基于核熵成分分析的电力用户核心大数据匿名化新方法研究

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

动态聚类方法是一种广泛采用的技术，其核心包括：1）选择适当的距离度量来衡量样本之间的相似性；2）确定能够评估聚类结果质量的准则函数；3）从初始分类出发，通过迭代算法寻找最优的聚类结果，以使准则函数达到极值。

Matlab代码实现了主成分分析（PCA）方法。

主成分分析（PCA）是一种常见的无监督学习方法，通过正交变换将高维度数据转换为少数几个线性无关的低维度特征。它在数据科学和机器学习中被广泛应用，发现数据中的基本结构和变量间的关系。介绍了总体主成分分析和样本主成分分析两种方法，以及其核心算法：相关矩阵的特征值分解和矩阵奇异值分解（SVD）。此外，还介绍了Python库中的sklearn.decomposition.PCA模块，用于实现主成分分析及其在数据预处理中的应用。

电力大数据赋能用户行为分析与可视化 电力行业借助大数据技术，深入挖掘用户行为，并以可视化形式展现，为提升服务质量、优化电力资源配置提供有力支撑。

为了解决文本数据挖掘等尚未成熟的领域中本体构建的挑战，我们首先创建了领域本体的基本概念词集。利用样本库优化这些基本概念，并构建它们的上下文关系，筛选出相关的名词，并且设计了一种算法来确认同义词、近义词和反义词。这一方法已经被证实在实践中具有可行性。

现有的关联规则挖掘算法专注于频繁集搜索，并依赖于预设的支持度和置信度，存在较大的随机性和控制困难。此外，这些规则未能全面反映数据整体的相关性。为了克服这些问题，引入了非线性相关的概念，用于各种相关类型规则的挖掘，无需人为设定参数，显著提高了规则发现的效率。

提出一种Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。