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时间序列分析ppt课件
时间序列分析ppt课 件
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
时间序列展示PPT模板(一)
时间序列展示 小标题文本
01
趋势
最常见的一种时间序列关系，关 心数据如何随着时间变化而变化
图表
02
趋势
最常见的一种时间序列关系，关 心数据如何随着时间变化而变化
03
趋势
最常见的一种时间序列关系，关 心数据如何随着时间变化而变化
2
最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而 变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波 动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现 的趋势
最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而 变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波 动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现 的趋势
图表
01
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
02
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
03
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
04
3图表ຫໍສະໝຸດ 示例示例示例
示例
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化，每 周、每月、每年的变化 趋势是增长、减少、上 下波动或基本不变，这 时候使用线图更好地表 现指标随时间呈现的趋 势
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化，每 周、每月、每年的变化 趋势是增长、减少、上 下波动或基本不变，这 时候使用线图更好地表 现指标随时间呈现的趋 势
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化，每 周、每月、每年的变化 趋势是增长、减少、上 下波动或基本不变，这 时候使用线图更好地表 现指标随时间呈现的趋 势
01
趋势
最常见的一种时间序列关系，关 心数据如何随着时间变化而变化
图表
02
趋势
最常见的一种时间序列关系，关 心数据如何随着时间变化而变化
03
趋势
最常见的一种时间序列关系，关 心数据如何随着时间变化而变化
2
最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而 变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波 动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现 的趋势
最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而 变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波 动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现 的趋势
图表
01
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
02
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
03
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化
04
3图表ຫໍສະໝຸດ 示例示例示例
示例
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化，每 周、每月、每年的变化 趋势是增长、减少、上 下波动或基本不变，这 时候使用线图更好地表 现指标随时间呈现的趋 势
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化，每 周、每月、每年的变化 趋势是增长、减少、上 下波动或基本不变，这 时候使用线图更好地表 现指标随时间呈现的趋 势
最常见的一种时间序列 关系，关心数据如何随 着时间变化而变化，每 周、每月、每年的变化 趋势是增长、减少、上 下波动或基本不变，这 时候使用线图更好地表 现指标随时间呈现的趋 势
