电力营销中的个性化推荐算法研究与应用

摘 要：为提高电力行业的市场营销效益，本文对电力产品和服务的个性化推荐进行研究，以满足不同客户的需求。研究人员采用机器学习和数据挖掘技术，分析客户用电模式、历史消费数据和行为特征，构建个性化推荐模型。研究结果表明，该算法在提高市场营销精准度和客户满意度方面取得了显著成效，有助于优化电力产品和服务的推广策略，增加客户黏性和市场份额。本研究得到的研究成果，为电力行业提供了创新的营销手段，促进了业务的可持续发展，同时也给其他行业在个性化推荐领域提供了借鉴。

关键词：电力营销；个性化推荐算法；反馈机制

中图分类号：TP 391" " 文献标志码：A

传统的电力销售模式通常采用一刀切的方式，未能充分考虑用户的差异性需求和消费行为。随着大数据和人工智能技术的发展，电力公司可以根据用户的历史用电数据、行为模式等信息，为其定制能源产品或者服务。个性化推荐算法是一种强大的工具，对大量用户数据进行分析和学习，能洞察用户的消费习惯、能源需求趋势等关键信息，不仅可以提高用户满意度，还能使用户更理性地管理能源，更高效地利用能源。

1 电力营销中的个性化需求

电力行业的个性化营销已经成为满足客户需求、提高服务质量和企业竞争力的重要手段。在这个发展趋势中，了解和满足用户的个性化需求变得尤为重要。因此，电力公司积极采用各种方法对用户需求进行分析，通过收集和深入分析多方面的数据，准确把握客户需求，见表1。

2 个性化推荐算法在电力行业的应用

2.1 用户行为数据收集与处理

在电力行业中，个性化推荐算法的应用对提高用户体验、提高能源利用效率以及推动可持续发展都具有重要作用。其中，基于循环网络的推荐算法在收集与处理用户行为数据方面发挥着关键的作用[1]。1）用户行为数据收集。实施个性化推荐算法需要大量的用户行为数据。电力行业可以通过多种渠道获取数据，包括智能电表、用户App、电力消费记录等。这些数据源提供了用户用电的实时、历史记录，为推荐算法提供了充分的信息基础[2]。2）数据类型。用户行为数据涵盖了多种类型，包括但不限于用户的用电时段、能耗模式、设备使用频率等。对数据进行分类和整理，可以建立用户画像，深入理解用户的用电行为特征。3）时间序列分析。基于循环网络的推荐算法能有效处理用户行为的时间序列数据。通过考虑用户用电的时间模式，算法可以更准确地预测用户未来的用电需求，为用户提供更个性化的能源推荐。4）用户行为建模。循环网络能捕捉用户行为数据间的时序依赖关系，从而建立用户行为的动态模型。帮助电力企业更好地理解用户的用电习惯，提高推荐算法的准确性和精度。在具体运行过程中，研究人员设置用户i和电力商品j在t时刻的隐藏状态，计算电力用户i在t时刻对电力商品m的评价如公式（1）所示。

=f（uit，mjt，ui，mj）≤〈，〉+〈ui，mj〉 " " " （1）

式中：为ui的仿射变化；为mj的仿射变化。计算与如公式（2）、公式（3）所示。

=Wusruit+busr " " " （2）

=Wmovmjt+bmov " " （3）

式中：Wusr为用户对电力商品的初始期望；uit为用户在第t时刻的隐藏状态；busr为用户对电力类产品的以往评价；Wmov为用户对商品的实时评价；mjt为电力产品在t时刻的隐藏状态；bmov为用户现阶段对电力类产品的综合评价。在本次研究中，工作人员引入长短时间记忆网络进行用户行为数据建模。如公式（4）、公式（5）所示。

