余向前

(國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司,甘肅 蘭州 730030)

0 引言

電力信息化發(fā)展推動(dòng)了電力事業(yè)的蓬勃發(fā)展。在電力信息系統(tǒng)中包含大量的子系統(tǒng)。作為其主體部分的營(yíng)銷業(yè)務(wù)子系統(tǒng)[1-2]，擁有大量的電力用戶信息以及電力交易信息。營(yíng)銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息種類較為復(fù)雜。因此，為保證其信息存儲(chǔ)的有效性與安全性，常采用電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的形式提升信息存儲(chǔ)的可靠性。

電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集數(shù)據(jù)采集、信息發(fā)布、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)警和決策支持于一體的現(xiàn)代信息管理決策體系[3]。在電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用過(guò)程中，電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)的抽取作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的入口，控制著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的安全。在抽取的過(guò)程中，需要讀取與分解源數(shù)據(jù)，而后再?gòu)?fù)制所需的部分?jǐn)?shù)據(jù)，以方便進(jìn)一步處理。

在目前的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)的提取過(guò)程中，常采用基于興趣點(diǎn)(point of interest，POI)優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽取方法[4]或基于可變時(shí)間窗口的數(shù)據(jù)抽取方法[5]。但應(yīng)用這兩種方法時(shí)會(huì)出現(xiàn)抽取數(shù)據(jù)召回率偏高的問(wèn)題。

可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言(extensible markup language,XML)是1種用于標(biāo)記電子文件以使其具有結(jié)構(gòu)性的標(biāo)記語(yǔ)言，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換能力。因此，本研究采用XML技術(shù)，設(shè)計(jì)了1種新的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取方法，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)抽取方法的不足，提升電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取的精度與可靠性。

1 方法設(shè)計(jì)

XML是1種網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)言，具有相應(yīng)的信息結(jié)構(gòu)性。為將其更好地應(yīng)用于電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取過(guò)程，需對(duì)數(shù)據(jù)抽取流程展開(kāi)優(yōu)化?；赬ML的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取流程如圖1所示。

圖1 基于XML的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取流程圖

將圖1所示流程作為電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取方法的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)抽取方法在使用中出現(xiàn)的問(wèn)題，采用設(shè)定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化算法的形式對(duì)其展開(kāi)優(yōu)化。

1.1 獲取電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)源

在抽取電力營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)的過(guò)程中，獲取電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)抽取的第一個(gè)環(huán)節(jié)[6]。只有獲取可用、穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)源，才能使數(shù)據(jù)抽取工作變得簡(jiǎn)單。

一般來(lái)說(shuō)，電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性較差，時(shí)常出現(xiàn)結(jié)構(gòu)變化的問(wèn)題。因此，在數(shù)據(jù)源獲取的過(guò)程中，采用電力營(yíng)銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源。

此次設(shè)計(jì)在廣域數(shù)據(jù)獲取的基礎(chǔ)上，設(shè)定1種適用于小范圍電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)的獲取方法，并將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)提取。為保證電力營(yíng)銷信息可展開(kāi)小范圍獲取工作，將原有的數(shù)據(jù)獲取鏈接方式更改為小范圍數(shù)據(jù)鏈接。小范圍數(shù)據(jù)鏈接如圖2所示。

