并可以得到公式（6）。

yit=Wa[xit，1new-usr，τt，τt-1] " " " （6）

式中：如果1new-usr的數(shù)值為1，那么表示該用戶為新用戶；τt為t時(shí)刻鬧鐘；Wa為電力用戶參數(shù)投影矩陣。

2.2 推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

在電力行業(yè)中，應(yīng)用個(gè)性化推薦算法構(gòu)建推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)包括多個(gè)關(guān)鍵層次，每個(gè)層次都有獨(dú)特的功能和任務(wù)，見(jiàn)表2。

2.2.1 輸入層

在電力行業(yè)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，用戶特征是推薦算法的基礎(chǔ)。而用戶特征主要由用戶的用電歷史、設(shè)備類(lèi)型、地理位置、用電習(xí)慣等指標(biāo)構(gòu)成[3]。其中，用電歷史可以通過(guò)分析用戶過(guò)去的電量消耗情況來(lái)獲取，設(shè)備類(lèi)型則指用戶所擁有的各種電器設(shè)備，地理位置信息可通過(guò)用戶所在地區(qū)的經(jīng)緯度坐標(biāo)來(lái)獲取，而用電習(xí)慣則可能包括用戶的用電時(shí)間段、頻率以及節(jié)能習(xí)慣等。個(gè)性化推薦算法框架下，輸入層的主要任務(wù)是負(fù)責(zé)收集并處理這些用戶特征的信息，并將其轉(zhuǎn)換成算法可接受的形式，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。除了用戶特征外，電力行業(yè)的推薦系統(tǒng)還需要考慮電力產(chǎn)品特征。常見(jiàn)的電力產(chǎn)品特征包括不同產(chǎn)品的能源效率、環(huán)保程度、適用場(chǎng)景。例如，某一款電力產(chǎn)品的能源效率可以通過(guò)計(jì)算其能源利用率進(jìn)行評(píng)估，環(huán)保程度則涉及產(chǎn)品所使用的材料以及生產(chǎn)過(guò)程中的排放情況，適用場(chǎng)景則取決于產(chǎn)品的功能和性能特點(diǎn)。這些項(xiàng)目特征被引入到輸入層后，系統(tǒng)基于特定的數(shù)學(xué)模型，建立用戶與電力產(chǎn)品之間的關(guān)系，其計(jì)算過(guò)程如公式（7）所示。

（7）

式中：為用戶u對(duì)電力產(chǎn)品i的預(yù)測(cè)評(píng)分；為用戶u的平均評(píng)分；Ni（u）為與用戶u有過(guò)交集的電力用戶合集；sim（u，v）為用戶u與用戶v之間的相似度；rvi為用戶v對(duì)于電力i產(chǎn)品的評(píng)分。

2.2.2 嵌入層

嵌入層的主要任務(wù)是將輸入層的離散特征轉(zhuǎn)化為稠密的向量，以便于后續(xù)的計(jì)算。在電力行業(yè)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，可以使用嵌入層將用戶特征和項(xiàng)目特征映射到一個(gè)低維的連續(xù)向量空間。這有助于捕捉用戶和電力產(chǎn)品間的潛在關(guān)系。在本次研究中，工作人員使用embedding算法對(duì)嵌入層數(shù)據(jù)進(jìn)行降維運(yùn)算，使用低維向量表示輸入層數(shù)據(jù)的分類(lèi)特征，如公式（8）所示。

ei=Vixi " " " （8）

式中：Vi為第i個(gè)特征域嵌入矩陣，xi為one-hot向量。在本次研究中，對(duì)公式（8）進(jìn)行優(yōu)化，使用多值特征域表示特征向量平均值，如公式（9）所示。

ei=Vixi " " （9）

式中：q為某樣本數(shù)據(jù)對(duì)第i個(gè)特征域的數(shù)值。

2.2.3 興趣獲取層

興趣獲取層需要考慮用戶對(duì)不同類(lèi)型能源的偏好，例如電力用戶對(duì)于清潔能源（如太陽(yáng)能、風(fēng)能），或者傳統(tǒng)能源（如煤炭、石油）的傾向性。通過(guò)分析用戶過(guò)去的能源使用記錄、行為軌跡以及相關(guān)反饋信息，系統(tǒng)可以建立起對(duì)用戶能源偏好的認(rèn)知模型。例如，通過(guò)記錄用戶過(guò)去購(gòu)買(mǎi)或使用的能源產(chǎn)品類(lèi)型和數(shù)量，系統(tǒng)可以推斷出用戶的能源偏好，從而為其推薦相應(yīng)類(lèi)型的能源產(chǎn)品。興趣獲取層負(fù)責(zé)捕捉用戶的興趣和偏好，例如用戶對(duì)不同類(lèi)型能源的偏好、對(duì)節(jié)能產(chǎn)品的青睞程度等。興趣獲取層對(duì)用戶特征和項(xiàng)目特征進(jìn)行相應(yīng)加權(quán)和組合，生成用戶的興趣表示。在本次研究中，設(shè)用戶信息特征矩陣如公式（10）所示。

