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申请/专利权人：国网河南省电力公司信息通信分公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于能源互联网营销服务系统的信息推送方法，该方法包括：获取各服务对象的能源业务列表，根据能源业务列表中的数据分布得到任意两能源业务方案在各邻近年份的年度热度相关因子，根据任意两能源业务方案间的业务应季热度相似系数得到各能源业务方案的业务应季竞争强度，利用任意两服务属性向量间的服务属性偏差系数得到各能源业务方案的业务应季接受指数，根据业务应季接受指数获取各服务对象的应季业务喜好系数及任意两服务对象间的应季业务习惯契合指数，完成各服务对象的信息推送。本发明旨在提高服务对象信息推送的准确度，实现基于能源互联网营销服务系统的精确信息推送。

主权项：1.基于能源互联网营销服务系统的信息推送方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取能源互联网营销服务系统中各服务对象的能源业务列表；能源业务列表中包含能源业务方案、服务记录时间及服务单号；根据能源业务方案对应服务记录时间的分布得到各能源业务方案的历史年热度序列及应季月份；根据服务记录时间将最新年份之前连续多个年份作为各邻近年份；根据不同能源业务方案的历史年热度序列的差异得到任意两能源业务方案在各邻近年份的年度热度相关因子；根据年度热度相关因子及不同能源业务方案对应的应季月份的差异得到任意两能源业务方案间的业务应季热度相似系数；根据所有业务应季热度相似系数的分布规律得到各能源业务方案的业务应季竞争强度；将能源业务列表的任一行中除能源业务方案、服务记录时间及服务单号外的所有数据作为一个服务属性向量；根据能源业务方案对应不同服务属性向量的差异得到各能源业务方案的任意两服务属性向量间的服务属性偏差系数；结合业务应季竞争强度及服务属性偏差系数得到各能源业务方案的业务应季接受指数；根据能源业务列表中能源业务方案的业务应季接受指数的分布得到各服务对象的应季业务喜好系数；结合服务属性偏差系数及应季业务喜好系数得到任意两服务对象间的应季业务习惯契合指数；结合应季业务习惯契合指数及Top-N推荐算法完成各服务对象的信息推送；所述根据能源业务方案对应服务记录时间的分布得到各能源业务方案的历史年热度序列及应季月份，包括：将所有服务对象在任一邻近年份中的所有能源业务列表数据作为最新年份的各邻近年份历史年度服务数据，在各邻近年份历史年度服务数据中统计各能源业务方案在各月被采用的服务对象数量，将所述服务对象数量记为各能源业务方案在各邻近年份中各月的月度热度值，将所述月度热度值按对应月份升序排列作为各能源业务方案在各邻近年份的历史年热度序列；将所述历史年热度序列作为区域生长算法的输入，生长起点为历史年热度序列中的最大值，输出为包含所述最大值的一个数据元素集合，将所述数据元素集合中对应的所有月份作为各能源业务方案在各邻近年份的热度月份集合，统计各能源业务方案的所有历史年热度序列中服务对象数量最大值对应的月份，将出现次数最多的所述月份作为各能源业务方案的应季月份；所述根据不同能源业务方案的历史年热度序列的差异得到任意两能源业务方案在各邻近年份的年度热度相关因子，包括：计算任意两能源业务方案在各邻近年份的历史年热度序列的SBD距离，计算任意两能源业务方案在各邻近年份的热度月份集合的Ochiia系数，计算所述SBD距离与预设大于零的调整因子的和值，将所述Ochiia系数与所述和值的比值作为任意两能源业务方案在各邻近年份的年度热度相关因子；年度热度相关因子的表达式为： 