时间序列分析课件讲义共85页
时间序列分析课件讲义
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
时间序列分析教材(PPT 113页)
反映现象在较长一段时间内总的发展变动程度，也称为发展 总速度。
9-29
发展速度（续）
二者关系：
定基发展速度＝相应时期的环比发展速度之积。 相邻两定基发展速度之商＝相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响，可计算：
根据表9-1中各年年末人口数，计算2001～2010年这 10年间的平均人口数。
解：
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假 定条件的。实际中，计算结果通常只是近似值。
一般认为，间隔越短，计算结果就越准确。
例如，由一年中各月底数计算的全年平均数，就比只用年初和年末两 项数据计算的结果更准确。
8
8
9-28
二、时间序列分析的速度指标
（一）发展速度＝报告期水平／基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度； 有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度＝报告期水平／上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度，也可称为逐期发展速度。
定基发展速度＝报告期水平／固定基期水平 yt / y0
居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性，是 编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
9-12
18
35%
16
30%
14
12
25%
10
20%
9-29
发展速度（续）
二者关系：
定基发展速度＝相应时期的环比发展速度之积。 相邻两定基发展速度之商＝相应的环比发展速度。
yt y1 y2 ... yt
y0 y0 y1
yt 1
yt yt1 yt y0 y0 yt1
为了消除季节变动因素的影响，可计算：
根据表9-1中各年年末人口数，计算2001～2010年这 10年间的平均人口数。
解：
由不连续时点序列计算平均发展水平的计算公式是有假 定条件的。实际中，计算结果通常只是近似值。
一般认为，间隔越短，计算结果就越准确。
例如，由一年中各月底数计算的全年平均数，就比只用年初和年末两 项数据计算的结果更准确。
8
8
9-28
二、时间序列分析的速度指标
（一）发展速度＝报告期水平／基期水平
说明现象在观察期内发展变化的相对程度； 有环比发展速度与定基发展速度之分
环比发展速度＝报告期水平／上期水平 yi / yi1
反映现象逐期发展变动的程度，也可称为逐期发展速度。
定基发展速度＝报告期水平／固定基期水平 yt / y0
居民消费 水平(元)
——
2236 2641 2834 2972 3138 3397 3609 3818 4089
9-11
三、时间序列的编制原则
保证时间序列中各项数据的可比性，是 编制时间序列的基本原则。
(一) 时间一致 (二) 总体范围一致 (三) 经济内容、计算口径和计算方法一致
9-12
18
35%
16
30%
14
12
25%
10
20%
第五章 时间序列分析PPT
解：根据式（5-3），有：
Y Y 18547.9 21617.9 89403.6 54425.（7 亿元）
n
11
5.2.2.2 根据时点数列计算序时平均数
要精确计算时点数列序时平均数就应该有每一瞬间都登记的资 料，这在实际中几乎是不可能的。在社会经济统计中一般是将一天 看作一个时点，即以“一天”作为最小时间单位。这样时点序列可 认为有连续时点和间断时点序列之分；而连续和间断时点序列又有 间隔相等与间隔不等之别。其序时平均数的计算方法略有不同。
（1）间隔相等连续时点序时平均数的计算: 在统计中，以“天”为统计间隔的时点序列，视其为间隔相等 的连续时点。其序时平均数可按式5–3计算。
n
Y
Y1 Y2 Yn
Yi
i 1
n
n
5.2.2.2 根据时点数列计算序时平均数
（2）间隔不相等连续时点序时平均数的计算: 如果数据资料登记的时间单位仍然是天，但实际上只在观察值 发生变动时才记录一次。此时需采用加权算术平均数的方法计算序 时平均数，权数是每一观察值的持续天数。计算公式如下：
2 140 2 340 2 711 3 371 4 538 5 500 6 210 6 470 7 479 8 346 9 371
103.1 103.4 106.4 114.7 124.1 117.1 108.3 102.8 99.2 98.6
100.4
5.1.1.1 绝对数时间序列
