基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別方法

李 磊

（國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司技能培訓(xùn)中心，江蘇蘇州 215004）

1 相似度識(shí)別方法的理論基礎(chǔ)

1.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種常用技術(shù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則和關(guān)系。通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，可以從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，從而為決策提供支持[1]。關(guān)聯(lián)分析方法主要包括Apriori 算法、FP-growth 算法等，這些方法可以在高維數(shù)據(jù)中找出頻繁項(xiàng)集，并據(jù)此生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。

1.2 相似度度量方法

相似度度量是指量化不同對(duì)象之間相似程度的方法。在本研究中，將采用以下幾種常用的相似度度量方法。

1.2.1 余弦相似度

余弦相似度是一種衡量?jī)蓚€(gè)向量夾角余弦值的相似度度量方法。計(jì)算公式如下：

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

其中，A 和B 是兩個(gè)向量，A·B 表示A 和B 的點(diǎn)積，||A||和||B||分別表示A 和B 的模長(zhǎng)。

1.2.2 Jaccard 相似度

Jaccard 相似度是一種衡量?jī)蓚€(gè)集合相似程度的方法。計(jì)算公式如下：

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

其中，A 和B 是兩個(gè)集合，|A ∩B|表示A 和B 的交集元素個(gè)數(shù)，|A ∪B|表示A 和B 的并集元素個(gè)數(shù)。

1.2.3 Pearson 相關(guān)系數(shù)

Pearson 相關(guān)系數(shù)是一種衡量?jī)蓚€(gè)變量線性相關(guān)程度的方法。它的計(jì)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 的協(xié)方差，σ_A 和σ_B分別表示A 和B 的標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3 電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目特點(diǎn)

電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目作為一個(gè)專業(yè)性很強(qiáng)的領(lǐng)域，具有以下顯著特點(diǎn)。

1.3.1 安全性要求高

由于電力行業(yè)涉及高壓電、輸電線路、發(fā)電機(jī)組等關(guān)鍵設(shè)備，安全生產(chǎn)是電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目的首要任務(wù)。培訓(xùn)項(xiàng)目需重點(diǎn)關(guān)注安全知識(shí)、安全操作規(guī)程以及應(yīng)急處理方案等方面。

1.3.2 技術(shù)性強(qiáng)

電力行業(yè)涉及電氣、自動(dòng)化、能源與動(dòng)力等多個(gè)領(lǐng)域，對(duì)從業(yè)人員的技能要求較高。因此，電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目需要關(guān)注專業(yè)技能培訓(xùn)，如電力設(shè)備運(yùn)維、電力系統(tǒng)調(diào)度控制、新能源技術(shù)應(yīng)用等。

1.3.3 政策法規(guī)影響大

電力行業(yè)受到嚴(yán)格的政策法規(guī)約束，如電力市場(chǎng)準(zhǔn)入、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、環(huán)保要求等。培訓(xùn)項(xiàng)目需要及時(shí)跟進(jìn)政策法規(guī)變化，提高從業(yè)人員的政策法規(guī)意識(shí)[2]。

1.3.4 高度依賴創(chuàng)新

隨著可再生能源、智能電網(wǎng)、分布式發(fā)電等技術(shù)的發(fā)展，電力行業(yè)對(duì)創(chuàng)新的需求越來(lái)越大。培訓(xùn)項(xiàng)目應(yīng)關(guān)注新技術(shù)、新理念的推廣與應(yīng)用，提高從業(yè)人員的創(chuàng)新能力。

1.3.5 跨專業(yè)性強(qiáng)

電力行業(yè)的工作涉及多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，如管理、經(jīng)濟(jì)、信息技術(shù)等。因此，電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目需要提供跨專業(yè)培訓(xùn)，培養(yǎng)從業(yè)人員的綜合素質(zhì)和跨界合作能力。

1.3.6 實(shí)踐性強(qiáng)

電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)實(shí)踐操作與生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)一致，通過實(shí)操演練、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)訓(xùn)、高仿真模擬實(shí)操等方式，提高從業(yè)人員的實(shí)際操作能力，發(fā)揮培訓(xùn)工作的實(shí)際效果。電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目具有安全性要求高、技術(shù)性強(qiáng)、政策法規(guī)影響大、高度依賴創(chuàng)新、跨專業(yè)性強(qiáng)和實(shí)踐性強(qiáng)等特點(diǎn)。在設(shè)計(jì)相似度識(shí)別方法時(shí)，應(yīng)充分考慮這些特點(diǎn)，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

2 基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目特征提取

特征提取是相似度識(shí)別方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目特征提取過程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的特征提取、特征選擇與權(quán)重計(jì)算以及特征向量構(gòu)建[3]。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行特征提取前，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化。