圖2 小范圍數(shù)據(jù)鏈接示意圖

圖2中:圓形為信息數(shù)據(jù);箭頭表示信息之間的鏈接。將數(shù)據(jù)鏈接設(shè)定為小范圍數(shù)據(jù)鏈接的形式后，通常會(huì)使用超文本敏感標(biāo)題搜索(hyperlink-induced topic search，HITS)算法完成數(shù)據(jù)鏈接。但該算法難以適用于小范圍數(shù)據(jù)鏈接，因而需對(duì)HITS算法展開(kāi)優(yōu)化[7]。將電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的網(wǎng)頁(yè)視作有向圖G(A,B)。其中：A為電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有效頁(yè)面，A={ai|1≤i≤n};B為A中不同信息元素的有序?qū)?，將其視為存?chǔ)頁(yè)面之間的連接，則B={bj|1≤j≤n}。在使用小范圍數(shù)據(jù)鏈接后，對(duì)原有的有向圖展開(kāi)加權(quán)，形成新的有向圖G′(A′,B′)。在A不變的條件下，B′采用原有的設(shè)定，包含信息存儲(chǔ)網(wǎng)頁(yè)的間接鏈接[8]。在此基礎(chǔ)上，采用HITS算法中的加權(quán)數(shù)據(jù)矩陣P對(duì)網(wǎng)頁(yè)中的信息展開(kāi)處理。在初始化過(guò)程中設(shè)定B′的權(quán)值為0，則信息對(duì)應(yīng)模式為(m,n)，在信息中存在的鏈接為P(m,n)=sup(i,j)；反之，P(m,n)=0。將信息數(shù)據(jù)權(quán)威向量設(shè)定為D、中心向量設(shè)定為O，更新后的權(quán)威向量可以表示為D=PG′O。將上述設(shè)定部分進(jìn)行整合，則可獲得電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)源，為：

(1)

式中：r為特征干擾項(xiàng)。

上述過(guò)程對(duì)電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)向量控制數(shù)據(jù)抽取的有效性。

1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

對(duì)上述獲取到的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。在此次設(shè)計(jì)中，設(shè)計(jì)基于XML的轉(zhuǎn)換工具，完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程?，F(xiàn)將此模型設(shè)定為3層，分別為源數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)庫(kù)層以及目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)層。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具模型如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具模型

電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的過(guò)程分為2個(gè)部分，分別為遷移式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與合并式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。采用上述方法設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具將源數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，并根據(jù)源數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)定目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。

在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中，啟動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具中的數(shù)據(jù)調(diào)用部分，再采用息屏顯示(always on display，AOD)技術(shù)[9]連接源數(shù)據(jù)并獲取數(shù)據(jù)來(lái)源信息，根據(jù)事先設(shè)定好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換需求完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。在此部分中，采用C語(yǔ)言編程的形式，控制XML數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程。部分編程如下所示。

if(this.dgvconfig.Rows.Count>1)

//采用一對(duì)多或多對(duì)一復(fù)雜條件轉(zhuǎn)換

if(this.dgvconfig.Rows[0].Cells[0].Value.ToString()

//采用一對(duì)一數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

for(inti=1;i

采用上述編程控制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程，并將轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)設(shè)定為數(shù)據(jù)庫(kù)形式進(jìn)行存儲(chǔ)，以便后續(xù)數(shù)據(jù)處理。

1.3 數(shù)據(jù)區(qū)域定位

在數(shù)據(jù)區(qū)域定位中，需要解決的核心問(wèn)題是將XML定位描述符導(dǎo)入處理后的數(shù)據(jù)中，并通過(guò)此定位描述符確定需要抽取數(shù)據(jù)的位置。

在電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果中，其數(shù)據(jù)多為文檔對(duì)象模型(document object model，DOM)樹(shù)結(jié)構(gòu)。這是1種數(shù)據(jù)嵌套式結(jié)構(gòu)。對(duì)此結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，可獲取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果的分布特征。根據(jù)數(shù)據(jù)分布特征，將設(shè)定的XML定位描述符分為2個(gè)部分。具體內(nèi)容如下。

①信息數(shù)據(jù)布局標(biāo)簽[10]用于劃分電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的區(qū)域，是1種容器標(biāo)簽。

②數(shù)據(jù)內(nèi)容特征標(biāo)簽用于描述數(shù)據(jù)信息特征。通過(guò)此標(biāo)簽，可以完成數(shù)據(jù)抽取。