绝对数时间序列又称总量指标序列，指总量指标在不同时间上 的观察值按时间顺序排列而成的序列。总量指标序列是计算分析相 对数和平均数时间序列的基础。
42（台）
5.2.2.2 根据时点数列计算序时平均数
Y Y 18547.9 21617.9 89403.6 54425.（7 亿元）
n
11
5.2.2.2 根据时点数列计算序时平均数
要精确计算时点数列序时平均数就应该有每一瞬间都登记的资 料，这在实际中几乎是不可能的。在社会经济统计中一般是将一天 看作一个时点，即以“一天”作为最小时间单位。这样时点序列可 认为有连续时点和间断时点序列之分；而连续和间断时点序列又有 间隔相等与间隔不等之别。其序时平均数的计算方法略有不同。
（1）间隔相等连续时点序时平均数的计算: 在统计中，以“天”为统计间隔的时点序列，视其为间隔相等 的连续时点。其序时平均数可按式5–3计算。
n
Y
Y1 Y2 Yn
Yi
i 1
n
n
5.2.2.2 根据时点数列计算序时平均数
（2）间隔不相等连续时点序时平均数的计算: 如果数据资料登记的时间单位仍然是天，但实际上只在观察值 发生变动时才记录一次。此时需采用加权算术平均数的方法计算序 时平均数，权数是每一观察值的持续天数。计算公式如下：
2 140 2 340 2 711 3 371 4 538 5 500 6 210 6 470 7 479 8 346 9 371
103.1 103.4 106.4 114.7 124.1 117.1 108.3 102.8 99.2 98.6
100.4
5.1.1.1 绝对数时间序列
绝对数时间序列又称总量指标序列，指总量指标在不同时间上 的观察值按时间顺序排列而成的序列。总量指标序列是计算分析相 对数和平均数时间序列的基础。
42（台）
5.2.2.2 根据时点数列计算序时平均数
第十章时间序列pptPowerPointP
5.皮尔曲线
技术和经济的发展过程经历发生、发展、
成熟三个阶段。在发生阶段变化速度较缓慢；
在发展阶段变化速度加快；在成熟阶段变化速
度由趋向于缓慢；
▪ 其一般形式为：
Yt
L 1 aebt
其中，L为变量Yt的极限值， a,b为常数，t为时间变量
如电视机、手机普及率等。
k
4
3
2
1
-2
-1
1
2
如电视机、手机普及率等。
习惯上，令＝1 w,则Yˆt1 Yt (1 )Yˆt
Yˆt1表示第t 1期的预测值；
称为平滑系数，是人为确定的权数；
Yˆt为第t期的预测值或修匀值；
10.3 季节变动分析
移动平均趋势剔除法
时间序列的趋势变动和季节变动同时存在，先将序列的趋势 剔除，再来测定季节变动
（1）根据时间序列的数据求出各期趋势值Vt
yˆt
1 N
( yt
ytN )
适用于： •近期预测
•预测目标的发展趋势变化不大
N 的选取：在实用上，一般用对过去数据预测的均方误
差S 来作为选取N 的准则。
例：我国近十年来糖的产量
年序
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
糖产量 三期移动平均 四期移动平均
通常表示为：y1, y2 ,..., yt ,..., yn
▪ 例：工农业总产值按年度顺序排列起来的数列； ▪ 某种商品销售量按季度或月度排列起来的数列；等等 ▪ 一个时间序列的形成受到许多因素的共同影响，为了分析
其成因及变动的规律，就需要对其进行分解。
时间序列中每一期的数据都是由不同的因素 同时发生作用的综合结果。
《时间序列》PPT课件 (2)
根据微积分的极值原理，有
Q Q ba22([1al)gyi[l(gyliga(tligalgbt)i](lgbtbi))]00
精选ppt
36
一次指数曲线法
lg yi N•lg alg b• ti tilg yi lg a• ti lg b• ti2
解此联立方程，可以得到
精选ppt
37
▪ 时间序列预测法也叫历史延伸法或外推法。
▪ 时间序列预测法的基本特点是：
假定事物的过去趋势会延伸到未来；
预测所依据的数据具有不规则性；
撇开了市场发展之间的因果关系。
精选ppt
3
从回归分析法的角度看，时间序列分析法
实际上是一种特殊的回归分析法，因为此时
不再考虑事物之间的因果关系或其他相关关 系，而仅考虑研究对象与时间之间的相关关
ti=？？，
ti=23， 可得预测值为
y073.5 7 509 .2 3 2 32101
精选ppt
23
一次曲线
为了衡量所得的回归方程与实际值的偏 离程度，引入不一致系数u。
u
ei2
Q
yi2
yi2
式Q 中
(yi yi)2
ei2剩余平方和
不一致系数u值越小，说明所得的拟合曲 线（回归方程）与实际值倾向线的偏差越
具有均匀时间间隔的各种社会、自然现象的 数量指标依时间次序排列起来的统计数据。
时间序列分析法是通过对历史数据变化的分
析，来评价事物的现状和估计事物的未来变 化。这种方法在科学决策、R&D和市场开拓 活动中的许多场合有广泛的应用，如市场行
情分析、产品销售预测等。
