基于自适应特征权重聚类算法的用电问题分析

提升客服系统对于群体客户用电问题的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一. 本文基于数据挖掘中的聚类技术, 以电力客服中心记录的客户用电问题为数据基础, 建立客户服务数据分析聚类模型, 进而提出了针对用电问题分析的改进的自适应特征权重K-Means聚类算法. 实验验证了该方法可快速准确地实现客服数据的自动聚类, 可挖掘出隐藏的客户用电问题关键信息, 为改进用电力客服质量与潜在服务风险预测提供了技术支撑.