摘 要：為提高電力行業(yè)的市場營銷效益，本文對電力產品和服務的個性化推薦進行研究，以滿足不同客戶的需求。研究人員采用機器學習和數據挖掘技術，分析客戶用電模式、歷史消費數據和行為特征，構建個性化推薦模型。研究結果表明，該算法在提高市場營銷精準度和客戶滿意度方面取得了顯著成效，有助于優(yōu)化電力產品和服務的推廣策略，增加客戶黏性和市場份額。本研究得到的研究成果，為電力行業(yè)提供了創(chuàng)新的營銷手段，促進了業(yè)務的可持續(xù)發(fā)展，同時也給其他行業(yè)在個性化推薦領域提供了借鑒。

關鍵詞：電力營銷；個性化推薦算法；反饋機制

中圖分類號：TP 391" " 文獻標志碼：A

傳統(tǒng)的電力銷售模式通常采用一刀切的方式，未能充分考慮用戶的差異性需求和消費行為。隨著大數據和人工智能技術的發(fā)展，電力公司可以根據用戶的歷史用電數據、行為模式等信息，為其定制能源產品或者服務。個性化推薦算法是一種強大的工具，對大量用戶數據進行分析和學習，能洞察用戶的消費習慣、能源需求趨勢等關鍵信息，不僅可以提高用戶滿意度，還能使用戶更理性地管理能源，更高效地利用能源。

1 電力營銷中的個性化需求

電力行業(yè)的個性化營銷已經成為滿足客戶需求、提高服務質量和企業(yè)競爭力的重要手段。在這個發(fā)展趨勢中，了解和滿足用戶的個性化需求變得尤為重要。因此，電力公司積極采用各種方法對用戶需求進行分析，通過收集和深入分析多方面的數據，準確把握客戶需求，見表1。

2 個性化推薦算法在電力行業(yè)的應用

2.1 用戶行為數據收集與處理

在電力行業(yè)中，個性化推薦算法的應用對提高用戶體驗、提高能源利用效率以及推動可持續(xù)發(fā)展都具有重要作用。其中，基于循環(huán)網絡的推薦算法在收集與處理用戶行為數據方面發(fā)揮著關鍵的作用[1]。1）用戶行為數據收集。實施個性化推薦算法需要大量的用戶行為數據。電力行業(yè)可以通過多種渠道獲取數據，包括智能電表、用戶App、電力消費記錄等。這些數據源提供了用戶用電的實時、歷史記錄，為推薦算法提供了充分的信息基礎[2]。2）數據類型。用戶行為數據涵蓋了多種類型，包括但不限于用戶的用電時段、能耗模式、設備使用頻率等。對數據進行分類和整理，可以建立用戶畫像，深入理解用戶的用電行為特征。3）時間序列分析?；谘h(huán)網絡的推薦算法能有效處理用戶行為的時間序列數據。通過考慮用戶用電的時間模式，算法可以更準確地預測用戶未來的用電需求，為用戶提供更個性化的能源推薦。4）用戶行為建模。循環(huán)網絡能捕捉用戶行為數據間的時序依賴關系，從而建立用戶行為的動態(tài)模型。幫助電力企業(yè)更好地理解用戶的用電習慣，提高推薦算法的準確性和精度。在具體運行過程中，研究人員設置用戶i和電力商品j在t時刻的隱藏狀態(tài)，計算電力用戶i在t時刻對電力商品m的評價如公式（1）所示。

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

式中：為ui的仿射變化；為mj的仿射變化。計算與如公式（2）、公式（3）所示。

=Wusruit+busr " " " （2）

=Wmovmjt+bmov " " （3）

式中：Wusr為用戶對電力商品的初始期望；uit為用戶在第t時刻的隱藏狀態(tài)；busr為用戶對電力類產品的以往評價；Wmov為用戶對商品的實時評價；mjt為電力產品在t時刻的隱藏狀態(tài)；bmov為用戶現(xiàn)階段對電力類產品的綜合評價。在本次研究中，工作人員引入長短時間記憶網絡進行用戶行為數據建模。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為用戶i在t時刻的輸入；yjt為商品j在t時刻的輸入，通過合并可以得到公式（6）。

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

式中：如果1new-usr的數值為1，那么表示該用戶為新用戶；τt為t時刻鬧鐘；Wa為電力用戶參數投影矩陣。

2.2 推薦系統(tǒng)架構設計

在電力行業(yè)中，應用個性化推薦算法構建推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)的架構設計包括多個關鍵層次，每個層次都有獨特的功能和任務，見表2。