精选ppt
2
▪ 时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时 间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法 建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测 未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。
Q Q ba22([1al)gyi[l(gyliga(tligalgbt)i](lgbtbi))]00
精选ppt
36
一次指数曲线法
lg yi N•lg alg b• ti tilg yi lg a• ti lg b• ti2
解此联立方程，可以得到
精选ppt
37
▪ 时间序列预测法也叫历史延伸法或外推法。
▪ 时间序列预测法的基本特点是：
假定事物的过去趋势会延伸到未来；
预测所依据的数据具有不规则性；
撇开了市场发展之间的因果关系。
精选ppt
3
从回归分析法的角度看，时间序列分析法
实际上是一种特殊的回归分析法，因为此时
不再考虑事物之间的因果关系或其他相关关 系，而仅考虑研究对象与时间之间的相关关
ti=？？，
ti=23， 可得预测值为
y073.5 7 509 .2 3 2 32101
精选ppt
23
一次曲线
为了衡量所得的回归方程与实际值的偏 离程度，引入不一致系数u。
u
ei2
Q
yi2
yi2
式Q 中
(yi yi)2
ei2剩余平方和
不一致系数u值越小，说明所得的拟合曲 线（回归方程）与实际值倾向线的偏差越
具有均匀时间间隔的各种社会、自然现象的 数量指标依时间次序排列起来的统计数据。
时间序列分析法是通过对历史数据变化的分
析，来评价事物的现状和估计事物的未来变 化。这种方法在科学决策、R&D和市场开拓 活动中的许多场合有广泛的应用，如市场行
情分析、产品销售预测等。
精选ppt
2
▪ 时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时 间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法 建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测 未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。
时间序列分析教材(PPT 109页)
11244 11429 11518 12607 13351 15974
490.83
27.5 17921
545.46
29.2 20749
648.30
29.0 35418
第三章 时间序列分析
三、时间序列的编制原则
（一）总体范围应该一致 （二）统计指标的经济内容应该一致 （三）统计指标的计算方法、计算价格和计量单
表1：某种股票1999年各统计时点的收盘价
统计时点 1月1日 3月1日 7月1日 10月1日 12月31日
作用： 反映社会经济现象发展变化的过程和特点，研
究社会经济现象发展变化的趋势和规律以及对未来 状态进行预测的重要依据
第三章 时间序列分析
表3-2 某市社会劳动者、国内生产总值、社会劳动生产率时间序列
年份
1995 1996 1997 1998 1999
2000
2001
2002
2003
社会劳动者 （万人）
2003 771.62 648.30
第三产业增加 值比重 （%）
社会劳动生产 率（元/人）
21.1 11244
21.5 22.1 23.6 25.1 11429 11518 12607 13351
26.0 15974
27.5 17921
29.2 20749
29.0 35418
第三章 时间序列分析
（三）平均数时间序列
位应该保持前后一致 （四）时间序列的时间跨度应力求一致
第三章 时间序列分析
第二节 时间序列的指标分析法
时间序列的指标分析法包括水平指标分析 法与速度指标分析法。
水平指标主要包括平均发展水平和增长量； 速度指标主要包括平均发展速度与平均增 长速度。
基于时间序列的文本分类ppt
基于动态规划思想，解决了特征长短不一 的模板匹配问题 计算样本之间的相似度 KNN方法确定类别
实验效果：十类52%
思考一
统一特征维数
十维、三十维、五十维。。。。。。
使用各种分类器
Libsvm、Liblinear、KNN。。。。。。
最佳：六十段 libsvm 60%
思考二
思路：传统方法置信度低时用时间序列的结果
置信阈值 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 TF/IDF>0.5 0.5-0.6
传统方法正确率
个数 0
比例 0.00% 0.18% 1.76% 2.58% 6.49%
时间序列正确率
40.00% 32.65% 44.44% 55.25%
