【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及金融科技领域，尤其涉及一种数据异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在金融行业中，产品交易作为推动市场繁荣与机构盈利的核心引擎，其重要性不言而喻。随着金融科技的飞速发展，金融市场上涌现出的金融产品种类日益繁多，交易规模持续扩大，交易数据的复杂性和多样性也随之激增。这些交易数据不仅涵盖了股票、债券、基金、外汇、衍生品等传统金融产品，还涵盖了数字货币、区块链资产等新兴金融形态，使得数据的处理与分析面临前所未有的挑战。
2、在追求产品交易可持续增长的目标下，深入剖析交易数据，挖掘影响交易的关键因素成为关键任务。然而，实际操作中，产品交易数据具有很高的复杂性，既包含海量的结构化数据(如价格、成交量、时间戳等)，也掺杂着大量的非结构化或半结构化数据(如市场新闻、社交媒体情绪、政策变动等)。这些数据之间的关联性错综复杂，加之不同产品间特有的交易规则、市场特性及投资者行为差异，使得准确、高效地识别关键影响因素变得尤为困难。
技术实现思路
1、本...
【技术保护点】
1.一种数据异常识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述获取产品时间序列数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述对所述产品时间序列数据进行动态图构建，得到产品时间维度图序列的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，在所述将所述产品时间维度图序列输入至预训练的特征提取模型中，得到产品演化特征的步骤之前，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述计算不同时间序列的...
【技术特征摘要】
1.一种数据异常识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述获取产品时间序列数据的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述对所述产品时间序列数据进行动态图构建，得到产品时间维度图序列的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，在所述将所述产品时间维度图序列输入至预训练的特征提取模型中，得到产品演化特征的步骤之前，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述计算不同时间序列的产品演化特征的相似度，得到产品演化相似度的步骤，具体包括：
6.根据权利要求1所述的数据异常识别方法，其特征在于，所述提取所述产品时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱文娟，曹建，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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