推荐算法在电力设备缺陷修复场景中的应用

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本文的主要研究目的是探究文本挖掘技术在电力数据中的应用场景,通过对电力设备运行过程中累计的缺陷数据进行分析应用,实现缺陷处理措施的自动推荐,以提升检修消缺的效率,降低工单化过程的时间成本。本文首先构建了电力设备专业词库,词库来源主要包含电力行业常用词汇、南方电网设备类别词汇和缺陷数据特征词汇。其次对非结构化的缺陷文本数据,如:缺陷表象、缺陷原因及缺陷类型等数据,结合已构建的专业词库进行分词,提取出其中的关键字、并对关键程度进行排序。最后通过Simhash算法与汉明距离的计算在缺陷数据库中查询层发生过的相似
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