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    基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目相似度識別方法

    2023-12-27 02:33:56
    中國科技縱橫 2023年20期
    關(guān)鍵詞:余弦電力行業(yè)特征向量

    李 磊

    (國網(wǎng)江蘇省電力有限公司技能培訓中心,江蘇蘇州 215004)

    1 相似度識別方法的理論基礎(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兩個向量夾角余弦值的相似度度量方法。計算公式如下:

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

    其中,A 和B 是兩個向量,A·B 表示A 和B 的點積,||A||和||B||分別表示A 和B 的模長。

    1.2.2 Jaccard 相似度

    Jaccard 相似度是一種衡量兩個集合相似程度的方法。計算公式如下:

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

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

    1.2.3 Pearson 相關(guān)系數(shù)

    Pearson 相關(guān)系數(shù)是一種衡量兩個變量線性相關(guān)程度的方法。它的計算公式如下:

    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 的標準差。

    1.3 電力行業(yè)培訓項目特點

    電力行業(yè)培訓項目作為一個專業(yè)性很強的領(lǐng)域,具有以下顯著特點。

    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)電機組等關(guān)鍵設(shè)備,安全生產(chǎn)是電力行業(yè)培訓項目的首要任務。培訓項目需重點關(guān)注安全知識、安全操作規(guī)程以及應急處理方案等方面。

    1.3.2 技術(shù)性強

    電力行業(yè)涉及電氣、自動化、能源與動力等多個領(lǐng)域,對從業(yè)人員的技能要求較高。因此,電力行業(yè)培訓項目需要關(guān)注專業(yè)技能培訓,如電力設(shè)備運維、電力系統(tǒng)調(diào)度控制、新能源技術(shù)應用等。

    1.3.3 政策法規(guī)影響大

    電力行業(yè)受到嚴格的政策法規(guī)約束,如電力市場準入、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、環(huán)保要求等。培訓項目需要及時跟進政策法規(guī)變化,提高從業(yè)人員的政策法規(guī)意識[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)對創(chuàng)新的需求越來越大。培訓項目應關(guān)注新技術(shù)、新理念的推廣與應用,提高從業(yè)人員的創(chuàng)新能力。

    1.3.5 跨專業(yè)性強

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

    1.3.6 實踐性強

    電力行業(yè)培訓項目強調(diào)實踐操作與生產(chǎn)現(xiàn)場一致,通過實操演練、現(xiàn)場實訓、高仿真模擬實操等方式,提高從業(yè)人員的實際操作能力,發(fā)揮培訓工作的實際效果。電力行業(yè)培訓項目具有安全性要求高、技術(shù)性強、政策法規(guī)影響大、高度依賴創(chuàng)新、跨專業(yè)性強和實踐性強等特點。在設(shè)計相似度識別方法時,應充分考慮這些特點,以提高識別的準確性和實用性。

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

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

    2.1 數(shù)據(jù)預處理

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

    2.2 缺失值處理

    針對電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)中的缺失值,可以采用以下方法進行處理。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,回歸預測。根據(jù)其他屬性值構(gòu)建回歸模型,預測缺失值,適用于屬性值之間存在較強相關(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,需要對數(shù)據(jù)進行規(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,標準差為1 的標準正態(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,$sigma$ 為屬性值的標準差。

    (3)小數(shù)定標規(guī)范化。通過移動屬性值的小數(shù)點位置進行規(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)培訓項目數(shù)據(jù)的特點,可以選擇適當?shù)囊?guī)范化方法對數(shù)據(jù)進行預處理,為后續(xù)特征提取和相似度計算奠定基礎(chǔ)。

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

    3.1 模型設(shè)計

    為構(gòu)建電力行業(yè)培訓項目的相似度識別模型,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)培訓項目的特征向量,輸出是各培訓項目之間的相似度分數(shù)[4]。在此基礎(chǔ)上,采用多種相似度計算方法實現(xiàn)相似度識別。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算方法。

    3.2 相似度計算方法選擇與實現(xiàn)

    為選擇合適的相似度計算方法,對每種方法進行實證分析,比較它們在電力行業(yè)培訓項目相似度識別任務中的表現(xiàn)。通過實驗結(jié)果分析,確定最優(yōu)的相似度計算方法。

    對余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù),分別實現(xiàn)相應的計算函數(shù)。這些函數(shù)接受兩個培訓項目的特征向量作為輸入,輸出它們之間的相似度分數(shù)。