u=[u1，u2，...，un] " " " （10）

式中：n為用戶特征總數(shù)；un為第n個(gè)段落的特征表述，研究人員采用多層感知器，從多方面來(lái)獲取用戶興趣如公式（11）～（14）所示。

Z1=f（W1u+b1）" " " "（11）

Z2=f（W2Z1+b2）" " " （12）

Z3=f（W3Z2+b3）" " " （13）

yuser=f（W4Z3+b4） " " "（14）

式中：Z1、Z2、Z3為每一層輸出結(jié)果；W1、W2、W3、W4為每一層訓(xùn)練矩陣；b1、b2、b3、b4為每一層偏置項(xiàng)；f為激活函數(shù)；yuser為用戶興趣特征矩陣。

2.2.4 相互作用層

相互作用層是推薦系統(tǒng)中一個(gè)關(guān)鍵的組成部分，負(fù)責(zé)捕捉用戶和電力產(chǎn)品間的相互作用。在電力行業(yè)的個(gè)性化推薦中，可以采用一些經(jīng)典的相互作用模型，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層或者更復(fù)雜的交叉網(wǎng)絡(luò)，以更好地學(xué)習(xí)用戶和電力產(chǎn)品間的復(fù)雜關(guān)系[4]。

2.2.5 輸出層

輸出層生成最終的推薦結(jié)果。在電力行業(yè)中，輸出層的任務(wù)是對(duì)用戶可能感興趣的電力產(chǎn)品進(jìn)行排序，以便推薦系統(tǒng)能為用戶提供個(gè)性化的推薦列表。輸出層的設(shè)計(jì)通常包括激活函數(shù)以及排序算法，確保生成的推薦結(jié)果能真實(shí)反映用戶的偏好。在本次研究中，將用戶興趣、低階特征矩陣、高階特征矩陣連接為一個(gè)整體，形成非線性投影，如公式（15）所示。

=σ（wT（yuser⊕yFM⊕yMS）+b） " " " （15）

式中：w為投影向量；b為數(shù)據(jù)偏差；σ為用戶查詢電力商品次數(shù)概率。

2.2.6 損失函數(shù)

損失函數(shù)用于衡量推薦系統(tǒng)的性能，即推薦結(jié)果與用戶實(shí)際選擇間的差距。在電力行業(yè)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，損失函數(shù)的設(shè)計(jì)需要綜合考慮多個(gè)因素，包括用戶的用電歷史、實(shí)際選擇情況以及電力產(chǎn)品的特征。常用的損失函數(shù)包括均方誤差、交叉熵?fù)p失等。

2.3 實(shí)時(shí)推薦與反饋機(jī)制

在本次研究中，通過(guò)分析用戶和項(xiàng)目特征，例如用戶的偏好、最新的行為數(shù)據(jù)等，系統(tǒng)可以提取有用的特征信息，并將其實(shí)時(shí)更新至特征存儲(chǔ)或緩存中，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的最新?tīng)顟B(tài)。針對(duì)實(shí)時(shí)更新的特征數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行實(shí)時(shí)推薦模型訓(xùn)練和優(yōu)化。采用增量式學(xué)習(xí)或在線學(xué)習(xí)的方法，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)推薦模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)的核心是推薦服務(wù)的設(shè)計(jì)與輸出，高效的實(shí)時(shí)推薦引擎能根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)狀態(tài)和上下文信息，快速生成個(gè)性化推薦結(jié)果，并實(shí)時(shí)輸出給用戶。這個(gè)階段需要兼顧推薦結(jié)果的個(gè)性化和實(shí)時(shí)性，以提高用戶體驗(yàn)和滿足用戶需求。

除了實(shí)時(shí)推薦，反饋機(jī)制也是個(gè)性化推薦系統(tǒng)中不可或缺的一部分。這種機(jī)制主要集中在跟蹤和分析用戶行為方面。通過(guò)實(shí)時(shí)捕獲用戶的點(diǎn)擊、購(gòu)買(mǎi)、瀏覽等行為，系統(tǒng)能持續(xù)收集用戶反饋數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是優(yōu)化推薦系統(tǒng)的重要依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能從海量的數(shù)據(jù)中挖掘用戶的潛在偏好和規(guī)律，在用戶行為分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)不斷更新用戶的偏好信息和調(diào)整個(gè)性化推薦模型來(lái)持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)。該階段需要結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，利用用戶反饋數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而提高推薦的準(zhǔn)確性和針對(duì)性[5]。在構(gòu)建實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)和反饋機(jī)制的過(guò)程中，研究人員使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和流處理技術(shù)，系統(tǒng)能高效地存儲(chǔ)和處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合分布式計(jì)算和彈性計(jì)算服務(wù)來(lái)應(yīng)對(duì)高并發(fā)和高可用性的需求，見(jiàn)表3。