2.2.1 輸入層

在電力行業(yè)的個性化推薦系統(tǒng)中，用戶特征是推薦算法的基礎。而用戶特征主要由用戶的用電歷史、設備類型、地理位置、用電習慣等指標構成[3]。其中，用電歷史可以通過分析用戶過去的電量消耗情況來獲取，設備類型則指用戶所擁有的各種電器設備，地理位置信息可通過用戶所在地區(qū)的經緯度坐標來獲取，而用電習慣則可能包括用戶的用電時間段、頻率以及節(jié)能習慣等。個性化推薦算法框架下，輸入層的主要任務是負責收集并處理這些用戶特征的信息，并將其轉換成算法可接受的形式，以便后續(xù)的數據處理和分析。除了用戶特征外，電力行業(yè)的推薦系統(tǒng)還需要考慮電力產品特征。常見的電力產品特征包括不同產品的能源效率、環(huán)保程度、適用場景。例如，某一款電力產品的能源效率可以通過計算其能源利用率進行評估，環(huán)保程度則涉及產品所使用的材料以及生產過程中的排放情況，適用場景則取決于產品的功能和性能特點。這些項目特征被引入到輸入層后，系統(tǒng)基于特定的數學模型，建立用戶與電力產品之間的關系，其計算過程如公式（7）所示。

（7）

式中：為用戶u對電力產品i的預測評分；為用戶u的平均評分；Ni（u）為與用戶u有過交集的電力用戶合集；sim（u，v）為用戶u與用戶v之間的相似度；rvi為用戶v對于電力i產品的評分。

2.2.2 嵌入層

嵌入層的主要任務是將輸入層的離散特征轉化為稠密的向量，以便于后續(xù)的計算。在電力行業(yè)的個性化推薦系統(tǒng)中，可以使用嵌入層將用戶特征和項目特征映射到一個低維的連續(xù)向量空間。這有助于捕捉用戶和電力產品間的潛在關系。在本次研究中，工作人員使用embedding算法對嵌入層數據進行降維運算，使用低維向量表示輸入層數據的分類特征，如公式（8）所示。

ei=Vixi " " " （8）

式中：Vi為第i個特征域嵌入矩陣，xi為one-hot向量。在本次研究中，對公式（8）進行優(yōu)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為某樣本數據對第i個特征域的數值。

2.2.3 興趣獲取層

興趣獲取層需要考慮用戶對不同類型能源的偏好，例如電力用戶對于清潔能源（如太陽能、風能），或者傳統(tǒng)能源（如煤炭、石油）的傾向性。通過分析用戶過去的能源使用記錄、行為軌跡以及相關反饋信息，系統(tǒng)可以建立起對用戶能源偏好的認知模型。例如，通過記錄用戶過去購買或使用的能源產品類型和數量，系統(tǒng)可以推斷出用戶的能源偏好，從而為其推薦相應類型的能源產品。興趣獲取層負責捕捉用戶的興趣和偏好，例如用戶對不同類型能源的偏好、對節(jié)能產品的青睞程度等。興趣獲取層對用戶特征和項目特征進行相應加權和組合，生成用戶的興趣表示。在本次研究中，設用戶信息特征矩陣如公式（10）所示。

u=[u1，u2，...，un] " " " （10）

式中：n為用戶特征總數；un為第n個段落的特征表述，研究人員采用多層感知器，從多方面來獲取用戶興趣如公式（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為每一層輸出結果；W1、W2、W3、W4為每一層訓練矩陣；b1、b2、b3、b4為每一層偏置項；f為激活函數；yuser為用戶興趣特征矩陣。

2.2.4 相互作用層

相互作用層是推薦系統(tǒng)中一個關鍵的組成部分，負責捕捉用戶和電力產品間的相互作用。在電力行業(yè)的個性化推薦中，可以采用一些經典的相互作用模型，例如神經網絡中的全連接層或者更復雜的交叉網絡，以更好地學習用戶和電力產品間的復雜關系[4]。

2.2.5 輸出層

輸出層生成最終的推薦結果。在電力行業(yè)中，輸出層的任務是對用戶可能感興趣的電力產品進行排序，以便推薦系統(tǒng)能為用戶提供個性化的推薦列表。輸出層的設計通常包括激活函數以及排序算法，確保生成的推薦結果能真實反映用戶的偏好。在本次研究中，將用戶興趣、低階特征矩陣、高階特征矩陣連接為一個整體，形成非線性投影，如公式（15）所示。

=σ（wT（yuser⊕yFM⊕yMS）+b） " " " （15）

式中：w為投影向量；b為數據偏差；σ為用戶查詢電力商品次數概率。

2.2.6 損失函數

損失函數用于衡量推薦系統(tǒng)的性能，即推薦結果與用戶實際選擇間的差距。在電力行業(yè)的個性化推薦系統(tǒng)中，損失函數的設計需要綜合考慮多個因素，包括用戶的用電歷史、實際選擇情況以及電力產品的特征。常用的損失函數包括均方誤差、交叉熵損失等。

