[发明专利]一种基于k - means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法

权利要求书

1. 一种基于k - means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法，其特征在于，所述方法步骤如下：

（1）建立一个配抢工单与停电信息关键词矩阵，即：停电信息关键词作为矩阵的横轴，配抢工单作为坐标轴的纵轴，并对配抢工单中各列是否含有横轴中出现的关键字进行标示，形成一矩阵；

（2）通过k - means聚类算法对上述矩阵进行聚类分组；

（3）利用聚类后的配抢工单，研究每一组配抢工单所包含的关键词；

（4）利用每一组的关键词列表，制作语义网络；具体步骤包括：（41）提炼各组关键词作为节点；

（42）确定各组的共有关键词，将其作为共同节点；

（43）对各个节点进行分层操作，共同节点的层次级别高于其他节点；共有频率越高，层次级别越高；

（5）经上述步骤，得到一副基于关键词节点的结构图，在该图中，节点越靠上，对工单激增的影响越大，从而分析出工单激增的原因。

2.根据权利要求1所述的一种基于k - means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法，其特征在于：

所述步骤（1）中，停电信息关键词的列举精确到最小尺度。

3. 根据权利要求1所述的一种基于k - means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法，其特征在于，所述步骤（1）中，对配抢工单中各列是否含有横轴中出现的关键字进行标示，有则标示为1，无则标示为0，形成矩阵。

4. 根据权利要求3所述的一种基于k - means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法，其特征在于，所述步骤（2）聚类分组方法如下：每一个关键词的“0”或者“1”之间的值，就充当配抢工单的一个特征值，然后通过k - means聚类算法对配抢工单进行聚类，关键词的值就被用来把配抢工单分成“k”组。