语料不对？微博？短文本？
选取新闻标题为语料 CDMC2010、CDMC2011
83% VS 51%
语料
时间
传统
CDMC2010
CDMC2011
46%
14%
99%
82%
思考三
特征不对？
词义信息丢失
全局TF/IDF
TF fall / max f 不同文本相同词项权值相同
You are… 1 2… Are you… 1.5 2.5… You are… 1 2… Are you… 2 1…
问题总结
时间序列的有效性 文本的时间性 特征表示
收获
不断思考、不断实践 想法来源于实践
没有实际含义的词，比如and,you,have等等 PorterStemmer 英文？中文
统一词根
实验效果：十类52%
思考一
统一特征维数
十维、三十维、五十维。。。。。。
使用各种分类器
Libsvm、Liblinear、KNN。。。。。。
最佳：六十段 libsvm 60%
思考二
思路：传统方法置信度低时用时间序列的结果
置信阈值 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 TF/IDF>0.5 0.5-0.6
传统方法正确率
个数 0
比例 0.00% 0.18% 1.76% 2.58% 6.49%
时间序列正确率
40.00% 32.65% 44.44% 55.25%
语料不对？微博？短文本？
选取新闻标题为语料 CDMC2010、CDMC2011
83% VS 51%
语料
时间
传统
CDMC2010
CDMC2011
46%
14%
99%
82%
思考三
特征不对？
词义信息丢失
全局TF/IDF
TF fall / max f 不同文本相同词项权值相同
You are… 1 2… Are you… 1.5 2.5… You are… 1 2… Are you… 2 1…
问题总结
时间序列的有效性 文本的时间性 特征表示
收获
不断思考、不断实践 想法来源于实践
没有实际含义的词，比如and,you,have等等 PorterStemmer 英文？中文
统一词根
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分类器 liblinear liblinear liblinear liblinear liblinear liblinear liblinear 方法 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 +10维 +20维 +30维 +50维 +80维 +100维 准确率 0.7953 0.8356 0.8382 0.8357 0.8389 0.8389 0.8399
传统特征按位置三份加权 TF/IDF>1.0 权值3,2,1 TF/IDF>1.0 权值1.5,1.2,1 TF/IDF>1.0 权值1.2,1.1,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1.05,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1,1 TF/IDF>1.0 权值1.19,1.04,1 TF/IDF>1.0 权值1,1,1 TF/IDF>1.0 权值0.9,0.95,1 TF/IDF>1.0 权值0.84,0.96,1 TF/IDF>1.0 权值0.8,0.9,1
思路：传统方法置信度低时用时间序列的结果
置信阈值 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 TF/IDF>0.5 0.5-0.6
传统方法正确率
个数 0
比例 0.00% 0.18% 1.76% 2.58% 6.49%
时间序列正确率
40.00% 32.65% 44.44% 55.25%
思考五
时间序列特征有什么含义？
代表不同位置词的重要性曲线
1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 三段 五段 八段
传统特征按位置分段加权
在传统特征上权值按位置进行加权
准确率 0.873 0.8812 0.8837 0.8845 0.8845 0.8845 0.8859 0.8852 0.8845 0.8837 传统特征按位置八份加权 TF/IDF>1.0 权值1.4,1.13,1.09,1.08,1.06,1.04,1.03,1 准确率 0.8787 传统特征按位置五份加权 TF/IDF>1.0 权值1.29,1.075,1.047,1.03,1 TF/IDF>1.0 权值1.5,1.3,1.2,1.1,1 准确率 0.8834 0.8812
分类任务
数据集
Reuters21578-Apte-90Cat，选取10类（训练集、测试集） TF/IDF、向量空间模型
Liblinear
特征
分类器
传统方法效果
