一种基于动态切片与双分支对抗的违法行为预测方法

本发明属于预测目的的数据处理方法的技术领域，更具体地，涉及一种基于动态切片与双分支对抗的违法行为预测方法。所述方法包括：收集多维度网络交易违法行为商品时序数据集；构建违法行为时间序列预测模型；将时序数据集输入到动态切片长度调整模块，对该数据集进行动态切片，并对每个切片进行标准化处理；将标准化处理后的数据输入到差异感知时序预测模块进行处理；将标准化处理后的数据输入到动态统计特征预测模块进行处理；将差异感知时序预测模块的预测结果与动态统计特征预测模块的预测结果进行融合，作为最终的时序预测结果。本发明解决了时间序列预测场景中非平稳性、长程依赖性及对异常数据和事件数据鲁棒性问题。