基于深度学习的电力数据推荐算法研究

作者：李业锋; 刘彤

来源：电子技术与软件工程, 2020, (24): 167-168.

• 数据
• 约简
• 变分自编码
• 时间属性
• 推荐算法

本文研究采用非监督数据集算法选择数据的时间属性,获取高精度的数据时间属性;将时间属性选择结果输入深度学习模型中,采用变分自编码代替深度学习模型的传统自编码器。利用电网工程信息造价作为实验样本数据展开测试,更新电网工程信息造价信息后,算法延迟推荐量较低,确保数据时间属性的实时推荐效果。

• 单位
  国网山东省电力公司