时间序列数据处理方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融科技、医疗健康等业务场景中，公开了一种时间序列数据处理方法、装置、设备及介质，包括：获取原始时间序列数据；对原始时间序列数据执行数据增强操作以生成增强时间序列数据；基于增强时间序列数据采用对比学习方式训练特征编码器以获得预训练特征编码器；将预训练特征编码器与稀疏注意力机制模块连接以构建时间序列建模网络；利用该时间序列建模网络处理目标时间序列数据以生成处理结果。本发明通过在未标注数据上构建增强视图并引入对比学习训练特征编码器，从而获得具有泛化能力的时序表征，结合稀疏注意力机制实现对长依赖关系的有效建模，在不依赖大量标注数据的情况下提升时间序列建模的准确性。