在本次研究中，為更好地滿足用戶需求，研究人員引入Slope One的個(gè)性化推薦算法。Slope One算法是一種協(xié)同過(guò)濾算法，通過(guò)簡(jiǎn)單而有效的方式進(jìn)行個(gè)性化推薦。其核心思想是基于用戶對(duì)物品的評(píng)分差異進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而給用戶推薦可能喜歡的物品。在電力營(yíng)銷(xiāo)中，這種算法可以分析用戶的用電習(xí)慣、偏好和歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，為用戶提供更個(gè)性化、精準(zhǔn)的用電建議。

實(shí)時(shí)推薦是Slope One算法的一項(xiàng)強(qiáng)大功能，它能根據(jù)用戶最新的用電情況和變化需求，動(dòng)態(tài)地調(diào)整推薦結(jié)果。這有助于應(yīng)對(duì)用戶用電行為的變化，提高推薦的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。同時(shí)，Slope One算法具有良好的可解釋性，能清晰地解釋推薦結(jié)果的原因，這對(duì)用戶理解和接受推薦是非常重要的。反饋機(jī)制是個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的另一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。Slope One算法能靈活地融入用戶反饋信息，根據(jù)用戶的實(shí)際體驗(yàn)和反饋調(diào)整推薦策略，進(jìn)一步提高推薦的精準(zhǔn)度。這種閉環(huán)的反饋機(jī)制有助于建立用戶和電力服務(wù)商間更緊密的互動(dòng)關(guān)系，增強(qiáng)用戶對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的信任感和滿意度。

在具體實(shí)踐中，工作人員基于用戶的歷史用電記錄，建立一個(gè)用戶-物品評(píng)分矩陣。這個(gè)矩陣以用戶ID為行，以電力產(chǎn)品或特定用電場(chǎng)景為列，矩陣元素是用戶對(duì)相應(yīng)電力產(chǎn)品或用電場(chǎng)景的評(píng)分（消費(fèi)量、評(píng)價(jià)等級(jí)等）。對(duì)任意兩個(gè)電力產(chǎn)品或用電場(chǎng)景，計(jì)算用戶評(píng)分間的差異，如公式（16）所示。

（16）

式中：diff（i，j）為電力產(chǎn)品i與產(chǎn)品j間的評(píng)分差異；Sij為同時(shí)評(píng)價(jià)電力產(chǎn)品i與j的電力用戶集合；ru，i為用戶u對(duì)產(chǎn)品i的評(píng)分；ru，j為用戶u對(duì)產(chǎn)品j的評(píng)分。當(dāng)需要為用戶u推薦電力產(chǎn)品i時(shí)，用公式（17）表示。

（17）

式中：為用戶u對(duì)電力產(chǎn)品i的評(píng)價(jià)；S+u為用戶u評(píng)價(jià)過(guò)的電力產(chǎn)品集合。通過(guò)以上步驟，Slope One算法能根據(jù)用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)推薦，預(yù)測(cè)用戶對(duì)電力產(chǎn)品或用電場(chǎng)景的評(píng)分，并不斷優(yōu)化推薦結(jié)果以適應(yīng)用戶變化的需求，從而提升電力營(yíng)銷(xiāo)中個(gè)性化推薦的效果。

3 結(jié)語(yǔ)

個(gè)性化推薦算法在電力營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，表示電力行業(yè)邁向更智能、更貼近用戶需求的時(shí)代。隨著這些算法的不斷發(fā)展和優(yōu)化，相關(guān)從業(yè)人員看到了在電力產(chǎn)品推廣、能源消費(fèi)優(yōu)化以及用戶服務(wù)方面的巨大潛力。通過(guò)深入了解用戶需求、行為和偏好，個(gè)性化推薦算法為電力企業(yè)提供了可以與用戶緊密互動(dòng)的機(jī)會(huì)，從而提高了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和服務(wù)質(zhì)量。對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行研究不僅能提高用戶體驗(yàn)，還能為電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和未來(lái)創(chuàng)新奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，個(gè)性化推薦算法在電力營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用前景將更廣闊，可以為用戶和企業(yè)帶來(lái)更多共贏的機(jī)會(huì)。

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