基于数据关联分析的电力行业培训项目相似度识别方法

李 磊

（国网江苏省电力有限公司技能培训中心，江苏苏州 215004）

1 相似度识别方法的理论基础

1.1 数据关联分析

数据关联分析是数据挖掘领域的一种常用技术，主要用于发现数据集中的潜在关联规则和关系。通过数据关联分析，可以从大量数据中挖掘出有价值的信息，从而为决策提供支持[1]。关联分析方法主要包括Apriori 算法、FP-growth 算法等，这些方法可以在高维数据中找出频繁项集，并据此生成关联规则。

1.2 相似度度量方法

相似度度量是指量化不同对象之间相似程度的方法。在本研究中，将采用以下几种常用的相似度度量方法。

1.2.1 余弦相似度

余弦相似度是一种衡量两个向量夹角余弦值的相似度度量方法。计算公式如下：

Cosine_similarity(A, B) = (A·B) / (||A||×||B||)

其中，A 和B 是两个向量，A·B 表示A 和B 的点积，||A||和||B||分别表示A 和B 的模长。

1.2.2 Jaccard 相似度

Jaccard 相似度是一种衡量两个集合相似程度的方法。计算公式如下：

Jaccard_similarity(A, B) = |A ∩B| / |A ∪B|

其中，A 和B 是两个集合，|A ∩B|表示A 和B 的交集元素个数，|A ∪B|表示A 和B 的并集元素个数。

1.2.3 Pearson 相关系数

Pearson 相关系数是一种衡量两个变量线性相关程度的方法。它的计算公式如下：

Pearson_correlation(A, B) = cov(A, B) / (σ_A×σ_B)

其中，cov(A, B)表示A 和B 的协方差，σ_A 和σ_B分别表示A 和B 的标准差。

1.3 电力行业培训项目特点

电力行业培训项目作为一个专业性很强的领域，具有以下显著特点。

1.3.1 安全性要求高

由于电力行业涉及高压电、输电线路、发电机组等关键设备，安全生产是电力行业培训项目的首要任务。培训项目需重点关注安全知识、安全操作规程以及应急处理方案等方面。

1.3.2 技术性强

电力行业涉及电气、自动化、能源与动力等多个领域，对从业人员的技能要求较高。因此，电力行业培训项目需要关注专业技能培训，如电力设备运维、电力系统调度控制、新能源技术应用等。

1.3.3 政策法规影响大

电力行业受到严格的政策法规约束，如电力市场准入、能源结构调整、环保要求等。培训项目需要及时跟进政策法规变化，提高从业人员的政策法规意识[2]。

1.3.4 高度依赖创新

随着可再生能源、智能电网、分布式发电等技术的发展，电力行业对创新的需求越来越大。培训项目应关注新技术、新理念的推广与应用，提高从业人员的创新能力。

1.3.5 跨专业性强

电力行业的工作涉及多个专业领域，如管理、经济、信息技术等。因此，电力行业培训项目需要提供跨专业培训，培养从业人员的综合素质和跨界合作能力。

1.3.6 实践性强

电力行业培训项目强调实践操作与生产现场一致，通过实操演练、现场实训、高仿真模拟实操等方式，提高从业人员的实际操作能力，发挥培训工作的实际效果。电力行业培训项目具有安全性要求高、技术性强、政策法规影响大、高度依赖创新、跨专业性强和实践性强等特点。在设计相似度识别方法时，应充分考虑这些特点，以提高识别的准确性和实用性。

2 基于数据关联分析的电力行业培训项目特征提取

特征提取是相似度识别方法的关键环节，基于数据关联分析的电力行业培训项目特征提取过程包括数据预处理、基于关联规则的特征提取、特征选择与权重计算以及特征向量构建[3]。

2.1 数据预处理

在进行特征提取前，需要对原始数据进行预处理，包括缺失值处理和数据规范化。

2.2 缺失值处理

针对电力行业培训项目数据中的缺失值，可以采用以下方法进行处理。第一，删除。删除含有缺失值的样本，适用于缺失值数量较少的情况。第二，均值填充。用所在属性的均值填充缺失值，适用于属性值分布较为均匀的情况。第三，中位数填充。用所在属性的中位数填充缺失值，适用于属性值分布呈现明显偏中的情况。第四，回归预测。根据其他属性值构建回归模型，预测缺失值，适用于属性值之间存在较强相关性的情况。

2.3 数据规范化

为消除数据量纲和尺度的影响，需要对数据进行规范化处理。

（1）最小-最大规范化。将数据转换到[0,1]区间，适用于数据分布较为均匀的情况。计算公式：

$x_{norm} = frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$

（2）Z-score 规范化。将数据转换为均值为0，标准差为1 的标准正态分布，适用于数据分布呈现正态分布或近似正态分布的情况。计算公式：

$x_{norm} = frac{x - mu}{sigma}$

其中，$mu$ 为属性值的均值，$sigma$ 为属性值的标准差。

（3）小数定标规范化。通过移动属性值的小数点位置进行规范化，适用于数据分布未知或者不满足其他规范化方法的前提假设的情况。计算公式：

$x_{norm} = frac{x}{10^k}$

其中，$k$为使得$x_{norm}$落在[-1,1]区间的最小整数。

根据电力行业培训项目数据的特点，可以选择适当的规范化方法对数据进行预处理，为后续特征提取和相似度计算奠定基础。

3 基于数据关联分析的电力行业培训项目相似度识别模型构建

3.1 模型设计

为构建电力行业培训项目的相似度识别模型，首先需要确定模型的输入和输出。模型的输入是电力行业培训项目的特征向量，输出是各培训项目之间的相似度分数[4]。在此基础上，采用多种相似度计算方法实现相似度识别。结合相关理论基础，选择余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相关系数作为候选的相似度计算方法。