88.5%
基于时间序列的文本分类
传统方法缺点
利用了词义信息，但忽略了单词的位置信息
时间序列
不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列
传统特征后加各段时间序列均值
传统特征后加几维各段时间序列均值特征 TF/IDF>1.0 三段 TF/IDF>1.0 五段 TF/IDF>1.0 50段 TF/IDF>1.0 80段 TF/IDF>1.0 100段
准确率 0.8791 0.878 0.8787 0.8776 0.8794
思考六
时间序列能不能补充？
能否利用单词位置信息来 提高分类效果？
基于时间序列的文本分类
文档一
输入文档
文档二
Xiamen university
We are datamining group
计算TF/IDF
1.1
保留词项位置
1.5
2
0.8
3
2.5
1.1
特征向量
1.5
2
0.8
3
2.5
疑问：不同文档特征数不一样怎么办？？？
DTW——动态时间归整
5 49 72 181
0.00% 16.33% 12.50% 13.80%
0.6-0.7
0.7-0.8 0.8-0.9 0.9-1.0
63.16%
71.93% 86.73% 97.98%
133
171 294 1882
4.77%
6.13% 10.54% 67.52%
22.56%
26.90% 40.47% 68.38%
准确率：48%
时间序列结合传统方法
时间序列特征加在传统特征之后
分类器
liblinear
时间序列加在末尾
TF-IDF>0.5 + 50维时间序列
准确率
0.872
liblinear
TF-IDF>0.5 + 100维时间序列
0.871
思考四
传统特征维数太高？（一万多维VS几十维） PCA降维之后再加时间特征
语料不对？微博？短文本？
选取新闻标题为语料 CDMC2010、CDMC2011
83% VS 51%
语料
时间
传统
CDMC2010
CDMC2011
46%
14%
99%
82%
思考三
特征不对？
词义信息丢失
全局TF/IDF
TF fall / max f 不同文本相同词项权值相同
You are… 1 2… Are you… 1.5 2.5… You are… 1 2… Are you… 2 1…
没有实际含义的词，比如and,you,have等等 PorterStemmer 英文？中文
统一词根
分词
特征表示
向量空间模型 以词项为特征组成高维特征向量 TF/IDF得到权值
TF/IDF
TF（Term Frequency）
表示词项频率
TFij fij / max fi
基于动态规划思想，解决了特征长短不一 的模板匹配问题 计算样本之间的相似度 KNN方法确定类别
实验效果：十类52%
思考一
统一特征维数
十维、三十维、五十维。。。。。。
使用各种分类器
Libsvm、Liblinear、KNN。。。。。。
最佳：六十段 libsvm 60%
思考二
IDF（Inverse Document Frequency）
逆文档频率
IDFi log 2 N / ni
TF*IDF值
降维方法
特征选择
文档频率 信息增益 互信息 文本证据权
PCA 词项聚类
建模过程
分类器选择
朴素贝叶斯 K近邻 SVM--Liblinear
基于时间序列的文本分类
陈伟程
简介
基于时间序列的文本分类
传统文本分类方法 时间序列分类方法 结合方法尝试
文本分类一般过程
预处理
将文档集表示成易于计算机处理的形式
特征表示与选择、降维
根据适宜的权重计算方法表示文档中各项的重要性
学习建模
构建分类器
文本分类预处理
去标点、多余空格、数字（可选） 大小写统一 去停用词（stop words）
问题总结
时间序列的有效性 文本的时间性 特征表示
收获
不断思考、不断实践 想法来源于实践
传统特征按位置三份加权 TF/IDF>1.0 权值3,2,1 TF/IDF>1.0 权值1.5,1.2,1 TF/IDF>1.0 权值1.2,1.1,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1.05,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1,1 TF/IDF>1.0 权值1.19,1.04,1 TF/IDF>1.0 权值1,1,1 TF/IDF>1.0 权值0.9,0.95,1 TF/IDF>1.0 权值0.84,0.96,1 TF/IDF>1.0 权值0.8,0.9,1
思路：传统方法置信度低时用时间序列的结果
置信阈值 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 TF/IDF>0.5 0.5-0.6
传统方法正确率
个数 0
比例 0.00% 0.18% 1.76% 2.58% 6.49%
时间序列正确率