由于數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)區(qū)域是所有電力營(yíng)銷信息記錄中的最小區(qū)域，因而采用自上而下的方式對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽展開(kāi)檢測(cè)。范圍計(jì)算過(guò)程為：

(2)

式中：L為布局標(biāo)簽的最大直徑；y為子節(jié)點(diǎn)與中心點(diǎn)的距離；v為子節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展速度；t為完成信息數(shù)據(jù)布局所需的時(shí)間。

設(shè)定信息數(shù)據(jù)布局標(biāo)簽為z，其子節(jié)點(diǎn)中最大面積為zi，則zi滿足式(3)。

(3)

式中：area(z)為節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)規(guī)模；α為閾值。

當(dāng)出現(xiàn)滿足上述條件的數(shù)據(jù)標(biāo)簽時(shí)，采用特殊標(biāo)志對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn)行定位。

1.4 數(shù)據(jù)抽取

通過(guò)上述設(shè)計(jì)，完成電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取方法的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)部分，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)抽取過(guò)程的設(shè)計(jì)。為保證數(shù)據(jù)抽取過(guò)程的可控性，對(duì)抽取過(guò)程中出現(xiàn)的字段進(jìn)行設(shè)定。數(shù)據(jù)抽取過(guò)程設(shè)定情況統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)抽取過(guò)程設(shè)定情況統(tǒng)計(jì)表

通過(guò)表1的設(shè)定，對(duì)數(shù)據(jù)抽取過(guò)程進(jìn)行控制，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)抽取規(guī)則。采用抽取規(guī)則產(chǎn)生器設(shè)定數(shù)據(jù)抽取規(guī)則。數(shù)據(jù)抽取規(guī)則生成流程如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)抽取規(guī)則生成流程

將抽取規(guī)則與數(shù)據(jù)抽取過(guò)程設(shè)定相結(jié)合，引用至原有的數(shù)據(jù)抽取方法設(shè)定中，并在原有的數(shù)據(jù)抽取方法中增加相應(yīng)的數(shù)據(jù)映射[11-12]部分，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取。至此，基于XML的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取方法設(shè)計(jì)完成。

2 試驗(yàn)測(cè)試與結(jié)果分析

為驗(yàn)證基于XML的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取方法的有效性，設(shè)計(jì)以下仿真試驗(yàn)加以檢驗(yàn)。

2.1 測(cè)試環(huán)境與內(nèi)容

為保證測(cè)試過(guò)程的有效性，設(shè)定測(cè)試中使用的設(shè)備與軟件的運(yùn)行環(huán)境如下所示。

開(kāi)發(fā)環(huán)境為Visual Basic.NET。

運(yùn)行環(huán)境為Win 10.0系統(tǒng)。

近年來(lái)，電力營(yíng)銷系統(tǒng)受到信息入侵的情況比比皆是。為了提升電力營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取安全性，在測(cè)試過(guò)程中，將測(cè)試環(huán)境分為平穩(wěn)運(yùn)行環(huán)境與存在入侵?jǐn)?shù)據(jù)環(huán)境這2種狀態(tài)，以觀察在安全程度不同的環(huán)境下的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取有效性。

為進(jìn)一步對(duì)比基于XML的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取方法的使用性能，將其與傳統(tǒng)的基于POI優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽取方法、基于可變時(shí)間窗口的數(shù)據(jù)抽取方法作對(duì)比。

在測(cè)試的過(guò)程中，采用某地級(jí)市電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)源。設(shè)定此次測(cè)試數(shù)據(jù)訓(xùn)練集中共包含數(shù)據(jù)20 000條，采用上述3種方法對(duì)其中的電力交易數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，并對(duì)比3種方法的抽取效果。

