[发明专利]一种行业用电数据关联关系挖掘方法及装置

权利要求书

1.一种行业用电数据关联关系挖掘方法，其特征在于，包括：

获取每个用电行业的月用电量数据，对所述月用电量数据进行归一化处理；

采用基于熵的数据离散化方法将归一化处理后的每个行业的所有月用电量数据进行离散化处理；

对离散化处理后的所有行业的用电数据采用Apriori算法挖掘行业间的关联关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用基于熵的数据离散化方法将归一化处理后的每个行业的所有月用电量数据进行离散化处理的步骤包括：

根据归一化处理后的每个行业的所有月用电量数据，确定每个行业的数值区间A以及数据元组集D，使得数值区间A包含归一化处理后的每个行业的所有月用电量数据；其中，数据元组集D中每个数据元组包括：行业的信息和对应行业的归一化处理后的月用电量数据；

确定第一分裂点，根据所述第一分裂点将所述数值区间A划分成两个数值区间，并将数据元组集D划分成两个数据元组子集；其中，所述数值区间内期望信息需求最小的数据点作为分裂点；

如果划分后的所述数值区间内的归一化处理后的月用电量数据的期望信息需求均大于等于阈值或划分后的所述数值区间内的归一化处理后的月用电量数据个数小于等于阈值时，确定符合条件的数值区间的分裂点，直至划分后的所述数值区间内的归一化处理后的月用电量数据的信息需求小于阈值或划分后的所述数值区间内的归一化处理后的月用电量数据个数大于阈值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述期望信息需求的表达式为：

$\inf o_A\left(D\right)=\frac{\left|D_1\right|}{\left|D\right|}Entropy\left(D_1\right)+\frac{\left|D_2\right|}{\left|D\right|}Entropy\left(D_2\right)$

其中，|D|是数据元组集D中的元组的个数，|D₁|为分裂点划分数据元组集D后获得的子集D₁的元组数，|D₂|为分裂点划分数据元组集D后获得的子集D₂的元组数；子集D₁中的归一化处理后的月用电量数据分别属于行业类的个数为m，p_i是子集D₁中元组属于行业类i的概率，子集D₂中的归一化处理后的月用电量数据分别属于行业类的个数为n，q_i是D₂中元组属于行业类i的概率。