[发明专利]能源消费者的预测性细分

权利要求书

1.一种用于消费者细分的方法，包括：

由计算机系统接收多个消费者记录，每个消费者记录包括消费者的属性和采用状态；

通过所述计算机系统识别多个模式，每个模式根据所述多个消费者记录的所述属性定义所述多个消费者记录的消费者记录分组；以及

由所述计算机系统在多个分段之间分配所述多个模式，使得所述多个模式中的每个模式被分配给所述多个分段中的一个分段，根据迭代地增加所述多个分段的最小有效性的算法执行在所述多个分段之间的所述多个模式的所述分配，每个分段的所述有效性是所述多个消费者记录中的消费者记录的所述采用状态的函数，所述消费者记录与分配给所述每个分段的所述多个模式中的模式相匹配，

其中识别所述多个模式包括：

根据决策树处理所述多个消费者记录以获得初始模式集合；以及

修整所述初始模式集合以获得所述多个模式，

其中修整所述初始模式集合以获得所述多个模式包括：

移除具有低于最小支持度的支持度的模式，所述模式集合中的每个模式的所述支持度指示匹配所述每个模式的消费者记录的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述算法包括求解等式LFIP-F。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述算法包括根据二分算法求解线性整数规划可行性问题。

4.根据权利要求1所述的方法，其中对于所述每个模式的所述属性中的每个属性，所述多个模式中的每个模式包括所述每个属性的阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述多个模式包括根据决策树处理所述多个消费者记录。

6.根据权利要求1所述的方法，其中修整所述初始模式集合以获得所述多个模式包括：

移除具有低于最小有效性的有效性的模式，所述模式集合中的每个模式的所述有效性指示与具有正采用状态的所述每个模式相匹配的消费者记录的比例。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述最小有效性是具有正采用状态的所述多个消费者记录中的所有消费者记录的比例的倍数，该倍数大于1。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述倍数至少为2。

9.根据权利要求1所述的方法，其中修整所述初始模式集合以获得所述多个模式包括移除所述初始模式集合中的这样一些模式：这些模式具有匹配所述每个模式的所述多个消费者记录中的一组消费者记录，使得超过最大百分比的所述组消费者记录还匹配所述初始模式集合中的另一模式。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述最大百分比介于60％与75％之间。

11.根据权利要求1所述的方法，其中每个分段的所述有效性还是分配给所述每个分段的每个模式的涵盖矩阵的函数，其中对于与所述每个模式相匹配的所述多个消费者记录中的每个消费者记录，每个模式的所述涵盖矩阵具有1/n的值，其中n是与所述每个消费者记录相匹配的所述多个模式中的模式数量。