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推薦算法在電力設(shè)備缺陷修復(fù)場(chǎng)景中的應(yīng)用

曹鐵男; 王英潔 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司; 廣東廣州510080
  • 電力數(shù)據(jù)
  • 文本挖掘
  • 缺陷文本
  • 漢明距離
  • 推薦算法

摘要:本文的主要研究目的是探究文本挖掘技術(shù)在電力數(shù)據(jù)中的應(yīng)用場(chǎng)景,通過(guò)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中累計(jì)的缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)缺陷處理措施的自動(dòng)推薦,以提升檢修消缺的效率,降低工單化過(guò)程的時(shí)間成本。本文首先構(gòu)建了電力設(shè)備專業(yè)詞庫(kù),詞庫(kù)來(lái)源主要包含電力行業(yè)常用詞匯、南方電網(wǎng)設(shè)備類別詞匯和缺陷數(shù)據(jù)特征詞匯。其次對(duì)非結(jié)構(gòu)化的缺陷文本數(shù)據(jù),如:缺陷表象、缺陷原因及缺陷類型等數(shù)據(jù),結(jié)合已構(gòu)建的專業(yè)詞庫(kù)進(jìn)行分詞,提取出其中的關(guān)鍵字、并對(duì)關(guān)鍵程度進(jìn)行排序。最后通過(guò)Simhash算法與漢明距離的計(jì)算在缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢層發(fā)生過(guò)的相似度最高的缺陷,推薦其處理措施作為本條缺陷的參考。本文應(yīng)用上述方法,成功實(shí)現(xiàn)了輸入缺陷處理措施的推薦,且根據(jù)專家判斷該措施可以實(shí)現(xiàn)這類缺陷的消缺。

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電力大數(shù)據(jù)

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