基于模糊決策樹數(shù)據(jù)挖掘算法的智能電力服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計

中圖分類號：TP311;TM769 文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1001-5922（2025）07-0152-04

Abstract：In order to improve the problems of lowsystem security，high occupancy rate and long response time in the existing inteligent power service system，an intelligent power customer service auxiliary decision-making system was proposed on the basis of the study of distributed computing platform and data mining. Based on the Hadoop and Map/Reduce frameworks，the overallarchitecture，application architectureand functions of the intelligent customer service auxiliary decision-making system were designed，and a fuzzy decision tree data mining algorithm was proposed to mine the behavior data of intellgent power customer service channel interaction，and the safety，functionalityand effectiveness of the system were verified in the experimental stage.The results showed that compared with thetraditional centralizedand distributeddesignmethods，the proposed system had asmallnumberof vulnerabilities，low system resource occupation and short response time.The proposed framework has a certain reference role for the improvement of power service quality.

Key words：power system;intelligent services ;data mining;decision tree

傳統(tǒng)客戶服務(wù)模式[1]下，電力企業(yè)一般采用人工客戶服務(wù)熱線和實體店模式為電力企業(yè)提供客戶服務(wù)。這種模式客戶服務(wù)時間較長，不能適應(yīng)當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀和客戶服務(wù)需求。為了使電力用戶獲得更快、更高效的客戶服務(wù)模式，電力企業(yè)必須建立智能電力客戶服務(wù)輔助決策系統(tǒng)[2]，從而在一定程度上有效減輕電力企業(yè)客戶服務(wù)人員的工作壓力，同時在一定程度上有效提高電力企業(yè)客戶服務(wù)人員的工作效率，進而提高電力企業(yè)客戶服務(wù)質(zhì)量。

目前，相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者對智能電力客戶服務(wù)決策進行了研究，并取得了一些理論成果。如提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電力服務(wù)系。首先提出客戶細分的整體架構(gòu)模型，并將模型分為數(shù)據(jù)模塊、方法模塊和功能模塊3個部分，然后設(shè)計電力客戶細分的相關(guān)評價指標(biāo)，并基于GA-BP算法構(gòu)建客戶分類模型，從而精確把握客戶的需求[3]。對基于人工智能的電力營業(yè)廳創(chuàng)新服務(wù)應(yīng)用進行分析，同時對智能電力營業(yè)廳服務(wù)平臺的設(shè)計、創(chuàng)新服務(wù)成效進行了研究[4]。設(shè)計并實現(xiàn)基于文本挖掘技術(shù)的電力系統(tǒng)運維服務(wù)項目的智能輔助管理系統(tǒng)，從而解決電力運維服務(wù)項目的分類錯誤和重復(fù)立項等問題[5]。然而，目前大部分智能服務(wù)系統(tǒng)仍然存在系統(tǒng)安全性低、占用率高、響應(yīng)時間等問題。

為改善上述問題，此研究給出了一種以Hadoop大數(shù)據(jù)框架為基礎(chǔ)的智能客服輔助決策體系，深入探究Hadoop框架的特征，把數(shù)據(jù)挖掘算法加入到體系設(shè)計之中，進而細致討論智能客服的關(guān)鍵功能與其設(shè)計計劃，切實提高電力行業(yè)內(nèi)部決策流程的效率和服務(wù)品質(zhì)。

1相關(guān)工具和框架

智能電力客服輔助決策系統(tǒng)主要基于大數(shù)據(jù)分析工具，包括用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的ApacheHadoop和Map/Reduce框架。

