【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，具体为大数据、深度学习、事件挖掘等，尤其涉及一种事件序列表征提取及模型训练方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、事件是在特定时间点上发生的离散行为，通常具备离散性和可观测性，例如在交通领域中，事件可指代车辆的出发、到达、停车，或者是交通流量的变化和信号灯的变化。事件序列建模是一种通过分析和预测事件序列的模式和趋势来揭示数据背后的潜在知识和信息的方法，广泛应用于序列预测和预警、异常检测、时间序列分析、个性化行为建模及推荐等领域。
2、通过事件序列建模，可以提取事件序列表征，所提取的事件序列表征可以有效支持多种下游任务，例如事件序列预测、事件序列分类、事件序列异常检测等。
技术实现思路
1、本公开提供了一种事件序列表征提取及模型训练方法、装置、设备和介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种事件序列表征提取方法，包括：取事件序列数据，所述事件序列数据包括多组事件数据；对所述多组事件数据中各组事件数据进行多个维度的表征提取处理，以获得初始事件序列表征...
【技术保护点】
1.一种事件序列表征提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多个事件数据中各个事件数据进行多个维度的表征提取处理，以获得初始事件序列表征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，
4.根据权利要求2所述的方法，其中，
5.根据权利要求2所述的方法，其中，
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述事件日期和所述事件时间间隔进行编码处理，以获得所述事件时间表征，包括：
7.一种事件序列表征提取模型的训练方法，所述模型包括：表征提取网络和编码器，所述方法包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种事件序列表征提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多个事件数据中各个事件数据进行多个维度的表征提取处理，以获得初始事件序列表征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，
4.根据权利要求2所述的方法，其中，
5.根据权利要求2所述的方法，其中，
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述事件日期和所述事件时间间隔进行编码处理，以获得所述事件时间表征，包括：
7.一种事件序列表征提取模型的训练方法，所述模型包括：表征提取网络和编码器，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述预测事件序列表征构建总损失函数，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，基于所述总损失函数调整所述编码器的模型参数后得到预训练编码器；所述方法还包括：
10.一种事件序列表征提取装置，包括：
11.根据权利要求10所述的装置，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：武晗，张乐，周景博，刘淇，陈恩红，熊辉，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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