[发明专利]一种企业电费回收风险画像方法及系统在审

专利信息
申请号: 201911002344.5 申请日: 2019-10-21
公开(公告)号: CN110796354A 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 王建雄;张志丹;张帝;龚汉阳;朱吉然;齐飞;唐海国;游金梁;康童 申请(专利权)人: 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06F16/25;G06Q50/06;G06K9/62
代理公司: 43213 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 易瑶
地址: 410000 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 用户数据 标签库系统 电费回收 画像 物联网平台 接口采集 数据共享 客户特征 快速响应 业务需求 融合 挖掘 客户
【权利要求书】:

1.一种企业电费回收风险画像方法,其特征在于,所述方法包括:

通过ETL技术从泛在电力物联网平台提供的数据共享融合接口采集用户数据;

基于所述用户数据,建立标签库系统;

基于所述标签库系统,对企业电费回收风险进行画像。

2.根据权利要求1所述的企业电费回收风险画像方法,其特征在于,基于所述标签库系统,对企业电费回收风险进行画像包括:

接收企业电费回收风险主题画像名称,并根据所述主题画像名称在所述标签库系统中匹配生成组合标签;

基于所述组合标签,通过大数据挖掘技术获取与所述组合标签对应的标签关联原始数据;

基于所述标签关联原始数据,对企业电费回收风险进行画像。

3.根据权利要求2所述的企业电费回收风险画像方法,其特征在于,根据所述主题画像名称在所述标签库系统中匹配生成组合标签包括:

对所述主题画像名称进行关键词关联分析,获得与所述主题画像名称关联的关联词;

根据所述关联词,在所述标签库系统中匹配与所述关联词对应的组合标签。

4.根据权利要求2或3所述的企业电费回收风险画像方法,其特征在于,基于所述组合标签,通过大数据挖掘技术获取与所述组合标签对应的标签关联原始数据之后还包括:

建立标签分类模型;

基于所述标签分类模型对所述标签关联原始数据进行标签分类;

将所述标签分类结果保存至所述标签库系统。

5.根据权利要求4所述的企业电费回收风险画像方法,其特征在于,基于所述标签关联原始数据,对企业电费回收风险进行画像包括:

基于所述标签关联原始数据与预设的企业电费回收风险等级,对企业电费回收风险进行画像。

6.根据权利要求5所述的企业电费回收风险画像方法,其特征在于,所述标签库系统至少包括:

企业信用度标签、企业流动资金充裕度标签、交费方式标签、交费周期标签、欠费违约标签、电费结算方式标签、企业发展趋势标签、窃电记录标签、政府帮扶对象标签、企业行业政策标签、用电隐患标签、整改记录标签、重要发展对象标签、企业经营方式标签以及预交费标签中的一个或多个标签。

7.一种企业电费回收风险画像系统,其特征在于,所述系统包括:

标签库系统模块(10),用于基于用户数据,建立标签库系统;

用户画像模块(20),用于基于所述标签库系统,对企业电费回收风险进行画像。

8.根据权利要求7所述的企业电费回收风险画像系统,其特征在于,所述标签库系统模块(10)包括:

数据层(101),用于通过ETL技术从泛在电力物联网平台提供的数据共享融合接口采集用户数据;

标签管理层(102),与所述数据层(101)连接,用于对标签进行存储和管理;

标签应用层(103),与所述标签管理层(102)连接,用于接收企业电费回收风险主题画像名称,并根据所述主题画像名称,生成组合标签;

展示层(104),与所述标签应用层(103)连接,用于展示标签以及根据所述用户画像模块(20)生成的用户画像。

9.根据权利要求8所述的企业电费回收风险画像系统,其特征在于,所述用户画像模块(20)包括:

原始数据获取单元(201),用于基于所述标签应用层(103)生成的组合标签,通过大数据挖掘技术获取与所述组合标签对应的标签关联原始数据;

画像单元(202),用于基于所述标签关联原始数据与预设的企业电费回收风险等级,对企业电费回收风险进行画像。

10.根据权利要求9所述的企业电费回收风险画像系统,其特征在于,所述用户画像模块(20)还包括:

分类模型建立单元(203),用于建立标签分类模型;

标签分类单元(204),用于基于所述标签分类模型对所述标签关联原始数据进行标签分类;

保存单元(205),用于将所述标签分类结果保存至所述标签库系统。

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