【技术实现步骤摘要】
本说明书一个或多个实施例涉及数据处理，尤其涉及一种超长序列数据建模方法、风险预测方法及装置。
技术介绍
1、随着技术的发展，线上资金交易在人们的生活中使用频率越来越高。保证交易的资金安全性，降低交易的风险性，是线上交易领域一如既往的追求目标。在执行对交易事件的资金风险评估等处理任务时，通常会将历史记录中的交易事件构建成序列化数据，利用该序列化数据和深度学习模型执行资金风险评估等任务。在对交易事件等数据进行处理时，需要对其中的隐私数据进行保护。
2、目前，希望能有改进的方案，可以构建更加有效的序列化数据，从而提高模型预测的性能。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例描述了一种超长序列数据建模方法、风险预测方法及装置，以基于大量交易事件构建一种新的序列化数据，从而提高模型预测的性能。具体的技术方案如下。
2、第一方面，实施例提供了一种交易事件的超长序列数据建模方法，包括：
3、确定按照时间顺序排列的多个交易事件，任意一个交易事件包含若干属性值；
...【技术保护点】
1.一种交易事件的超长序列数据建模方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述前一个交易事件是比所述当前交易事件的时间戳更晚的交易事件。
3.根据权利要求1所述的方法，所述确定按照时间顺序排列的多个交易事件的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，对所述多个初始交易事件执行的处理还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个交易事件包含的若干属性值按照指定属性顺序排列；所述按照对应的所述时间顺序进行串联的步骤，包括：
6.一种基于超长序列数据的风险预测方法，包括：
7.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种交易事件的超长序列数据建模方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述前一个交易事件是比所述当前交易事件的时间戳更晚的交易事件。
3.根据权利要求1所述的方法，所述确定按照时间顺序排列的多个交易事件的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，对所述多个初始交易事件执行的处理还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个交易事件包含的若干属性值按照指定属性顺序排列；所述按照对应的所述时间顺序进行串联的步骤，包括：
6.一种基于超长序列数据的风险预测方法，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述风险预测模型基于状态空间模...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宁涛，胡佳豪，傅幸，王维强，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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