基于LSTM-Attention融合的电力客户主动服务推荐方法

张帝; 王韬; 朱吉然; 唐海国; 张志丹; 唐小伟; 颜宏文

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基于LSTM-Attention融合的电力客户主动服务推荐方法

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为提升用电水平,借助人工智能技术进行电力客户主动服务是必然趋势。针对电力行业中在客户主动服务方面的研究不足,提出一种基于LSTM-Attention融合的电力客户主动服务推荐方法。该方法能够有效地解决单一深度学习模型在服务推荐当中出现的梯度弥撒以及梯度爆炸等问题。本文首先建立从电力投诉工单提取客户潜在服务需求的模型;进而获得基于LSTM-Attention融合算法的电力客户主动服务推荐方法;最后采用某市电力客户投诉工单实例随算法和模型进行验证。实验表明本文方法正确有效。

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来源
《电力科学与技术学报》|2022年第2期|213-218|共6页
作者
张帝; 王韬; 朱吉然; 唐海国; 张志丹; 唐小伟; 颜宏文;
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作者单位

国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;

长沙理工大学电气与信息工程学院;

长沙理工大学计算机与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TM-9;
关键词
主动服务推荐; 电力投诉; 潜在服务需求; LSTM-Attention;

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