基于多尺度对比学习的时序数据特征增强表示方法及装置

本申请涉及计算机信息技术领域的一种基于多尺度对比学习的时序数据特征增强表示方法及装置。所述方法包括：分别提取原始时序订单数据三类节点关系数据及各订单节点基础属性信息，构建订单节点特征矩阵，利用邻域子图订单节点特征聚合单元针对三类节点关系数据分别构建关系图，处理得各关系图对应的订单节点基础特征，分别利用全局级别订单对比学习单元以及局部级别订单对比学习单元根据订单节点基础特征提取全局语义特征以及局部语义特征，融合这两个特征，得订单基础属性增强后的多尺度融合物流订单增强特征。采用本方法能够缓解物流订单特征稀疏与类别不平衡，破解多尺度信息割裂，提升订单语义表达及下游任务适配性。