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摘要
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基于用电行为的周期性用户画像研究
摘要
本文详细介绍了基于用电行为分析的周期性用户画像建立方法。由于用电用户行为信息的庞大和原始数据的多样性，并且建立的个体画像需要满足判断用户窃电、违约行为；判断用户对用电质量、用电差异性服务的满意情况，建立的群体画像需要满足相同用户群体不同时间地区的用户聚类等诸多要求。针对数据的复杂性和画像功能目的的多样性，本文采用了科学的标签库建立方式和提出了Stacking个体画像模型、双层XGBoost多视角个体画像模型、高斯混合聚类模型。
在算法模型选择上，（1）Stacking
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