电力企业干部资质画像准确性评价系统设计

电力企业干部资质画像准确性评价系统设计

张广松

贵州电网有限责任公司，贵州 铜仁 554300

摘要：电力企业干部资质画像的构建可以提供更好的个性化服务，用户画像的准确性对电力企业干部资质评定至关重要，基于此，对电力企业干部资质画像准确性评价系统设计进行研究，以供参考。

关键词：电力企业；干部资质画像；准确性评价系统

引言

用户画像是一种新型的数据分析方法，可以描述并分析多维数据，在个性化服务和精准营销过程中具有重要作用。电力企业干部资格画像可以系统地分析分散的企业干部资格信息，并通过标注的方式直观简洁地展示电力企业干部的资格信息。由于信息的缺乏，在进行干部素质画像时，很难准确描述干部素质的特征。因此，研究电力企业干部资质画像准确性具有重要意义。

1画像准确性评价系统整体架构

1.1数据来源与采集

（1）数据来源包括外部系统产生的补充数据、服务端中存在的业务数据和用户数据。在构建电力企业干部资质画像时，以上述数据为基础数据，挖掘上述数据获得用户触发的各种行为、位置属性和设备属性。服务器端的业务数据描述了用户在使用客户端时产生的与业务相关的数据，通常包括社交关系、注意力关系和注册信息。为了保证数据的真实性，需要对服务端业务数据的真实性进行验证。干部资质画像的原始数据来源为服务端中存在的业务数据和客户端产生的用户行为数据。外部获取的数据是构建画像的重要数据来源。（2）数据采集在业务数据源中，采集电力企业干部资格肖像原始数据的过程就是数据采集。这一阶段通常存在结构化数据，如业务方数据库中的数据、业务协议上报的数据，在数据采集过程中也会采集到业务方的日志等非结构化数据。电力企业干部资格画像准确性评价系统的数据采集阶段包括实时流数据、业务数据库数据同步和。

1.2标签计算

因为时效性与业务场景要求之间存在差异，将计算阶段分为两个部分，分别是实时计算和离线计算。（1）实时计算，实时标签在对接推荐系统中的应用较为广泛，根据实时标签推荐系统可以提高推荐效果。（2）离线计算，在业务数据库中同步的数据触发时间通常都是固定的，属于离线处理。一些需要大量运算、统计时间较长的数据也需要离线计算。

1.3画像应用服务

电力企业中干部资质画像存在以下功能：（1）面向运营团队和产品的页面功能类应用，为电力企业提供可视化数据。（2）用户其他系统如推荐系统的对接数据服务，提供数据导出。

1.4准确性评价

电力企业干部资格肖像准确性评价系统的主要目的是对干部资格肖像的准确性进行评价，这是系统的核心。精度评价模块包括系统评价分析、指标权重确定和指标标准化。专家和评审员参与了干部资质画像的准确性评价。专家组利用自己的历史教训、丰富的知识和经验，对干部资格素质的各项指标进行评分。当干部资质画像准确性评价结果出现偏差时，评价者对电力企业干部资格肖像准确性评价系统的设定参数进行修正和处理，并通过人工干预功能提高评价结果的准确性。

2电力企业干部资质画像构建方法

2.1干部行为特征提取方法

基于Agent模型的电力企业干部资质画像构建方法采用隐半马尔可夫模型在关联规则的基础上提取电力企业干部的行为特征。

训练部分：按照先后顺序对电力企业干部行为特征进行预处理，构成包含隐含状态序列的文本文档。预处理已标记的训练样本，采集客户端和服务器中存在的数据，对其进行预处理，获得文本序列。计算隐半马尔可夫模型中存在的参数。

2.2电力企业干部资质画像构建

基于Agent模型的电力企业干部资质画像构建方法利用长短期记忆网络LSTM构建电力企业干部资质画像。长短期记忆网络LSTM属于循环神经网络。基于Agent模型的电力企业干部资质画像构建方法利用获取的电力企业干部行为特征，进行序列建模。每个电力企业干部的行为数据长度都是不相同的，在构建电力企业干部资质画像过程中，需要保持行为数据长度相同，因此，Agent模型在其他信息辅助决策基础上，将数据长度不相同的电力企业干部行为信息输入到长短期记忆网络LSTM中，以长短期记忆网络LSTM计算作为主决策方案。使得常规的神经元被存储单元替代，保证其符合输出的电力企业干部资质画像具有自有状态即电力企业干部资质画像的个体独特性，此时的每个存储单元由输入、输出、自有状态组成，实现满足电力企业干部资质分析的个性化建模分析。

3实验与分析

为了验证电力企业干部资质画像准确性评价系统设计方法的整体有效性，需要对电力企业干部资质画像准确性评价系统设计方法进行测试。本次测试所用的操作系统为Linux系统。以2022年某电力企业通过个人自评、党员互评、民主测评、组织评定等环节组织开展的“画像”评价工作内容为数据来源，数据样本是该企业利用第一季度支部党员大会对所属党员领导干部进行的测评数据，分别采用电力企业干部资质画像准确性评价系统设计方法（方法１）、基于可拓关联度的画像准确性评价系统设计方法（方法２）和基于模糊小波聚类混合的画像准确性评价系统设计方法（方法３）进行测试，

图1 不同方法的系统实时性

评价时间/s

画像数量/张

图2 不同方法的系统完整性

迭代次数/次

　由图1的数据可知，３种方法的评价时间随着电力企业干部资质画像的增多而增长，但方法１评价画像准确性所用的时间远远低于方法２和方法３评价画像准确性所用的时间，表明方法１的系统实时性较好。分析图2的数据可知，在多次迭代中方法１的系统完整性系数高于方法２和方法３的系统完整性系数，系统完整性系数较高时，表明系统可以通过多方面对电力企业干部资质画像的准确性进行评价，获得的评价结果较为全面。通过上述测试结果可知，方法１的系统实时性好、完整性好，因为方法１在Labmda架构的基础上结合实时流计算和离线批处理对画像准确性评价系统的整体架构进行设计，提高了系统的实时性和完整性。

图3 不同方法的评价精准度

评价精准度/%

迭代次数/次

将评价精准度作为测试指标，对上述方法进行测试，测试过程中获得的数据用直方图进行表示（见图3）。分析图3可知，方法１的评价精准度在多次迭代中高于方法２和方法３的评价精准度，因为方法１联合实时流计算和离线批处理实现了数据流之间的相互补充，并对画像准确性评价指标进行了去模糊化和无量纲化处理，提高了评价结果的精准度。

结束语

对电力企业而言，干部画像能够给企业带来很好的价值，助理企业的数字化转型。通过分析不同干部的画像，对于电力企业选人、用人具有重要意义，对于企业管理能力的提升具有重要意义。

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