電力營銷中的個性化推薦算法研究與應用

摘 要：為提高電力行業的市場營銷效益，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，為電力行業提供了創新的營銷手段，促進了業務的可持續發展，同時也給其他行業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競爭力的重要手段。在這個發展趨勢中，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的應用

2.1 用戶行為數據收集與處理

在電力行業中，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發展都具有重要作用。其中，基于循環網絡的推薦算法在收集與處理用戶行為數據方面發揮著關鍵的作用[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。基于循環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模型。幫助電力企業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，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；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；bmov為用戶現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 推薦系統架構設計

在電力行業中，應用個性化推薦算法構建推薦系統。推薦系統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

在電力行業的個性化推薦系統中，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，以便后續的數據處理和分析。除了用戶特征外，電力行業的推薦系統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，以便于后續的計算。在電力行業的個性化推薦系統中，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的性能，即推薦結果與用戶實際選擇間的差距。在電力行業的個性化推薦系統中，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。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優化。實時推薦系統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，系統能持續收集用戶反饋數據，這些數據是優化推薦系統的重要依據。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優化系統。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中的另一個關鍵環節。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展和優化，相關從業人員看到了在電力產品推廣、能源消費優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，還能為電力行業的可持續發展和未來創新奠定堅實基礎。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，可以為用戶和企業帶來更多共贏的機會。

參考文獻

[1]劉莉.基于情感分析的個性化推薦算法研究[J].現代計算機，2023，29（19）：17-21.

[2]葛婷，陳麗珍.基于事件本體的商品個性化推薦算法仿真[J].計算機仿真，2023，40（7）：467-471.

[3]姬璐，于萬鈞，陳穎.融合興趣差異和評分差異的協同過濾推薦算法[J].計算機工程與設計，2023，44（6）：1721-1728.

[4]金煥章，朱容波，劉浩，等.基于邊緣計算的融合多因素的個性化推薦算法[J].中南民族大學學報（自然科學版），2024，43（2）：217-225.

[5]凌坤，姜久雷，李盛慶.基于改進用戶畫像的協同過濾推薦算法[J].計算機仿真，2022，39（12）：533-541.