[发明专利]时间序列数据的特征衍生方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种时间序列数据的特征衍生方法、装置及电子设备，涉及数据特征衍生技术领域，包括：获取待处理的原始时间序列数据和所述原始时间序列数据中的至少一个观察点序列数据；根据接收到的规则参数生成目标聚合规则；利用所述目标聚合规则对所述原始时间序列数据和各个所述观察点序列数据进行特征分析处理，得到所述原始时间序列数据的衍生特征。本发明可以显著降低衍生特征的开发成本，还可以有效提高衍生特征的开发效率。

技术领域

本发明涉及数据特征衍生技术领域，尤其是涉及一种时间序列数据的特征衍生方法、装置及电子设备。

背景技术

大数据技术的快速发展使电商平台、银行等企业积累了大量的时间序列数据，这些时间序列数据具有很多隐藏价值，在电商用户购买推荐、银行交易反欺诈中发挥重要作用。目前，时间序列数据主要用于机器学习中，在实际应用中，由于时间序列数据的原始特征较少，因此需要人工进行特征转换、聚合等，以此来生成具有建模价值的衍生特征，然而这一过程需要投入大量的专业人力，不仅提高了衍生特征的开发成本，还导致衍生特征的开发效率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种时间序列数据的特征衍生方法、装置及电子设备，可以显著降低衍生特征的开发成本，还可以有效提高衍生特征的开发效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种时间序列数据的特征衍生方法，包括：获取待处理的原始时间序列数据和所述原始时间序列数据中的至少一个观察点序列数据；根据接收到的规则参数生成目标聚合规则；利用所述目标聚合规则对所述原始时间序列数据和各个所述观察点序列数据进行特征分析处理，得到所述原始时间序列数据的衍生特征。

在一种实施方式中，所述规则参数包括待聚合基础特征、时间窗口长度、观察点偏移量、聚合函数中的一种或多种；所述根据接收到的规则参数生成目标聚合规则的步骤，包括：从所述原始时间序列数据所包含的特征类型中确定待聚合特征类型；通过第一预设界面展示获取目标时间窗口长度、目标观察点偏移量和目标聚合函数；基于所述待聚合基础特征，所述目标时间窗口长度、所述目标观察点偏移量和所述目标聚合函数生成所述目标聚合规则。

在一种实施方式中，所述通过第一预设界面展示获取目标时间窗口长度、目标观察点偏移量和目标聚合函数的步骤，包括：通过第一预设界面以列表形式展示候选时间窗口长度，以提示用户从所述候选时间窗口长度中选择目标时间窗口长度；以及，通过第一预设界面以列表形式展示候选观察点偏移量，以提示用户从所述候选观察点偏移量中选择目标观察点偏移量；以及，通过第一预设界面以列表形式展示候选聚合函数，以提示用户从所述候选聚合函数中选择目标聚合函数。

在一种实施方式中，所述利用所述目标聚合规则对所述原始时间序列数据和各个所述观察点序列数据进行特征分析处理，得到所述原始时间序列数据的衍生特征的步骤，包括：对于每个所述观察点序列数据，根据该观察点序列数据、所述目标时间窗口长度和所述目标观察点偏移量，从所述原始时间序列数据中确定目标时间序列数据；利用所述目标聚合函数对所述目标时间序列数据中所述待聚合特征类型对应的特征进行特征分析处理，得到所述原始时间序列数据的衍生特征。

在一种实施方式中，所述根据该观察点序列数据、所述目标时间窗口长度和所述目标观察点偏移量，从所述原始时间序列数据中确定目标时间序列数据的步骤，包括：根据该观察点序列数据和所述目标观察点偏移量，从所述原始时间序列数据中确定目标时间点；以所述目标时间点作为起点或终点，按照所述目标时间窗口长度从所述原始时间序列数据中确定目标时间序列数据。

在一种实施方式中，所述原始时间序列数据包括第一主键字段、行为字段和第一时间戳字段；所述观察点序列数据包括第二主键字段和第二时间戳字段。

在一种实施方式中，通过第二预设界面展示所述衍生特征。