一种不均衡分类的时序数据过采样方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种不均衡分类的时序数据过采样方法及系统，包括：将从不均衡分类的时序数据提取得到的特征表示从高维空间映射至低维空间，并引入监督对比机制调整低维空间中的时序数据分布；在所述低维空间中，根据时序数据的分布密度识别少数类样本中的高质量样本；基于所述高质量样本通过插值生成新样本；对所述新样本进行验证，保留验证通过的样本，得到过采样处理后的时序数据。相较于现有技术，本发明提升了时序数据过采样时的质量与平衡性。