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申请/专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

摘要：本发明提供了一种基于增量数据动态更新的反窃电知识图谱优化方法及系统，获取新增采集特征类型、各类新旧采集特征的新增采集数据及新增窃电类型；基于新增采集数据进行多因素典型相关分析，得到新增用电行为特征，采用块增量学习算法更新典型相关分析的特征相关系数值；基于获取的新增用电行为特征和更新的典型相关分析相关系数值，采用逻辑回归算法，基于新增窃电类型构建新的反窃电模型类，并更新优化原有反窃电模型的参数；基于窃电类型新增及更新的各类反窃电模型构建底层子图与顶层子图，采用子图匹配融合并处理反窃电知识图谱中的反窃电知识，得到优化后的反窃电知识图谱；本发明提高了窃电行为识别与反窃电稽查工作的效率。

主权项：1.一种基于增量数据动态更新的反窃电知识图谱优化方法，包括以下过程：获取新增采集特征类型、各类新旧采集特征的新增采集数据及新增窃电类型；对获取的数据进行预处理；基于新增采集数据进行多因素典型相关分析，得到新增用电行为特征，采用块增量学习算法更新典型相关分析的特征相关系数值；基于获取的新增用电行为特征和更新的典型相关分析相关系数值，采用逻辑回归算法，基于新增窃电类型构建新的反窃电模型类，并更新优化原有反窃电模型的参数；基于窃电类型新增及更新的各类反窃电模型构建底层子图与顶层子图，采用子图匹配融合并处理反窃电知识图谱中的反窃电知识，得到优化后的反窃电知识图谱，具体的，包括：定义历史记录存在窃电类别与反窃电知识图谱，将反窃电知识图谱分为底层子图和顶层子图；在底层子图构建过程中，基于历史积累的反窃电记录信息抽取实体及属性，进行知识图谱内部三元组和多元组定义；基于专家经验和获取的多因素及对应的最大相关系数，构建反窃电三元组和多元组，完成关联触发约束及可疑属性输出，作为顶层子图的输入；顶层子图的构建采用多元组，基于构建的基于不同窃电类别的反窃电模型，以可疑属性为反窃电模型输入，以窃电类别为模型输出，不同的窃电类别获取不同的反窃电模型，提取各反窃电模型的特征参数值作为关联属性值，形成以可疑属性作为顶层子图的头实体，以窃电类别作为顶层子图的尾实体，顶层子图的输出为窃电类别；基于获取的新增特征和更新的最大相关系数值，将新增特征加入各反窃电模型作为特征输入，并基于更新的最大相关系数值对多因素关联虚拟属性特征值进行更新，更新各反窃电模型，进而更新各模型的特征参数，并基于模型参数值，对各模型特征进行新增及消亡，并根据更新后的各模型特征参数更新知识图谱的关联信息。

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