40.00% 32.65% 44.44% 55.25%
思考五
时间序列特征有什么含义？
代表不同位置词的重要性曲线
1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 三段 五段 八段
传统特征按位置分段加权
在传统特征上权值按位置进行加权
准确率 0.873 0.8812 0.8837 0.8845 0.8845 0.8845 0.8859 0.8852 0.8845 0.8837 传统特征按位置八份加权 TF/IDF>1.0 权值1.4,1.13,1.09,1.08,1.06,1.04,1.03,1 准确率 0.8787 传统特征按位置五份加权 TF/IDF>1.0 权值1.29,1.075,1.047,1.03,1 TF/IDF>1.0 权值1.5,1.3,1.2,1.1,1 准确率 0.8834 0.8812
分类任务
数据集
Reuters21578-Apte-90Cat，选取10类（训练集、测试集） TF/IDF、向量空间模型
Liblinear
特征
分类器
传统方法效果
88.5%
基于时间序列的文本分类
传统方法缺点
利用了词义信息，但忽略了单词的位置信息
时间序列
不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列
传统特征后加各段时间序列均值
传统特征后加几维各段时间序列均值特征 TF/IDF>1.0 三段 TF/IDF>1.0 五段 TF/IDF>1.0 50段 TF/IDF>1.0 80段 TF/IDF>1.0 100段
准确率 0.8791 0.878 0.8787 0.8776 0.8794
思考六
时间序列能不能补充？
能否利用单词位置信息来 提高分类效果？
基于时间序列的文本分类
文档一
输入文档
文档二
Xiamen university
We are datamining group
计算TF/IDF
1.1
保留词项位置
1.5
2
0.8
3
2.5
1.1
特征向量
1.5
2
0.8
3
2.5
疑问：不同文档特征数不一样怎么办？？？
DTW——动态时间归整
5 49 72 181
0.00% 16.33% 12.50% 13.80%
0.6-0.7
0.7-0.8 0.8-0.9 0.9-1.0
63.16%
71.93% 86.73% 97.98%
133
171 294 1882
4.77%
6.13% 10.54% 67.52%
22.56%
26.90% 40.47% 68.38%
准确率：48%
时间序列结合传统方法
时间序列特征加在传统特征之后
分类器
liblinear
时间序列加在末尾
TF-IDF>0.5 + 50维时间序列
准确率
0.872
liblinear
TF-IDF>0.5 + 100维时间序列
0.871
思考四
传统特征维数太高？（一万多维VS几十维） PCA降维之后再加时间特征
语料不对？微博？短文本？
选取新闻标题为语料 CDMC2010、CDMC2011
83% VS 51%
语料
时间
传统
CDMC2010
CDMC2011
46%
14%
99%
82%
思考三
特征不对？
词义信息丢失
全局TF/IDF
TF fall / max f 不同文本相同词项权值相同
You are… 1 2… Are you… 1.5 2.5… You are… 1 2… Are you… 2 1…
没有实际含义的词，比如and,you,have等等 PorterStemmer 英文？中文
统一词根
分词
特征表示
向量空间模型 以词项为特征组成高维特征向量 TF/IDF得到权值
TF/IDF
TF（Term Frequency）
表示词项频率
TFij fij / max fi
基于动态规划思想，解决了特征长短不一 的模板匹配问题 计算样本之间的相似度 KNN方法确定类别
实验效果：十类52%
思考一
统一特征维数
十维、三十维、五十维。。。。。。
使用各种分类器
Libsvm、Liblinear、KNN。。。。。。
最佳：六十段 libsvm 60%
思考二
IDF（Inverse Document Frequency）
逆文档频率
IDFi log 2 N / ni
TF*IDF值
降维方法
特征选择
文档频率 信息增益 互信息 文本证据权
PCA 词项聚类
建模过程
分类器选择
朴素贝叶斯 K近邻 SVM--Liblinear
基于时间序列的文本分类
陈伟程
简介
基于时间序列的文本分类
传统文本分类方法 时间序列分类方法 结合方法尝试
文本分类一般过程
预处理
将文档集表示成易于计算机处理的形式
特征表示与选择、降维
根据适宜的权重计算方法表示文档中各项的重要性
学习建模
构建分类器
文本分类预处理
去标点、多余空格、数字（可选） 大小写统一 去停用词（stop words）
问题总结
时间序列的有效性 文本的时间性 特征表示
收获
不断思考、不断实践 想法来源于实践