基于机器学习的电力营销合规性离群自动识别方法及系统

本发明涉及电力营销合规管理技术领域，公开了一种基于机器学习的电力营销合规性离群自动识别方法及系统，其中该方法包括：以用户编号为主键对多个业务模块数据进行关联，形成全量数据视图；计算基础统计特征、时序衍生特征和关联特征，经质量监测与降维后形成高质量特征池；并行运行距离类、密度类和树类三种无监督算法，基于AUC值动态融合离群得分；融合离群程度得分、业务影响权重和历史发生频率得分生成综合风险得分，按风险等级排序输出；基于核查结论对模型进行迭代优化。