【摘 要】
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构建电力企业干部资质画像时，大多忽略了电力企业干部资质信息清洗的必要性，导致画像的信息覆盖率低、F1系数低、构建时间长，由此，提出基于Agent模型的电力企业干部资质画像构建方法。引入Agent模型，建立电力企业干部资质相关信息采集系统，利用堆栈式降噪自编码器清洗电力企业干部资质信息，通过隐半马尔可夫模型提取电力企业干部的行为特征，将提取的特征输入长短期记忆网络LSTM中，构建电力企业干部资质画像
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构建电力企业干部资质画像时，大多忽略了电力企业干部资质信息清洗的必要性，导致画像的信息覆盖率低、F1系数低、构建时间长，由此，提出基于Agent模型的电力企业干部资质画像构建方法。引入Agent模型，建立电力企业干部资质相关信息采集系统，利用堆栈式降噪自编码器清洗电力企业干部资质信息，通过隐半马尔可夫模型提取电力企业干部的行为特征，将提取的特征输入长短期记忆网络LSTM中，构建电力企业干部资质画像。实验结果表明，所提方法的信息覆盖率高、F1系数高、画像构建时间短。
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