一种面向零售电力用户的个性化广告推荐方法与系统

本发明公开了一种面向零售电力用户的个性化广告推荐方法与系统。所述方法包括：求解改进RFM模型在零售电力用户市场价值分类上的最新度指标、频率指标、货币指标；构建组合指标；对用户的样本数据进行聚类，求解在不同指标权重下聚类的方差比值，并选出方差比值最大时的指标权重；在选出的指标权重下，采用GMM算法对用户的样本数据进行聚类；构建四类零售电力用户的初步特征；运用肯德尔系数法求算零售电力用户特征之间的相关性，剔除低相关性特征；根据用户的市场价值、属性、用电行为、交易偏好，推荐相应的广告。本发明为提升售电公司决策水平和交易平台运营水平提供信息基础，有利于指导运营平台给零售电力用户提供个性化的广告服务。