基于非监督学习的恶意欠费用电客户识别

李汉巨

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基于非监督学习的恶意欠费用电客户识别

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恶意欠费用户识别对供电企业有重要意义,有利于供电企业提前介入,避免电费回收风险.由于用户电费数据缺少标签以区分用户是否恶意欠费,因此需要采取非监督学习方式建立识别模型.文中借鉴信息安全风险评估的风险值概念,综合欠费的恶意程度和欠费造成的经济损失程度来评估用户的欠费风险值,建立基于经验阀值的动态更新的恶意欠费用户识别模型.案例分析表明,该模型具备良好的识别能力,符合人们对恶意欠费用户的经验理解.

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来源
《信息技术》 |2019年第3期|33-36|共4页
作者
李汉巨;
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作者单位

广东电网有限责任公司东莞供电局;

广东东莞523008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
恶意欠费; 用电客户; 非监督学习; 信息安全风险评估; 聚类算法;

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