उपयोगकर्ता गुण आधारित स्मार्ट ग्रिड बड़ा डेटा, बुद्धिमान विश्लेषण प्रणाली और बुद्धिमान भवन निर्माण ग्रिड के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण का अनुमान है। एक एकल उपयोगकर्ता विशेषता विश्लेषण विभिन्न विशेषताओं के बीच संबंधों का लाभ नहीं ले जा सकते हैं के लिए पारंपरिक मशीन शिक्षण विधियों सटीकता में सुधार, नहीं अच्छी तरह से जानकारी डाटा खनन गायब है। इन दोनों समस्याओं के सही डिजाइन और बुद्धिमान निर्माण प्रणाली, स्मार्ट ग्रिड प्रणाली विवश कर दिया है।
स्वचालन चीनी अकादमी ऑफ साइंसेज के शोधकर्ता यांग कांग्रेस के के शेनयांग संस्थान मशीन सीखने एल्गोरिथ्म में अनुसंधान के वर्षों के आधार पर, एक भी कार्य के रूप में प्रत्येक प्रॉपर्टी ने भविष्यवाणी की, मल्टी-टास्किंग प्रस्तावित देखरेख सीखने / अर्द्ध पर्यवेक्षित उपयोगकर्ता विशेषता के आधार पर भविष्यवाणी मॉडल उपलब्ध आंकड़ों की एक छोटी राशि में प्राप्त करने के लिए लापता डेटा नमूना जानकारी का पूरा उपयोग, आगे मॉडल सामान्यीकरण सुधार करने के लिए, एक ही समय सीखने और निर्णय लेने की एक ही समय में, कई उपयोगकर्ता प्रॉपर्टीज़ के संबंधों की खुदाई में कई कार्य अनेक विशेषताएं पूर्वानुमान सटीकता में सुधार।
अनुसंधानों के परिणामों में क्रमश: स्मार्ट मीटर डेटा और शीर्षक में लापता लेबल, स्मार्ट ग्रिड और पैटर्न Recogniton। अनुसंधान कार्य पर आईईईई लेनदेन रोबोटिक्स के राष्ट्रीय कुंजी प्रयोगशाला, चीन के राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन द्वारा समर्थित में प्रकाशित साथ उपयोगकर्ता विशेषता खोज के माध्यम से संयुक्त घरेलू विशेषता भविष्यवाणी समर्थन करते हैं।