2.2 缺失值處理

針對(duì)電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)中的缺失值，可以采用以下方法進(jìn)行處理。第一，刪除。刪除含有缺失值的樣本，適用于缺失值數(shù)量較少的情況。第二，均值填充。用所在屬性的均值填充缺失值，適用于屬性值分布較為均勻的情況。第三，中位數(shù)填充。用所在屬性的中位數(shù)填充缺失值，適用于屬性值分布呈現(xiàn)明顯偏中的情況。第四，回歸預(yù)測(cè)。根據(jù)其他屬性值構(gòu)建回歸模型，預(yù)測(cè)缺失值，適用于屬性值之間存在較強(qiáng)相關(guān)性的情況。

2.3 數(shù)據(jù)規(guī)范化

為消除數(shù)據(jù)量綱和尺度的影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。

（1）最小-最大規(guī)范化。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到[0,1]區(qū)間，適用于數(shù)據(jù)分布較為均勻的情況。計(jì)算公式：

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

（2）Z-score 規(guī)范化。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1 的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，適用于數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的情況。計(jì)算公式：

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

其中，$mu$ 為屬性值的均值，$sigma$ 為屬性值的標(biāo)準(zhǔn)差。

（3）小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化。通過移動(dòng)屬性值的小數(shù)點(diǎn)位置進(jìn)行規(guī)范化，適用于數(shù)據(jù)分布未知或者不滿足其他規(guī)范化方法的前提假設(shè)的情況。計(jì)算公式：

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

其中，$k$為使得$x_{norm}$落在[-1,1]區(qū)間的最小整數(shù)。

根據(jù)電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，可以選擇適當(dāng)?shù)囊?guī)范化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為后續(xù)特征提取和相似度計(jì)算奠定基礎(chǔ)。

3 基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別模型構(gòu)建

3.1 模型設(shè)計(jì)

為構(gòu)建電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目的相似度識(shí)別模型，首先需要確定模型的輸入和輸出。模型的輸入是電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目的特征向量，輸出是各培訓(xùn)項(xiàng)目之間的相似度分?jǐn)?shù)[4]。在此基礎(chǔ)上，采用多種相似度計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)相似度識(shí)別。結(jié)合相關(guān)理論基礎(chǔ)，選擇余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)作為候選的相似度計(jì)算方法。

3.2 相似度計(jì)算方法選擇與實(shí)現(xiàn)

為選擇合適的相似度計(jì)算方法，對(duì)每種方法進(jìn)行實(shí)證分析，比較它們?cè)陔娏π袠I(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別任務(wù)中的表現(xiàn)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，確定最優(yōu)的相似度計(jì)算方法。

對(duì)余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)，分別實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的計(jì)算函數(shù)。這些函數(shù)接受兩個(gè)培訓(xùn)項(xiàng)目的特征向量作為輸入，輸出它們之間的相似度分?jǐn)?shù)。

3.3 模型參數(shù)優(yōu)化

為提高相似度識(shí)別模型的性能，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)特征選擇和權(quán)重計(jì)算部分，采用啟發(fā)式搜索算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法）對(duì)特征權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化[5]。此外，還可以根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，調(diào)整相似度計(jì)算方法中的參數(shù)，以提高模型的準(zhǔn)確性。

3.4 模型評(píng)估與驗(yàn)證

為評(píng)估相似度識(shí)別模型的性能，采用一定的評(píng)估指標(biāo)。常用的評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等。將這些評(píng)估指標(biāo)應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)結(jié)果，以評(píng)估模型的性能。

同時(shí)，還需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，以確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。驗(yàn)證方法可以采用K 折交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集。重復(fù)K次實(shí)驗(yàn)，計(jì)算模型在每次實(shí)驗(yàn)中的評(píng)估指標(biāo)，最終得到模型的平均性能。

通過模型評(píng)估與驗(yàn)證，可以確定相似度識(shí)別模型的性能和可靠性，為電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別提供有效的方法。

4 實(shí)證分析

4.1 數(shù)據(jù)集描述

為驗(yàn)證相似度識(shí)別模型的有效性，收集了一份電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了過去5 年來(lái)的500 個(gè)電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目都有一系列相關(guān)的特征，如培訓(xùn)項(xiàng)目名稱、培訓(xùn)目標(biāo)、培訓(xùn)必要性、培訓(xùn)可行性、培訓(xùn)主要內(nèi)容、培訓(xùn)對(duì)象、培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)、培訓(xùn)專業(yè)等。在進(jìn)行實(shí)證分析前，首先對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化。

4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與步驟

實(shí)驗(yàn)的目的是評(píng)估基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別模型的性能，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)如下。