式中，是能源业务方案i、j第x个邻近年份的年度热度相关因子，分别是能源业务方案i、j在第x个邻近年份的历史年热度序列，是计算SBDShape-basedDistance距离函数，分别是能源业务方案i、j在第x个邻近年份的热度月份集合，为计算Ochiia系数的函数，是预设大于零的调整因子；所述任意两能源业务方案间的业务应季热度相似系数，包括：将能源业务列表中最新年份的前1个年份作为第1个邻近年份，序号为1，最新年份向前的第2个年份作为第2个邻近年份，序号为2，采用相同的方法获取其他各邻近年份的序号，计算任意两能源业务方案在各邻近年份的年度热度相关因子与对应邻近年份的序号的倒数的乘积，计算任意两能源业务方案在所有邻近年份的所述乘积的和值，记为第一和值，计算任意两能源业务方案的应季月份的差值绝对值，计算所述差值绝对值与预设大于零的调整因子的和值，记为第二和值，将所述第一和值与所述第二和值的比值作为任意两能源业务方案间的业务应季热度相似系数；业务应季热度相似系数的表达式为： 式中，是能源业务方案i、j间的业务应季热度相似系数，是第x个邻近年份的历史年度可行权重，分别是能源业务方案i、j的应季月份值；所述各能源业务方案的业务应季竞争强度，包括：将所有能源业务方案作为谱聚类算法的输入，输出为各聚类簇，将各聚类簇记为各同种应季业务类，将同种应季业务类内所有能源业务方案的应季月份升序排列作为同种应季业务类的高热度应季月份序列，将高热度应季月份序列的第一四分位数到第三四分位数之间的时间作为同种应季业务类的应季竞争期；能源业务方案i的业务应季竞争强度的表达式为： 式中，是能源业务方案i的第1个邻近年份的热度月份集合与应季竞争期间具有相同月份的个数，是能源业务方案i所在同种应季业务类中能源业务方案的总个数，分别是能源业务方案i、u在第1个邻近年份的应季竞争期内所有月度热度值的和值，是归一化函数；所述各能源业务方案的任意两服务属性向量间的服务属性偏差系数，包括：计算各能源业务方案的任意两服务属性向量的相同位置元素的差值，将所有所述差值的均值作为各能源业务方案的任意两服务属性向量间的服务属性偏差系数；所述结合业务应季竞争强度及服务属性偏差系数得到各能源业务方案的业务应季接受指数，包括：针对能源业务列表中最新年份及第一个邻近年份的应季竞争期的所有数据，统计各能源业务方案的服务属性向量的个数，计算各能源业务方案的所有任意两服务属性向量间的服务属性偏差系数的和值，计算所述和值与所述个数的平方的比值，将所述比值与各能源业务方案的业务应季竞争强度的乘积的归一化值作为各能源业务方案的业务应季接受指数；业务应季接受指数的表达式为： 式中，是能源业务方案i的业务应季接受指数，是能源业务列表的最新年份和第1个邻近年份中的应季竞争期采用能源业务方案i的服务属性向量个数，是采用能源业务方案i的第个服务属性向量间的服务属性偏差系数，是能源业务方案i的业务应季竞争强度；所述根据能源业务列表中能源业务方案的业务应季接受指数的分布得到各服务对象的应季业务喜好系数，包括：将各服务对象的能源业务列表中前预设数值个服务单号对应能源业务方案的业务应季接受指数按服务单号升序排列作为各服务对象的用户应季接受序列，将用户应季接受序列中所有元素的和值的归一化值作为各服务对象的应季业务喜好系数；所述任意两服务对象间的应季业务习惯契合指数的表达式为： 式中，是服务对象A与B的应季业务习惯契合指数，、分别是服务对象A、服务对象B的应季业务喜好系数，、分别是服务对象A、服务对象B的用户应季接受序列，是计算余弦相似度的函数，是预设大于零的调整因子，是自然常数，是服务对象A与服务对象B的前个服务单号对应服务属性向量间的服务属性偏差系数，是服务单号的预设个数；所述结合应季业务习惯契合指数及Top-N推荐算法完成各服务对象的信息推送，包括：将所有服务对象作为无向图的节点，将任意两服务对象间的应季业务习惯契合指数作为无向图节点间的边权重构建用户契合无向图，将用户契合无向图作为聚类算法的输入，输出为各习惯契合用户集合，将能源业务列表中最新月份的后预设数量个月份作为业务变更月份集合，将各习惯契合用户集合中各服务对象在第1个邻近年份的服务记录时间属于业务变更月份集合的所有能源业务方案按服务记录时间升序排列，作为各服务对象的评价业务序列，统计评价业务序列中各能源业务方案的出现频次作为各服务对象对各能源业务方案的应季推荐评分，将各习惯契合用户集合中所有服务对象对各能源业务方案的应季推荐评分作为Top-N推荐算法的输入，输出为各服务对象的推荐能源业务方案。

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