    3.3 模型參數(shù)優(yōu)化

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

    3.4 模型評估與驗證

    為評估相似度識別模型的性能,采用一定的評估指標。常用的評估指標有準確率、召回率、F1 值等。將這些評估指標應用于實驗結(jié)果,以評估模型的性能。

    同時,還需要對模型進行驗證,以確保模型在實際應用中的可靠性。驗證方法可以采用K 折交叉驗證,將數(shù)據(jù)集劃分為K個子集,輪流將其中一個子集作為測試集,其余子集作為訓練集。重復K次實驗,計算模型在每次實驗中的評估指標,最終得到模型的平均性能。

    通過模型評估與驗證,可以確定相似度識別模型的性能和可靠性,為電力行業(yè)培訓項目相似度識別提供有效的方法。

    4 實證分析

    4.1 數(shù)據(jù)集描述

    為驗證相似度識別模型的有效性,收集了一份電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了過去5 年來的500 個電力行業(yè)培訓項目,每個項目都有一系列相關(guān)的特征,如培訓項目名稱、培訓目標、培訓必要性、培訓可行性、培訓主要內(nèi)容、培訓對象、培訓時長、培訓專業(yè)等。在進行實證分析前,首先對這些數(shù)據(jù)進行預處理,包括缺失值處理和數(shù)據(jù)規(guī)范化。

    4.2 實驗設(shè)計與步驟

    實驗的目的是評估基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的電力行業(yè)培訓項目相似度識別模型的性能,實驗設(shè)計如下。

    (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)重計算。采用特征選擇與權(quán)重計算的方法進行特征選擇,并計算特征權(quán)重。

    (3)特征向量構(gòu)建。根據(jù)特征向量構(gòu)建的方法,為每個培訓項目構(gòu)建特征向量。

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

    (5)模型參數(shù)優(yōu)化。按照模型參數(shù)優(yōu)化的方法,對模型參數(shù)進行優(yōu)化。

    (6)模型評估與驗證。使用模型評估與驗證提到的評估指標,對模型進行評估和驗證。

    4.3 結(jié)果分析

    在實驗中,比較了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)3 種相似度計算方法在電力行業(yè)培訓項目相似度識別任務中的表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,余弦相似度在任務中具有較好的性能,準確率、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別模型的核心計算方法[6]。

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

    4.4 模型應用案例

    為展示相似度識別模型在實際應用中的價值,選取一個具體案例進行驗證分析。在這個案例中,A 電力公司準備實施一個關(guān)于電力安全的培訓項目。通過使用相似度識別模型,A 公司可以快速找到與該培訓需求相似的歷史培訓項目,并借鑒歷史項目的經(jīng)驗與做法,根據(jù)項目培訓目標,優(yōu)化培訓項目主要內(nèi)容,有效地避免了重復開發(fā),為員工提供更加合適和高質(zhì)量的培訓內(nèi)容。具體操作如下。

    首先,將該公司提供的培訓需求信息轉(zhuǎn)換為特征向量。其次,利用構(gòu)建好的相似度識別模型,計算該培訓需求與數(shù)據(jù)集中所有歷史培訓項目之間的余弦相似度。再次,根據(jù)相似度分數(shù),對歷史培訓項目進行排序,選取與當前需求最相似的前N個項目(如前5 個或前10 個)。同時,分析這些相似項目的培訓項目名稱、培訓目標、培訓主要內(nèi)容、培訓方式、培訓時長等方面的特點,從中提煉出對當前培訓需求有指導意義的信息。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方案,包括培訓主要內(nèi)容、培訓方式和培訓周期等。

    5 結(jié)語

    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)培訓項目相似度識別方法。通過對電力行業(yè)培訓項目數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,提取了項目特征并構(gòu)建了特征向量。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了一個相似度識別模型,并比較了余弦相似度、Jaccard 相似度和Pearson 相關(guān)系數(shù)3 種相似度計算方法的性能[7]。實證分析表明,余弦相似度在電力行業(yè)培訓項目相似度識別任務中具有較好的性能。同時,對模型參數(shù)進行了優(yōu)化,以提高模型的準確性和可靠性。

    本研究結(jié)果對電力行業(yè)培訓具有一定的啟示。首先,通過構(gòu)建相似度識別模型,可以更好地了解歷史培訓項目的特點,從而為未來培訓項目的設(shè)計和實施提供參考。其次,相似度識別模型有助于發(fā)現(xiàn)培訓需求之間的關(guān)聯(lián)性,為培訓資源分配、課程安排等工作提供依據(jù)。最后,相似度識別模型可以為培訓效果評估提供數(shù)據(jù)支持,幫助企業(yè)更加客觀地評價培訓成果。

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