2.2 測(cè)試指標(biāo)設(shè)定

在此次測(cè)試中，將數(shù)據(jù)抽取結(jié)果的召回率以及數(shù)據(jù)抽取過(guò)程的耗時(shí)作為測(cè)試指標(biāo)。其中，召回率是反映數(shù)據(jù)抽取效果的重要指標(biāo)，可以反映數(shù)據(jù)抽取方法的抽取精度。召回率越低，說(shuō)明抽取精度越高。根據(jù)數(shù)據(jù)抽取過(guò)程的耗時(shí)，可以判斷不同方法的運(yùn)行效率。耗時(shí)越短，則表明數(shù)據(jù)抽取方法的效率越高。

2.3 平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)下的測(cè)試結(jié)果

平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)下召回率測(cè)試結(jié)果如圖5所示。

圖5 平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)下召回率測(cè)試結(jié)果

分析圖5可知，在平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)下，隨著待抽取數(shù)據(jù)總量的不斷增加，不同方法抽取結(jié)果的召回率也在不斷變化?；赬ML的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率在4%上下?；赑OI優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率介于9%～13%之間?；诳勺儠r(shí)間窗口的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率介于8%～11%之間。相比之下，本文設(shè)計(jì)的基于XML的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率更低，說(shuō)明該方法對(duì)電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取的精度更高。

2.4 數(shù)據(jù)入侵狀態(tài)下召回率測(cè)試結(jié)果

數(shù)據(jù)入侵狀態(tài)下召回率測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)入侵狀態(tài)下召回率測(cè)試結(jié)果

由圖6可知，在數(shù)據(jù)入侵狀態(tài)下，隨著待抽取數(shù)據(jù)總量的不斷增加，不同方法抽取結(jié)果的召回率也在不斷變化。相比于平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)，此時(shí)基于XML的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率有所增加，但也始終保持在7%之下?；赑OI優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率基本在12%～15%之間?；诳勺儠r(shí)間窗口的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率在8%～11%之間。相比之下，本文設(shè)計(jì)的基于XML的數(shù)據(jù)抽取方法的召回率依舊較低，說(shuō)明該方法對(duì)電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取的精度也更高。

2.5 數(shù)據(jù)抽取過(guò)程耗時(shí)測(cè)試結(jié)果

在上述檢驗(yàn)不同方法抽取結(jié)果召回率的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)抽取過(guò)程耗時(shí)作為檢驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試。數(shù)據(jù)抽取過(guò)程耗時(shí)測(cè)試結(jié)果如圖7所示。

圖7 數(shù)據(jù)抽取過(guò)程耗時(shí)測(cè)試結(jié)果

由圖7可知，隨著待抽取數(shù)據(jù)總量的不斷增加，不同方法的抽取過(guò)程耗時(shí)也在不斷變化。基于XML的數(shù)據(jù)抽取方法的抽取過(guò)程耗時(shí)始終保持在800 ms以下?；赑OI優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽取方法的抽取過(guò)程耗時(shí)先增加后下降，最大耗時(shí)達(dá)到1 200 ms。基于可變時(shí)間窗口的數(shù)據(jù)抽取方法的抽取過(guò)程耗時(shí)呈不斷增加態(tài)勢(shì)，最大超過(guò)1 400 ms。相比之下，本文設(shè)計(jì)的基于XML的數(shù)據(jù)抽取方法的抽取過(guò)程耗時(shí)更少，說(shuō)明該方法對(duì)電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)的抽取效率更高。

3 結(jié)論

針對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取方法在使用中存在的抽取結(jié)果召回率偏高的問(wèn)題，本文引用XML技術(shù)優(yōu)化電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)抽取過(guò)程。在此次研究中，主要完成了以下工作：首先，對(duì)電力營(yíng)銷源數(shù)據(jù)采用小規(guī)模鏈接的形式，并獲取數(shù)據(jù)源信息，從根本上提升數(shù)據(jù)抽取的精度；然后，通過(guò)XML技術(shù)，控制數(shù)據(jù)的區(qū)域定位；最后，通過(guò)測(cè)試確定了基于XML的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能抽取方法的可靠性。