2.3 實時推薦與反饋機制

在本次研究中，通過分析用戶和項目特征，例如用戶的偏好、最新的行為數據等，系統(tǒng)可以提取有用的特征信息，并將其實時更新至特征存儲或緩存中，以保持數據的最新狀態(tài)。針對實時更新的特征數據，需要進行實時推薦模型訓練和優(yōu)化。采用增量式學習或在線學習的方法，利用實時數據對推薦模型進行持續(xù)優(yōu)化。實時推薦系統(tǒng)的核心是推薦服務的設計與輸出，高效的實時推薦引擎能根據用戶的實時狀態(tài)和上下文信息，快速生成個性化推薦結果，并實時輸出給用戶。這個階段需要兼顧推薦結果的個性化和實時性，以提高用戶體驗和滿足用戶需求。

除了實時推薦，反饋機制也是個性化推薦系統(tǒng)中不可或缺的一部分。這種機制主要集中在跟蹤和分析用戶行為方面。通過實時捕獲用戶的點擊、購買、瀏覽等行為，系統(tǒng)能持續(xù)收集用戶反饋數據，這些數據是優(yōu)化推薦系統(tǒng)的重要依據。數據挖掘技術能從海量的數據中挖掘用戶的潛在偏好和規(guī)律，在用戶行為分析的基礎上，通過不斷更新用戶的偏好信息和調整個性化推薦模型來持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)。該階段需要結合機器學習和深度學習算法，利用用戶反饋數據對模型進行調整和優(yōu)化，從而提高推薦的準確性和針對性[5]。在構建實時推薦系統(tǒng)和反饋機制的過程中，研究人員使用實時數據庫和流處理技術，系統(tǒng)能高效地存儲和處理實時數據，同時結合分布式計算和彈性計算服務來應對高并發(fā)和高可用性的需求，見表3。

在本次研究中，為更好地滿足用戶需求，研究人員引入Slope One的個性化推薦算法。Slope One算法是一種協(xié)同過濾算法，通過簡單而有效的方式進行個性化推薦。其核心思想是基于用戶對物品的評分差異進行預測，從而給用戶推薦可能喜歡的物品。在電力營銷中，這種算法可以分析用戶的用電習慣、偏好和歷史消費數據，為用戶提供更個性化、精準的用電建議。

實時推薦是Slope One算法的一項強大功能，它能根據用戶最新的用電情況和變化需求，動態(tài)地調整推薦結果。這有助于應對用戶用電行為的變化，提高推薦的準確性和時效性。同時，Slope One算法具有良好的可解釋性，能清晰地解釋推薦結果的原因，這對用戶理解和接受推薦是非常重要的。反饋機制是個性化推薦系統(tǒng)中的另一個關鍵環(huán)節(jié)。Slope One算法能靈活地融入用戶反饋信息，根據用戶的實際體驗和反饋調整推薦策略，進一步提高推薦的精準度。這種閉環(huán)的反饋機制有助于建立用戶和電力服務商間更緊密的互動關系，增強用戶對個性化推薦系統(tǒng)的信任感和滿意度。

在具體實踐中，工作人員基于用戶的歷史用電記錄，建立一個用戶-物品評分矩陣。這個矩陣以用戶ID為行，以電力產品或特定用電場景為列，矩陣元素是用戶對相應電力產品或用電場景的評分（消費量、評價等級等）。對任意兩個電力產品或用電場景，計算用戶評分間的差異，如公式（16）所示。

（16）

式中：diff（i，j）為電力產品i與產品j間的評分差異；Sij為同時評價電力產品i與j的電力用戶集合；ru，i為用戶u對產品i的評分；ru，j為用戶u對產品j的評分。當需要為用戶u推薦電力產品i時，用公式（17）表示。

（17）

式中：為用戶u對電力產品i的評價；S+u為用戶u評價過的電力產品集合。通過以上步驟，Slope One算法能根據用戶歷史數據進行實時推薦，預測用戶對電力產品或用電場景的評分，并不斷優(yōu)化推薦結果以適應用戶變化的需求，從而提升電力營銷中個性化推薦的效果。

3 結語

個性化推薦算法在電力營銷領域的研究與應用，表示電力行業(yè)邁向更智能、更貼近用戶需求的時代。隨著這些算法的不斷發(fā)展和優(yōu)化，相關從業(yè)人員看到了在電力產品推廣、能源消費優(yōu)化以及用戶服務方面的巨大潛力。通過深入了解用戶需求、行為和偏好，個性化推薦算法為電力企業(yè)提供了可以與用戶緊密互動的機會，從而提高了市場競爭力和服務質量。對該領域進行研究不僅能提高用戶體驗，還能為電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和未來創(chuàng)新奠定堅實基礎。隨著技術的不斷進步，個性化推薦算法在電力營銷中的應用前景將更廣闊，可以為用戶和企業(yè)帶來更多共贏的機會。

參考文獻

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