uit=LSTM（ui，t-1，yit）" " " （4）

mjt=LSTM（mj，t-1，yjt） " " " （5）

式中：yit为用户i在t时刻的输入；yjt为商品j在t时刻的输入，通过合并可以得到公式（6）。

yit=Wa[xit，1new-usr，τt，τt-1] " " " （6）

式中：如果1new-usr的数值为1，那么表示该用户为新用户；τt为t时刻闹钟；Wa为电力用户参数投影矩阵。

2.2 推荐系统架构设计

在电力行业中，应用个性化推荐算法构建推荐系统。推荐系统的架构设计包括多个关键层次，每个层次都有独特的功能和任务，见表2。

2.2.1 输入层

在电力行业的个性化推荐系统中，用户特征是推荐算法的基础。而用户特征主要由用户的用电历史、设备类型、地理位置、用电习惯等指标构成[3]。其中，用电历史可以通过分析用户过去的电量消耗情况来获取，设备类型则指用户所拥有的各种电器设备，地理位置信息可通过用户所在地区的经纬度坐标来获取，而用电习惯则可能包括用户的用电时间段、频率以及节能习惯等。个性化推荐算法框架下，输入层的主要任务是负责收集并处理这些用户特征的信息，并将其转换成算法可接受的形式，以便后续的数据处理和分析。除了用户特征外，电力行业的推荐系统还需要考虑电力产品特征。常见的电力产品特征包括不同产品的能源效率、环保程度、适用场景。例如，某一款电力产品的能源效率可以通过计算其能源利用率进行评估，环保程度则涉及产品所使用的材料以及生产过程中的排放情况，适用场景则取决于产品的功能和性能特点。这些项目特征被引入到输入层后，系统基于特定的数学模型，建立用户与电力产品之间的关系，其计算过程如公式（7）所示。

（7）

式中：为用户u对电力产品i的预测评分；为用户u的平均评分；Ni（u）为与用户u有过交集的电力用户合集；sim（u，v）为用户u与用户v之间的相似度；rvi为用户v对于电力i产品的评分。

2.2.2 嵌入层

嵌入层的主要任务是将输入层的离散特征转化为稠密的向量，以便于后续的计算。在电力行业的个性化推荐系统中，可以使用嵌入层将用户特征和项目特征映射到一个低维的连续向量空间。这有助于捕捉用户和电力产品间的潜在关系。在本次研究中，工作人员使用embedding算法对嵌入层数据进行降维运算，使用低维向量表示输入层数据的分类特征，如公式（8）所示。

ei=Vixi " " " （8）

式中：Vi为第i个特征域嵌入矩阵，xi为one-hot向量。在本次研究中，对公式（8）进行优化，使用多值特征域表示特征向量平均值，如公式（9）所示。

ei=Vixi " " （9）

式中：q为某样本数据对第i个特征域的数值。

2.2.3 兴趣获取层

兴趣获取层需要考虑用户对不同类型能源的偏好，例如电力用户对于清洁能源（如太阳能、风能），或者传统能源（如煤炭、石油）的倾向性。通过分析用户过去的能源使用记录、行为轨迹以及相关反馈信息，系统可以建立起对用户能源偏好的认知模型。例如，通过记录用户过去购买或使用的能源产品类型和数量，系统可以推断出用户的能源偏好，从而为其推荐相应类型的能源产品。兴趣获取层负责捕捉用户的兴趣和偏好，例如用户对不同类型能源的偏好、对节能产品的青睐程度等。兴趣获取层对用户特征和项目特征进行相应加权和组合，生成用户的兴趣表示。在本次研究中，设用户信息特征矩阵如公式（10）所示。

u=[u1，u2，...，un] " " " （10）

式中：n为用户特征总数；un为第n个段落的特征表述，研究人员采用多层感知器，从多方面来获取用户兴趣如公式（11）～（14）所示。

Z1=f（W1u+b1）" " " "（11）

Z2=f（W2Z1+b2）" " " （12）

Z3=f（W3Z2+b3）" " " （13）

yuser=f（W4Z3+b4） " " "（14）

式中：Z1、Z2、Z3为每一层输出结果；W1、W2、W3、W4为每一层训练矩阵；b1、b2、b3、b4为每一层偏置项；f为激活函数；yuser为用户兴趣特征矩阵。

2.2.4 相互作用层

相互作用层是推荐系统中一个关键的组成部分，负责捕捉用户和电力产品间的相互作用。在电力行业的个性化推荐中，可以采用一些经典的相互作用模型，例如神经网络中的全连接层或者更复杂的交叉网络，以更好地学习用户和电力产品间的复杂关系[4]。

2.2.5 输出层

输出层生成最终的推荐结果。在电力行业中，输出层的任务是对用户可能感兴趣的电力产品进行排序，以便推荐系统能为用户提供个性化的推荐列表。输出层的设计通常包括激活函数以及排序算法，确保生成的推荐结果能真实反映用户的偏好。在本次研究中，将用户兴趣、低阶特征矩阵、高阶特征矩阵连接为一个整体，形成非线性投影，如公式（15）所示。

=σ（wT（yuser⊕yFM⊕yMS）+b） " " " （15）

式中：w为投影向量；b为数据偏差；σ为用户查询电力商品次数概率。

2.2.6 损失函数

损失函数用于衡量推荐系统的性能，即推荐结果与用户实际选择间的差距。在电力行业的个性化推荐系统中，损失函数的设计需要综合考虑多个因素，包括用户的用电历史、实际选择情况以及电力产品的特征。常用的损失函数包括均方误差、交叉熵损失等。

