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申请/专利权人：国网山西省电力公司营销服务中心

摘要：本发明公开了基于大数据的电力营销推荐方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、用户分类、营销策略制定、营销策略效果预测和电力营销推荐结果。本发明涉及电力营销推荐技术领域，具体是指基于大数据的电力营销推荐方法及系统，本发明通过采用反馈机制和营销策略效果预测，通过用户反馈数据对用户再次进行用户分类，并根据营销策略效果预测的结果调整电力营销推荐方案，提高营销推荐的精准度和有效性，从而增强用户对电力产品和服务的认可度和满意度；采用替补种群、进化因子和局部搜索改进获取聚类参数的算法，找到稳定的簇变化范围，提高用户分类结果的准确性。

主权项：1.基于大数据的电力营销推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：用户分类；步骤S4：营销策略制定；步骤S5：营销策略效果预测；步骤S6：电力营销推荐结果；在步骤S1中，所述数据采集，用于采集电力营销推荐所需的原始数据，具体为从电力系统中，通过采集得到电力营销原始数据；所述电力营销原始数据，包括用户数据、电力产品数据和用户反馈数据，所述用户数据包括产品用户用电数据、用户使用电力设备数据、用户个人信息和用户历史缴费记录数据，所述电力产品数据包括电力价格套餐和相关电力设备产品数据，所述用户反馈数据包括电力营销方案选择情况数据和用户对电力推荐方案的满意度数据；在步骤S2中，所述数据预处理，用于对原始数据进行数据预处理，具体为对电力营销原始数据集进行数据预处理，得到电力营销初步数据集；在步骤S3中，所述用户分类，用于对电力营销用户进行用户分类，具体为采用采用聚类方法对所述用户数据进行用户分类，得到用户分类数据集；在步骤S4中，所述营销策略制定，用于营销策略文本制定，具体是基于用户分类结果对用户进行个性化电力营销策略文本制定，得到个性化电力营销策略文本数据集；在步骤S5中，所述营销策略效果预测，用于对营销策略制定中对用户的电力营销推荐方案进行效果预测，具体为通过建立营销策略效果预测模型并进行模型训练，采用训练后得到的模型进行效果预测，得到效果预测结果数据；在步骤S6中，所述电力营销推荐结果，具体为对电力推荐方案的反馈数据进行推荐方案优化。

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