（1）特征提取。根據(jù)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的特征提取的方法，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則從數(shù)據(jù)集中提取特征。

（2）特征選擇與權(quán)重計(jì)算。采用特征選擇與權(quán)重計(jì)算的方法進(jìn)行特征選擇，并計(jì)算特征權(quán)重。

（3）特征向量構(gòu)建。根據(jù)特征向量構(gòu)建的方法，為每個(gè)培訓(xùn)項(xiàng)目構(gòu)建特征向量。

（4）相似度計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)。根據(jù)相似度計(jì)算方法選擇與實(shí)現(xiàn)的方法，實(shí)現(xiàn)余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算函數(shù)。

（5）模型參數(shù)優(yōu)化。按照模型參數(shù)優(yōu)化的方法，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

（6）模型評(píng)估與驗(yàn)證。使用模型評(píng)估與驗(yàn)證提到的評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。

4.3 結(jié)果分析

在實(shí)驗(yàn)中，比較了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)3 種相似度計(jì)算方法在電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別任務(wù)中的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，余弦相似度在任務(wù)中具有較好的性能，準(zhǔn)確率、召回率和F1 值均優(yōu)于其他兩種方法。因此，選擇余弦相似度作為相似度識(shí)別模型的核心計(jì)算方法[6]。

在模型參數(shù)優(yōu)化方面，采用啟發(fā)式搜索算法對(duì)特征權(quán)重進(jìn)行了優(yōu)化。優(yōu)化后的模型在評(píng)估指標(biāo)上表現(xiàn)更優(yōu)，證明了優(yōu)化過程的有效性。

4.4 模型應(yīng)用案例

為展示相似度識(shí)別模型在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值，選取一個(gè)具體案例進(jìn)行驗(yàn)證分析。在這個(gè)案例中，A 電力公司準(zhǔn)備實(shí)施一個(gè)關(guān)于電力安全的培訓(xùn)項(xiàng)目。通過使用相似度識(shí)別模型，A 公司可以快速找到與該培訓(xùn)需求相似的歷史培訓(xùn)項(xiàng)目，并借鑒歷史項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)與做法，根據(jù)項(xiàng)目培訓(xùn)目標(biāo)，優(yōu)化培訓(xùn)項(xiàng)目主要內(nèi)容，有效地避免了重復(fù)開發(fā)，為員工提供更加合適和高質(zhì)量的培訓(xùn)內(nèi)容。具體操作如下。

首先，將該公司提供的培訓(xùn)需求信息轉(zhuǎn)換為特征向量。其次，利用構(gòu)建好的相似度識(shí)別模型，計(jì)算該培訓(xùn)需求與數(shù)據(jù)集中所有歷史培訓(xùn)項(xiàng)目之間的余弦相似度。再次，根據(jù)相似度分?jǐn)?shù)，對(duì)歷史培訓(xùn)項(xiàng)目進(jìn)行排序，選取與當(dāng)前需求最相似的前N個(gè)項(xiàng)目（如前5 個(gè)或前10 個(gè)）。同時(shí)，分析這些相似項(xiàng)目的培訓(xùn)項(xiàng)目名稱、培訓(xùn)目標(biāo)、培訓(xùn)主要內(nèi)容、培訓(xùn)方式、培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)等方面的特點(diǎn)，從中提煉出對(duì)當(dāng)前培訓(xùn)需求有指導(dǎo)意義的信息。最后，基于以上分析，為A 電力公司員工制定一套關(guān)于電力安全的特色培訓(xùn)方案，包括培訓(xùn)主要內(nèi)容、培訓(xùn)方式和培訓(xùn)周期等。

5 結(jié)語(yǔ)

本研究提出了一種基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別方法。通過對(duì)電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，提取了項(xiàng)目特征并構(gòu)建了特征向量。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個(gè)相似度識(shí)別模型，并比較了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)3 種相似度計(jì)算方法的性能[7]。實(shí)證分析表明，余弦相似度在電力行業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目相似度識(shí)別任務(wù)中具有較好的性能。同時(shí)，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

本研究結(jié)果對(duì)電力行業(yè)培訓(xùn)具有一定的啟示。首先，通過構(gòu)建相似度識(shí)別模型，可以更好地了解歷史培訓(xùn)項(xiàng)目的特點(diǎn)，從而為未來(lái)培訓(xùn)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和實(shí)施提供參考。其次，相似度識(shí)別模型有助于發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)需求之間的關(guān)聯(lián)性，為培訓(xùn)資源分配、課程安排等工作提供依據(jù)。最后，相似度識(shí)別模型可以為培訓(xùn)效果評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)更加客觀地評(píng)價(jià)培訓(xùn)成果。