首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

基于AI大模型的电力营销数据分析方法及系统 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:国网四川省电力公司成都供电公司

摘要:本申请提供一种基于AI大模型的电力营销数据分析方法及系统,通过获取并转化电力营销反馈数据为图嵌入表示数据,接着利用这些图嵌入表示数据初步预测反馈需求,得出与营销反馈相关的知识点及其概率。然后,通过图嵌入表示数据中的反馈节点和概率值来确定影响因子。进一步地,提取符合业务逻辑规则的图嵌入表示单元,并结合影响因子集成数据,生成与反馈需求知识点相关的参考数据,并以此创建一个可视化空间来反映电力营销反馈数据的特征点权重分布。最后,通过集成电力营销反馈数据和可视化空间,进行更高级的反馈需求知识点预测,以更准确地识别与电力营销反馈数据相关的目标反馈需求知识点。

主权项:1.一种基于AI大模型的电力营销数据分析方法,其特征在于,所述方法包括:获取待分析的电力营销反馈数据,并对所述电力营销反馈数据进行图嵌入表示,生成所述电力营销反馈数据对应的图嵌入表示数据;所述图嵌入表示数据包括依据多个图嵌入表示单元分别对所述电力营销反馈数据进行图嵌入表示,生成的各图嵌入表示单元对应的多个嵌入维度的图嵌入表示数据;依据所述图嵌入表示数据对所述电力营销反馈数据进行初步反馈需求预测,生成所述电力营销反馈数据的第一反馈需求预测数据,所述第一反馈需求预测数据包括所述电力营销反馈数据所关联的反馈需求知识点和概率值;基于所述图嵌入表示数据的反馈节点和所述概率值,确定所述图嵌入表示数据针对所述电力营销反馈数据的反馈需求知识点预测的影响因子;所述反馈节点为所述图嵌入表示数据中关键反馈位置;从所述多个图嵌入表示单元中提取符合设定业务逻辑规则的图嵌入表示单元,生成目标图嵌入表示单元,基于所述目标图嵌入表示单元提取的图嵌入表示数据对应的影响因子,对所述目标图嵌入表示单元的多个嵌入维度的图嵌入表示数据进行集成,生成描述所述电力营销反馈数据关联于反馈需求知识点的参考数据,依据所述参考数据生成反映所述电力营销反馈数据的特征点权重分布的可视化空间;将所述电力营销反馈数据和所述可视化空间进行集成,生成集成特征空间,基于所述集成特征空间对所述电力营销反馈数据进行进阶反馈需求知识点预测,生成所述电力营销反馈数据的第二反馈需求预测数据,所述第二反馈需求预测数据反映所述电力营销反馈数据所关联的目标反馈需求知识点;所述依据所述图嵌入表示数据对所述电力营销反馈数据进行初步反馈需求预测,生成所述电力营销反馈数据的第一反馈需求预测数据,包括:利用初始预测模型依据所述图嵌入表示数据对所述电力营销反馈数据进行初步反馈需求预测,生成所述电力营销反馈数据的第一反馈需求预测数据;所述基于所述集成特征空间对所述电力营销反馈数据进行进阶反馈需求知识点预测,生成所述电力营销反馈数据的第二反馈需求预测数据,包括:利用进阶预测模型基于所述集成特征空间对所述电力营销反馈数据进行进阶反馈需求知识点预测,生成所述电力营销反馈数据的第二反馈需求预测数据;所述利用初始预测模型依据所述图嵌入表示数据对所述电力营销反馈数据进行初步反馈需求预测,生成所述电力营销反馈数据的第一反馈需求预测数据之前,所述基于AI大模型的电力营销数据分析方法还包括:获取电力营销模型学习数据,所述电力营销模型学习数据包括范例电力营销反馈数据及其对应的反馈需求标注数据和概率标注数据;利用初始预测模型对所述范例电力营销反馈数据进行图嵌入表示,生成所述范例电力营销反馈数据对应的范例图嵌入表示数据,并依据所述范例图嵌入表示数据对所述范例电力营销反馈数据进行初步反馈需求知识点预测,生成预测反馈需求和预测概率值;基于所述范例图嵌入表示数据的反馈节点和所述预测概率值,计算所述范例图嵌入表示数据针对所述范例电力营销反馈数据的反馈需求知识点预测的范例影响因子;基于所述范例影响因子对所述范例图嵌入表示数据进行集成,生成描述所述范例电力营销反馈数据关联于所述预测反馈需求的范例参考数据;利用进阶预测模型依据所述范例参考数据对所述范例电力营销反馈数据进行进阶反馈需求知识点预测,生成目标预测反馈需求;计算所述预测反馈需求和所述反馈需求标注数据之间的特征距离,生成第一训练代价值,以及计算所述目标预测反馈需求和所述反馈需求标注数据之间的特征距离,生成第二训练代价值;基于所述第一训练代价值优化所述初始预测模型的模型权重信息,以及基于所述第二训练代价值优化所述进阶预测模型的模型权重信息,直至符合模型收敛要求;所述基于所述范例图嵌入表示数据的反馈节点和所述预测概率值,计算所述范例图嵌入表示数据针对所述范例电力营销反馈数据的反馈需求知识点预测的范例影响因子的步骤,包括:根据每个反馈节点在图嵌入表示中的位置、连接度和每个反馈节点在图结构中的重要性,为每个反馈节点分配一个基础重要性权重;将初始预测模型为每个范例电力营销反馈数据生成的预测概率值与对应的反馈节点进行关联;结合每个反馈节点的基础重要性权重和关联的预测概率值进行乘积运算,计算范例影响因子,并对计算出的范例影响因子进行归一化处理;所述范例图嵌入表示数据包括依据初始预测模型的多个图嵌入表示单元分别对所述范例电力营销反馈数据进行图嵌入表示,生成的各图嵌入表示单元对应的多个嵌入维度的范例图嵌入表示数据,所述基于所述范例影响因子对所述范例图嵌入表示数据进行集成,生成描述所述范例电力营销反馈数据关联于所述预测反馈需求的范例参考数据,包括:从多个图嵌入表示单元中提取符合设定业务逻辑规则的图嵌入表示单元,生成目标图嵌入表示单元;基于所述目标图嵌入表示单元提取的范例图嵌入表示数据对应的范例影响因子,对所述目标图嵌入表示单元的多个嵌入维度的范例图嵌入表示数据进行集成,生成描述所述范例电力营销反馈数据关联于所述预测反馈需求的范例参考数据。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 国网四川省电力公司成都供电公司 基于AI大模型的电力营销数据分析方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。