[发明专利]一种确定样本标签的方法及装置

权利要求书

1.一种确定样本标签的方法，其特征在于，包括：

从连续时长的交易数据中划分出时长相同且具有时段属性的多个待标注样本；其中，待标注样本的时段属性是根据待标注样本所属时段对应的日期类型确定的；所述日期类型是通过日期对交易数据的波动效应进行划分的；

针对任一待标注样本，在所述待标注样本的时段属性为波动型时，根据所述待标注样本的相邻样本对所述待标注样本进行波动修正；其中，所述相邻样本为交易时间与所述待标注样本相邻且时段属性为非波动型的样本；

将与波动修正后的待标注样本的相似度满足第一预设条件的已标注样本的标签作为所述待标注样本的标签。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从连续时长的交易数据中划分出时长相同且具有时段属性的多个待标注样本，包括：

在连续时长的交易数据中，将具有相同的时段属性的交易数据按照交易时间的先后顺序进行拼接，得到多段拼接交易数据；

针对任一段拼接交易数据，划分出时长相同的多个待标注样本。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待标注样本的相邻样本对所述待标注样本进行波动修正，包括：

确定所述待标注样本中交易数据存在突变的各突变时刻；

基于相邻样本中与各突变时刻对应的交易数据，确定波动修正系数；

针对任一突变时刻，根据相邻样本中所述突变时刻的交易数据和所述波动修正系数，对所述待标注样本中所述突变时刻的交易数据进行波动修正；

其中，通过如下公式确定所述波动修正系数：

j为所述待标注样本中突变时刻的起点，k为所述待标注样本中突变时刻的终点，m为所述待标注样本中的交易数据的个数；x_i为所述相邻样本中的第i个交易数据；为所述相邻样本中所有交易数据的平均值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据相邻样本中所述突变时刻的交易数据和所述波动修正系数，对所述待标注样本中所述突变时刻的交易数据进行波动修正，包括：

针对所述待标注样本中任一突变时刻的交易数据y_i，获取所述相邻样本中所述突变时刻的交易数据x_i，代入下列公式，得到所述待标注样本中所述突变时刻的波动修正和归一化处理后的交易数据Z_i：

其中，为所述待标注样本中所有交易数据的平均值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述待标注样本的时段属性为非波动型时，对所述待标注样本进行归一化处理；将与归一化处理后的待标注样本的相似度满足所述第一预设条件的已标注样本的标签作为所述待标注样本的标签。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，将与波动修正后的待标注样本的相似度满足第一预设条件的已标注样本的标签作为所述待标注样本的标签，包括：

针对任一已标注样本，按照设定的平移规则对所述已标注样本进行多次时刻平移操作；

针对任一次时刻平移操作，计算时刻平移操作后的已标注样本与波动修正后的待标注样本的相似度；将时刻平移操作对应的相似度满足第二预设条件的相似度确定为与所述已标注样本的相似度；

将相似度满足第一预设条件的已标注样本的标签作为所述待标注样本的标签。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，将时刻平移操作对应的相似度满足第二预设条件的相似度确定为与所述已标注样本的相似度，包括：

将各时刻平移操作对应的相似度中的最高相似度，确定为与所述已标注样本的相似度；

将相似度满足第一预设条件的已标注样本的标签作为所述待标注样本的标签，包括：

将各已标注样本对应的相似度中的最高相似度对应的已标注样本的标签作为所述待标注样本的标签。