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摘要：本发明公开了一种居民用电的客户过户识别方法及系统，方法包括：采集原始数据；对采集的原始数据进行初步处理，将初步处理后的数据进行数据分析，并基于电力营销业务系统中的明细数据对过户用户进行特征分析以建立预测指标集；建立决策树模型，利用决策树模型构建出过户用户预测模型；构建标签体系和定义标签规则，依据预测指标集建立标签模型，并将标签模型输入到所述过户用户预测模型中，实现过户用户的准确定位；生成过户用户的全息画像，呈现出过户用户的特征标签，并依据过户用户的特征标签推送营销服务信息；本发明基于对房屋过户应用场景的分析，通过构建房屋过户模型能够有效核查用户的基础信息，提高基础信息准确率。

主权项：1.一种居民用电的客户过户识别方法，其特征在于，包括：采集原始数据；对采集的原始数据进行初步处理，将初步处理后的数据进行数据分析，并基于电力营销业务系统中的明细数据对过户用户进行特征分析以建立预测指标集；建立决策树模型，利用决策树模型构建出过户用户预测模型；构建标签体系和定义标签规则，依据预测指标集建立标签模型，并将标签模型输入到所述过户用户预测模型中，实现过户用户的准确定位；生成过户用户的全息画像，呈现出过户用户的特征标签，并依据过户用户的特征标签推送营销服务信息；所述建立决策树模型，包括：以资料母群体为根节点；作单因子变异数的分析以找出变异量最大的变项作为分割准则；设定满足条件；若判断结果的正确率或涵盖率未满足条件，则再依最大变异量为条件长出分岔；所述利用决策树模型构建出过户用户预测模型，包括：绘制树状图以建立决策树模型；根据已知条件排列出各方案和每一方案的各种自然状态，将各方案以及对应各方案自然状态的概率及损益值标于概率枝上；计算各个方案的期望值并将期望值标于该方案对应的状态结点上；比较各个方案的期望值，并标于对应的方案枝上，将期望值小的剪掉，所剩的最后方案为最佳方案；所述根据已知条件排列出各方案和每一方案的各种自然状态，将各方案以及对应各方案自然状态的概率及损益值标于概率枝上，包括：将所有方案依次划分为n类，并记为x1、x2、…、xn，每一类取得的概率对应为p1、p2、…、pn；定义x的墒为其中，0≤Hx≤logn；当随机变量只取两个值时，x的分布为：Px＝1＝p,Xx＝o＝1-p,0≤p≤1；Hx＝-plog2p-1-plog2p。

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