发明公开
- 专利标题: 电力人工智能模型优化推荐方法及系统
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申请号: CN202311364192.X申请日: 2023-10-20
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公开(公告)号: CN117633338A公开(公告)日: 2024-03-01
- 发明人: 张克 , 韩元凯 , 徐康 , 袁弘 , 刘晗 , 王勇 , 邓华 , 武侠 , 梁天 , 战捷 , 鲍娌娜 , 崔豪驿 , 齐一飞 , 杜彦清
- 申请人: 国网智能科技股份有限公司
- 申请人地址: 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101
- 专利权人: 国网智能科技股份有限公司
- 当前专利权人: 国网智能科技股份有限公司
- 当前专利权人地址: 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101
- 代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 张庆骞
- 主分类号: G06F16/9535
- IPC分类号: G06F16/9535 ; G06F18/22 ; G06Q50/06 ; G06F40/216 ; G06F40/284 ; G06F40/30
摘要:
本发明属于电力人工智能模型系统技术领域,提供了电力人工智能模型优化推荐方法及系统。其中,该推荐方法包括从电力用户业务需求信息中提取若干关键词并形成关键词特征向量;根据算法模型库中各个算法模型标签及其权重,得到各个算法模型特征向量,形成算法模型特征向量矩阵;分别计算关键词特征向量与算法模型特征向量矩阵中各个算法模型特征向量之间的相似度,形成初始的推荐算法模型矩阵;向电力用户业务需求信息中逐个增加新的关键词,更新关键词特征向量;再分别计算更新后的关键词特征向量与算法模型特征向量矩阵中各个算法模型特征向量之间的相似度,更新推荐算法模型矩阵;基于最新的推荐算法模型矩阵,得到最终的推荐算法模型序列。