1.1 Hadoop大數(shù)據(jù)框架

Hadoop[是一個構(gòu)建分布式計算平臺的典型工具。該平臺具有低成本、高擴展性等特點，可有效利用計算機集群實現(xiàn)高速運行和大容量存儲。Hadoop大數(shù)據(jù)框架主要由Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）、映射/規(guī)約（Map/Reduce）和數(shù)據(jù)倉庫工具Hive。整個Hadoop大數(shù)據(jù)框架基于HDFS分布式文件存儲系統(tǒng)進行存儲和管理。基于MapReduce分布式并行操作，Hadoop集群通過Java語言開發(fā)后，可以在多臺服務(wù)器上聯(lián)合運行，從而大大減少了數(shù)據(jù)的計算時間。

1.2 HDFS

HDFS是Hadoop大數(shù)據(jù)框架的核心組件，屬于該框架的分布式文件系統(tǒng)。框架中的所有存儲節(jié)點數(shù)據(jù)都存儲在其中，可以實現(xiàn)高容錯和高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問功能。HDFS的主存儲方式采用主從節(jié)點結(jié)構(gòu)，由4種類型組成：客戶端、命名節(jié)點（名稱節(jié)點）準(zhǔn)備節(jié)點和多個數(shù)據(jù)節(jié)點。

1.3 Map/Reduce編程模型

Map/Reduce[]是一個可用于編寫應(yīng)用程序的軟件框架，主要用來對大規(guī)模數(shù)據(jù)執(zhí)行并行操作，并簡化操作過程。Map/Reduce編程模型框架中4個實體的功能如下：

（1）客戶端：主要執(zhí)行功能是編寫、配置并提交Map/Reduce程序;

（2）作業(yè)跟蹤器：主要負責(zé)與任務(wù)跟蹤器的實時通信；在此基礎(chǔ)上，協(xié)調(diào)任務(wù)操作的初始化和分配，調(diào)度所有任務(wù)，并在任務(wù)跟蹤器上分配不同的任務(wù)；

（3）任務(wù)跟蹤器：主要維護與工作跟蹤器的溝通，處理工作跟蹤器分解的任務(wù)。在任務(wù)執(zhí)行期間，任務(wù)跟蹤器可以有多個任務(wù)，而作業(yè)跟蹤器只能有一個任務(wù)；

（4）HDFS：主要用于存儲工作數(shù)據(jù)、配置信息，在其他實體之間共享工作文件，并將最終結(jié)果保存在HDFS中。

2模糊決策樹數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘[8]可看成一種技術(shù)手段，它把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與復(fù)雜算法相結(jié)合，目的在于應(yīng)對海量數(shù)據(jù)所帶來的難題，從中獲取有價值的信息和見解，這一流程體現(xiàn)出信息抽取的科學(xué)性，而且顯示出數(shù)據(jù)分析技術(shù)朝著深度智能化方向發(fā)展的傾向很明顯。本節(jié)提出了一種模糊決策樹算法挖掘智能電力客戶服務(wù)渠道交互的行為數(shù)據(jù)。

2.1 指標(biāo)選取

考慮到傳統(tǒng)決策樹分割時存在許多冗余節(jié)點，本節(jié)選取熵、信息增益、基尼指數(shù)、信息增益比等指標(biāo)對節(jié)點進行評估，從而確定需要分割的節(jié)點。

令 X=（x₁，x₂，…，x_n） 為一個離散的隨機變量，p 為其概率分布，則有：

p（X=x_i）=p_i

式中： i=1，2，…，n（n 為變量數(shù)目）。隨機變量 X 的熵 H（X） 定義如下：

信息增益表示決策樹執(zhí)行分割前獲得的熵與執(zhí)行分割后獲得的熵之間的差值。信息增益定義如下：

G_a（X，A）=H（X）-H（X∣A）

（4）式中： A=（a₁，a₂，…，a_m） 為另一個隨機變量; m 為 A 中元素個數(shù)。

基尼指數(shù)代表數(shù)據(jù)的不確定性，其值越高意味著樣本的不確定性高。基尼指數(shù)定義如下：

本文所用決策樹算法基本構(gòu)造方法為C4.5算法。該算法通常采用信息獲取率高的屬性來分割當(dāng)前節(jié)點。在這個遞歸過程之后，計算的信息增益將變小。最后，如果屬性包含較高的信息獲取率，其將被分割。因此，信息增益比可通過以下公式得出：

