【摘 要】
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随着电力用户数据复杂程度不断增大，为了改善人工处理海量复杂文本数据的低效方式，以及解决现有聚类方法存在的寻优能力差、紧凑性不足的问题，提出一种联合知识图谱（knowledge graph, KG）与改进高斯混合模型的聚类方法，利用KG将复杂的文本拆解成相关的知识元结构，并利用知识库对所需内容进行提取，规范高斯混合聚类模型所需要的输入数据，通过期望最大化（expectation-maximizati
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（cstc2021jscx-gksbX0040）； 国网重庆信通公司项目（2022渝电科技自19#）；
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随着电力用户数据复杂程度不断增大，为了改善人工处理海量复杂文本数据的低效方式，以及解决现有聚类方法存在的寻优能力差、紧凑性不足的问题，提出一种联合知识图谱（knowledge graph, KG）与改进高斯混合模型的聚类方法，利用KG将复杂的文本拆解成相关的知识元结构，并利用知识库对所需内容进行提取，规范高斯混合聚类模型所需要的输入数据，通过期望最大化（expectation-maximization, EM）迭代出良好的聚类结果，进而挖掘大量用户数据中的潜在信息。案例分析表明：与K-Means和层次聚类等典型聚类方法相比，所提方法具有更好的聚类结果、分类效果和全局寻优性能，验证了所提方法的可行性和有效性。
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