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摘要
针对在电力物联网中用户侧数据处于相对孤立的位置，导致数据关联规则挖掘难度增加的问题，提出了基于关联规则映射的电力物联网用户侧数据深度挖掘方法。该方法以用户侧数据网状拓扑的有向图结构为基础，根据关联属性组分析数据集的关联映射关系，利用相互关系矩阵挖掘数据集的关联规则。引入极值规范化策略与径向基函数神经网络，构建无量纲方法与离散聚类方法，通过隐藏层神经元网络中心获取与连接权重计算等训练阶段，按照K均值聚类流程完成数据预处理，根据显性与隐性的不同用户侧数据类型以及用户-项目评分矩阵与兴趣度矩阵，实现数据深度挖掘。实验结果表明，该方法可以用较短的时间完成挖掘任务，不同规模数据集处理效果更好，且能在较小的内存空间内完成数据深度挖掘。
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