式中： I_v（???） 為屬性的內(nèi)在值； p（a|A） 表示 A 中 a 的占比。

2.2基于剪枝的模糊決策樹算法

2.2.1 基本C4.5算法

當(dāng)數(shù)據(jù)屬性類型原本就是離散數(shù)據(jù)時，則不需要對數(shù)據(jù)進行離散化操作。當(dāng)屬性類型為連續(xù)時，需要對數(shù)據(jù)進行離散化。C4.5算法9的目標(biāo)是連續(xù)屬性的離散化處理。該算法核心思想是按升序排列 N 個屬性值，并計算每種分割方法對應(yīng)的信息增益，同時根據(jù)最大信息增益選擇分割規(guī)則的閥值[10]，具體過程如下。

步驟1：節(jié)點上的所有數(shù)據(jù)樣本按照連續(xù)屬性從小到大排列，從而獲得其屬性值序列 （x₁，x₂，… x_n ）。

步驟 中存在 N-1 種分割方式。對于第 χ_i 個分割，計算其閾值 θ

步驟3：基于 θ₁ ，產(chǎn)生2個子集，即 （x₁，x₂，… x_i ）和 （x_i+1，x_i+2，…，x_n） 。

步驟4：計算信息增益比，并得到兩個最優(yōu)分裂子集。

步驟5：重復(fù)上述過程，直至所有決策樹分割 完畢。

2.2.2 模糊剪枝

決策樹的建立過程在很大程度上依賴于訓(xùn)練樣本，容易產(chǎn)生過度擬合問題[1]。為此，本節(jié)提出了一種模糊規(guī)則的剪枝策略。

對于一個葉節(jié)點，假設(shè)其包含 N 個樣本和 E 個分類錯誤，錯誤率定義如下[12]

式中： η 為懲罰因子。同理，對于具有 L 個葉節(jié)點的子樹，其錯誤率為：

式中： E_i 表示第 i 個葉節(jié)點的樣本錯誤分類數(shù); N_i

表示第 i 葉節(jié)點中的正確樣本分類總數(shù)。

假設(shè)子樹錯誤分類了一個值為1的樣本，并正確分類了一個值為0的樣本，則子樹的錯誤分類數(shù)

遵循伯努利分布。因此，其的統(tǒng)計信息，即平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差值，可以計算如下：

用葉節(jié)點替換子樹后，其錯誤率可計算如下：

式中： E^′ 和 N^′ 為替換后樣本和分類錯誤個數(shù)。

進一步，葉節(jié)點的錯誤分類數(shù)也遵循伯努利分布，其錯誤分類數(shù)的平均值定義為

e_m^′=e_r^′×N^′

綜上，模糊規(guī)則下的剪枝條件滿足以下公式：

3 仿真與分析

想要證實提出來的Hadoop大數(shù)據(jù)框架在智能電力客服輔助決策體系中的效果，用HPLoadRunner工具做系統(tǒng)安全和功能檢驗，進而核實系統(tǒng)在實際場景中的穩(wěn)定和可靠情況[13-14]。同時，將所提系統(tǒng)在模糊決策樹算法挖掘和傳統(tǒng)決策樹挖掘算法響應(yīng)時間進行對比，從而驗證系統(tǒng)有效性[15]

3.1 系統(tǒng)安全性測試

為了測試采用該方法設(shè)計的系統(tǒng)的安全性，將系統(tǒng)中的漏洞數(shù)量作為評價指標(biāo)。系統(tǒng)中的漏洞數(shù)量越小，表明系統(tǒng)漏洞越少，安全性就越高[16]。傳統(tǒng)的集中式和分布式設(shè)計方法被剖析之后，本研究給出一種智能電力客服輔助決策方案[17]。這個方案是基于Hadoop和Map/Reduce架構(gòu)的，不同設(shè)計方案檢測到的漏洞總量對比結(jié)果如表1所示。