3.2 相似度计算方法选择与实现

为选择合适的相似度计算方法，对每种方法进行实证分析，比较它们在电力行业培训项目相似度识别任务中的表现。通过实验结果分析，确定最优的相似度计算方法。

对余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相关系数，分别实现相应的计算函数。这些函数接受两个培训项目的特征向量作为输入，输出它们之间的相似度分数。

3.3 模型参数优化

为提高相似度识别模型的性能，对模型参数进行优化。针对特征选择和权重计算部分，采用启发式搜索算法（如遗传算法、粒子群优化算法）对特征权重进行优化[5]。此外，还可以根据实证分析结果，调整相似度计算方法中的参数，以提高模型的准确性。

3.4 模型评估与验证

为评估相似度识别模型的性能，采用一定的评估指标。常用的评估指标有准确率、召回率、F1 值等。将这些评估指标应用于实验结果，以评估模型的性能。

同时，还需要对模型进行验证，以确保模型在实际应用中的可靠性。验证方法可以采用K 折交叉验证，将数据集划分为K个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集。重复K次实验，计算模型在每次实验中的评估指标，最终得到模型的平均性能。

通过模型评估与验证，可以确定相似度识别模型的性能和可靠性，为电力行业培训项目相似度识别提供有效的方法。

4 实证分析

4.1 数据集描述

为验证相似度识别模型的有效性，收集了一份电力行业培训项目数据集。该数据集包含了过去5 年来的500 个电力行业培训项目，每个项目都有一系列相关的特征，如培训项目名称、培训目标、培训必要性、培训可行性、培训主要内容、培训对象、培训时长、培训专业等。在进行实证分析前，首先对这些数据进行预处理，包括缺失值处理和数据规范化。

4.2 实验设计与步骤

实验的目的是评估基于数据关联分析的电力行业培训项目相似度识别模型的性能，实验设计如下。

（1）特征提取。根据基于关联规则的特征提取的方法，基于关联规则从数据集中提取特征。

（2）特征选择与权重计算。采用特征选择与权重计算的方法进行特征选择，并计算特征权重。

（3）特征向量构建。根据特征向量构建的方法，为每个培训项目构建特征向量。

（4）相似度计算方法实现。根据相似度计算方法选择与实现的方法，实现余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相关系数的计算函数。

（5）模型参数优化。按照模型参数优化的方法，对模型参数进行优化。

（6）模型评估与验证。使用模型评估与验证提到的评估指标，对模型进行评估和验证。

4.3 结果分析

在实验中，比较了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相关系数3 种相似度计算方法在电力行业培训项目相似度识别任务中的表现。实验结果表明，余弦相似度在任务中具有较好的性能，准确率、召回率和F1 值均优于其他两种方法。因此，选择余弦相似度作为相似度识别模型的核心计算方法[6]。

在模型参数优化方面，采用启发式搜索算法对特征权重进行了优化。优化后的模型在评估指标上表现更优，证明了优化过程的有效性。

4.4 模型应用案例

为展示相似度识别模型在实际应用中的价值，选取一个具体案例进行验证分析。在这个案例中，A 电力公司准备实施一个关于电力安全的培训项目。通过使用相似度识别模型，A 公司可以快速找到与该培训需求相似的历史培训项目，并借鉴历史项目的经验与做法，根据项目培训目标，优化培训项目主要内容，有效地避免了重复开发，为员工提供更加合适和高质量的培训内容。具体操作如下。

首先，将该公司提供的培训需求信息转换为特征向量。其次，利用构建好的相似度识别模型，计算该培训需求与数据集中所有历史培训项目之间的余弦相似度。再次，根据相似度分数，对历史培训项目进行排序，选取与当前需求最相似的前N个项目（如前5 个或前10 个）。同时，分析这些相似项目的培训项目名称、培训目标、培训主要内容、培训方式、培训时长等方面的特点，从中提炼出对当前培训需求有指导意义的信息。最后，基于以上分析，为A 电力公司员工制定一套关于电力安全的特色培训方案，包括培训主要内容、培训方式和培训周期等。

5 结语

本研究提出了一种基于数据关联分析的电力行业培训项目相似度识别方法。通过对电力行业培训项目数据的关联规则挖掘，提取了项目特征并构建了特征向量。在此基础上，设计了一个相似度识别模型，并比较了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相关系数3 种相似度计算方法的性能[7]。实证分析表明，余弦相似度在电力行业培训项目相似度识别任务中具有较好的性能。同时，对模型参数进行了优化，以提高模型的准确性和可靠性。

本研究结果对电力行业培训具有一定的启示。首先，通过构建相似度识别模型，可以更好地了解历史培训项目的特点，从而为未来培训项目的设计和实施提供参考。其次，相似度识别模型有助于发现培训需求之间的关联性，为培训资源分配、课程安排等工作提供依据。最后，相似度识别模型可以为培训效果评估提供数据支持，帮助企业更加客观地评价培训成果。