2.3 实时推荐与反馈机制

在本次研究中，通过分析用户和项目特征，例如用户的偏好、最新的行为数据等，系统可以提取有用的特征信息，并将其实时更新至特征存储或缓存中，以保持数据的最新状态。针对实时更新的特征数据，需要进行实时推荐模型训练和优化。采用增量式学习或在线学习的方法，利用实时数据对推荐模型进行持续优化。实时推荐系统的核心是推荐服务的设计与输出，高效的实时推荐引擎能根据用户的实时状态和上下文信息，快速生成个性化推荐结果，并实时输出给用户。这个阶段需要兼顾推荐结果的个性化和实时性，以提高用户体验和满足用户需求。

除了实时推荐，反馈机制也是个性化推荐系统中不可或缺的一部分。这种机制主要集中在跟踪和分析用户行为方面。通过实时捕获用户的点击、购买、浏览等行为，系统能持续收集用户反馈数据，这些数据是优化推荐系统的重要依据。数据挖掘技术能从海量的数据中挖掘用户的潜在偏好和规律，在用户行为分析的基础上，通过不断更新用户的偏好信息和调整个性化推荐模型来持续优化系统。该阶段需要结合机器学习和深度学习算法，利用用户反馈数据对模型进行调整和优化，从而提高推荐的准确性和针对性[5]。在构建实时推荐系统和反馈机制的过程中，研究人员使用实时数据库和流处理技术，系统能高效地存储和处理实时数据，同时结合分布式计算和弹性计算服务来应对高并发和高可用性的需求，见表3。

在本次研究中，为更好地满足用户需求，研究人员引入Slope One的个性化推荐算法。Slope One算法是一种协同过滤算法，通过简单而有效的方式进行个性化推荐。其核心思想是基于用户对物品的评分差异进行预测，从而给用户推荐可能喜欢的物品。在电力营销中，这种算法可以分析用户的用电习惯、偏好和历史消费数据，为用户提供更个性化、精准的用电建议。

实时推荐是Slope One算法的一项强大功能，它能根据用户最新的用电情况和变化需求，动态地调整推荐结果。这有助于应对用户用电行为的变化，提高推荐的准确性和时效性。同时，Slope One算法具有良好的可解释性，能清晰地解释推荐结果的原因，这对用户理解和接受推荐是非常重要的。反馈机制是个性化推荐系统中的另一个关键环节。Slope One算法能灵活地融入用户反馈信息，根据用户的实际体验和反馈调整推荐策略，进一步提高推荐的精准度。这种闭环的反馈机制有助于建立用户和电力服务商间更紧密的互动关系，增强用户对个性化推荐系统的信任感和满意度。

在具体实践中，工作人员基于用户的历史用电记录，建立一个用户-物品评分矩阵。这个矩阵以用户ID为行，以电力产品或特定用电场景为列，矩阵元素是用户对相应电力产品或用电场景的评分（消费量、评价等级等）。对任意两个电力产品或用电场景，计算用户评分间的差异，如公式（16）所示。

（16）

式中：diff（i，j）为电力产品i与产品j间的评分差异；Sij为同时评价电力产品i与j的电力用户集合；ru，i为用户u对产品i的评分；ru，j为用户u对产品j的评分。当需要为用户u推荐电力产品i时，用公式（17）表示。

（17）

式中：为用户u对电力产品i的评价；S+u为用户u评价过的电力产品集合。通过以上步骤，Slope One算法能根据用户历史数据进行实时推荐，预测用户对电力产品或用电场景的评分，并不断优化推荐结果以适应用户变化的需求，从而提升电力营销中个性化推荐的效果。

3 结语

个性化推荐算法在电力营销领域的研究与应用，表示电力行业迈向更智能、更贴近用户需求的时代。随着这些算法的不断发展和优化，相关从业人员看到了在电力产品推广、能源消费优化以及用户服务方面的巨大潜力。通过深入了解用户需求、行为和偏好，个性化推荐算法为电力企业提供了可以与用户紧密互动的机会，从而提高了市场竞争力和服务质量。对该领域进行研究不仅能提高用户体验，还能为电力行业的可持续发展和未来创新奠定坚实基础。随着技术的不断进步，个性化推荐算法在电力营销中的应用前景将更广阔，可以为用户和企业带来更多共赢的机会。

参考文献

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[5]凌坤，姜久雷，李盛庆.基于改进用户画像的协同过滤推荐算法[J].计算机仿真，2022，39（12）：533-541.