由表1可以看出，在系統(tǒng)的不同測試階段，3種設(shè)計方法在系統(tǒng)中的漏洞數(shù)量是不同的。其中，在系統(tǒng)單元測試階段，集中式、分布式和所提設(shè)計方法的系統(tǒng)中的漏洞數(shù)分別為2、2和1。在系統(tǒng)集成測試階段，集中式、分布式和所提設(shè)計方法的系統(tǒng)中的漏洞數(shù)分別為4、2和1。在系統(tǒng)驗收測試階段，集中式、分布式和所提設(shè)計方法的系統(tǒng)中的漏洞數(shù)分別為2、3和0。這與傳統(tǒng)集中式和分布式的方法相比，所提出的設(shè)計方法下系統(tǒng)中的漏洞數(shù)量更小，表明系統(tǒng)具有更高的安全性。

3.2 系統(tǒng)資源占用率測試

本節(jié)以CPU利用率作為指標(biāo)驗證所提系統(tǒng)資源占用率。CPU利用率越高，系統(tǒng)占用率越高[18]通過對集中式、針對分布式及其他新興設(shè)計方法展開深度剖析，不難察覺它們在系統(tǒng)容量方面存有明顯區(qū)別，具體情形如表2所示。

由表2可以看出，伴隨客戶端服務(wù)器數(shù)目的增多，系統(tǒng)的CPU使用率也漸漸升高，這表明了各種設(shè)計方法在性能方面的差別。當(dāng)智能電力客戶端服務(wù)器數(shù)目達到1000臺時，集中式設(shè)計方法的系統(tǒng)CPU使用率為 37.7% ，這體現(xiàn)出它在高負荷狀況下具有較好的適應(yīng)性。相比之下，分布式設(shè)計法的CPU使用率保持在 22.5% ，雖然低，但還是保留了一定的性能。不過，更要關(guān)注的是，提出的設(shè)計法在這種情況下的CPU使用率只有 8.2% ，比前者低很多，這意味著這個設(shè)計在資源占用方面表現(xiàn)出很大的優(yōu)越性，體現(xiàn)出它在系統(tǒng)資源利用方面的高效率。相比于傳統(tǒng)的集中式和分布式設(shè)計，提出的方法在實際應(yīng)用中也許可以為資源節(jié)約帶來新的方向。

3.3 系統(tǒng)占用率測試

通過比較不同決策模型下系統(tǒng)的反應(yīng)時長來證實提出的系統(tǒng)是否有效，不同算法下的系統(tǒng)反應(yīng)時長結(jié)果如表3所示。

由表3可知，隨著服務(wù)器數(shù)目的增多，每種算法的反應(yīng)時長都會大幅增長。當(dāng)智能電力客戶服務(wù)器數(shù)目達到1000臺時，傳統(tǒng)決策樹模型的反應(yīng)時長為24.3s；采用提出的模糊決策樹方法時，反應(yīng)時長為 9.4s 。

4結(jié)語

此研究針對智能電力客服有關(guān)情況展開系統(tǒng)性討論，給出一套基于Hadoop大數(shù)據(jù)架構(gòu)的輔助決策體系，用以提高決策效能，這個體系構(gòu)造包含基礎(chǔ)設(shè)施層，基礎(chǔ)軟件層，客戶服務(wù)支撐層以及應(yīng)用層，再配合模糊決策樹的數(shù)據(jù)發(fā)掘算法，深度剖析電力客服渠道之間的互動行為數(shù)據(jù)，達成電力客服的改良和細致化管控。該模型為智能電力系統(tǒng)客戶服務(wù)的發(fā)展提供了一定借鑒作用。

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