[发明专利]一种基于混合深度学习的电力企业员工聚类系统及方法在审
| 申请号： | 202210736766.0 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115270924A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 王子恒;李晓珍;张茜;李川;段波伟 | 申请（专利权）人： | 国网信息通信产业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/215;G06F16/25;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 张营磊 |
| 地址： | 102211 北京市昌平区未*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种基于混合深度学习的电力人员聚类系统及方法，主要涉及深度学习技术领域，用以解决现有的聚类分析较为笼统，选取的特征与电力人员数据特征也有较大差异，不能有效分析电力人员数据的问题。包括：数据处理模块，用于获取电力企业员工所使用的移动门户APP埋点推动的应用日志；基于应用日志，生成应用点击数据集；其中，应用点击数据集包含各电力人员关于应用的点击数；特征筛选模块，用于去除应用点击数据集中的异常数据、合并应用点击数据集中相似数据，获得有效特征数据集；聚类模块，用于将有效特征数据集输入预设神经网络，获取有效特征数据集对应的聚类结果。本申请通过上述方法实现了对电力人员数据的细致化分析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 深度 学习 电力企业 员工 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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