基于朴素贝叶斯算法的电力数据合规风险智能监督方法

针对现有电力数据合规风险监督方法召回率、查准率较低,误报率较高等问题,研究引入朴素贝叶斯理论,提出并设计了一种电力数据合规风险智能监督方法。首先对电力数据进行采集及预处理,然后针对预处理后的电力数据完成电力数据合规风险特征提取,最后引入朴素贝叶斯算法,构建电力数据合规风险评估模型,实现对电力数据合规风险的智能监督。实验结果表明,应用所提方法后召回率在92%~95%,查准率高于93%,误报率仅为2%,优于对比方法,可对电力数据合规风险进行准确评估,具有较高的应用价值。