[发明专利]时序数据分类方法、装置、终端设备及存储介质在审
申请号: | 202111047596.7 | 申请日: | 2021-09-07 |
公开(公告)号: | CN113836240A | 公开(公告)日: | 2021-12-24 |
发明(设计)人: | 李晓颖;胡明艳;吴慧强;李苏璇 | 申请(专利权)人: | 招商银行股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/28 | 分类号: | G06F16/28;G06F16/2458;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 丁志新 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 时序 数据 分类 方法 装置 终端设备 存储 介质 | ||
本发明公开了一种时序数据分类方法,该方法包括:获取待分类的时间序列集合,其中,所述时间序列集合中包括多个时间序列;对所述时间序列集合中的各时间序列分别进行多维特征提取,得到多维时序特征;根据所述多维时序特征对所述时间序列集合中的各时间序列进行分类。本发明还公开了一种时序数据分类装置、终端设备及存储介质。本发明通过对时间序列进行多维特征提取,结合时间序列的多维时序特征进行分类,可以有效提高对时序数据的分类精度,从而使对时序数据的分类精度能够满足金融领域复杂业务场景的预测需求。
技术领域
本发明涉及金融科技的数据处理技术领域,尤其涉及一种时序数据分类方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
时序数据分类旨在分析标准时间序列数据,根据历史序列的走势对时间序列进行分类,以辅助对未来趋势的预测,从而辅助异常点检测、业务决策等。当前的时序数据大多来源于如网络技术、水文预报等单一场景,这些场景的时序数据表现规律和结构都相对简单,因此,通过简单的数据分类即可满足预测需求。
但是,在银行等金融领域,业务场景较为复杂,各种业务过程产生了类型繁杂的时间序列,在对时序数据进行预测时,需要结合时间序列不同的维度的特征,给时序数据的预测带来极大的挑战。目前,适用于单一场景的时序数据的分类方法对时间序列的分类精度不足,无法满足金融领域复杂业务场景的预测需求。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种时序数据分类方法、装置、终端设备及存储介质,旨在解决现有的时序数据分类方法对时间序列的分类精度不足,无法满足复杂业务场景的预测需求的技术问题。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种时序数据分类方法,所述方法包括以下步骤:
获取待分类的时间序列集合,其中,所述时间序列集合中包括多个时间序列;
对所述时间序列集合中的各时间序列分别进行多维特征提取,得到多维时序特征;
根据所述多维时序特征对所述时间序列集合中的各时间序列进行分类。
可选地,所述对所述时间序列集合中的各时间序列分别进行多维特征提取,得到多维时序特征的步骤,包括:
将所述时间序列集合输入至预设的数据分类器中,其中,所述数据分类器中包括多个分类模型;
利用各所述分类模型对所述时间序列集合中的各时间序列分别进行特征提取处理,得到各所述时间序列的多维时序特征。
可选地,所述数据分类器中包括量级分类模型,所述多维时序特征包括量级占比,所述利用各所述分类模型对所述时间序列集合中的各时间序列分别进行特征提取处理,得到各所述时间序列的多维时序特征的步骤,包括:
利用所述量级分类模型统计各时间序列中序列值大于各量级预设的量级参考阈值的序列值数量,其中,所述量级参考阈值是利用所述量级分类模型对历史时间序列集合进行挖掘得到的;
计算所述序列值数量的量级占比,其中,所述量级占比为各量级对应的序列值的数量在时间序列中所占的比例。
可选地,所述数据分类器中包括上/下线分类模型,所述多维时序特征包括上/下线时刻点,所述利用各所述分类模型对所述时间序列集合中的各时间序列分别进行特征提取处理,得到各所述时间序列的多维时序特征的步骤,包括:
利用所述上/下线分类模型对所述时间序列集合中的各时间序列进行极值滤波处理,得到多个特征序列;
获取所述特征序列的下标集合,根据所述下标集合遍历所述特征序列的序列值,从所述特征序列中计算上/下线时刻点,其中,所述下标集合中的下标为所述特征序列中各序列值的位置。
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