机器算法验证 - 去规范化谷歌趋势数据？ - 吾爱随笔录

机器算法验证时间序列数据集描述性统计

2022-03-26 20:32:07

有人对如何对 Google 趋势数据进行非规范化有建议吗？该网站表示，他们的趋势是根据以下指标得出的：

图表上的数字反映了针对特定字词的搜索次数，相对于一段时间内在 Google 上完成的搜索总数。它们不代表绝对搜索量数字，因为数据是标准化的，并以 0-100 的比例呈现。图上的每个点除以最高点再乘以100。当我们没有足够的数据时，显示0

我一直在尝试从那里向后工作，但意识到我需要每个搜索查询的峰值，而我没有。任何想法表示赞赏。

2个回答

由于归一化包括

z = \frac{x}{max (x)},

$\mathbf{z} = \frac{\mathbf{x}}{\max(\mathbf{x})},$ 在哪里

x

$\mathbf{x}$ 是搜索量的向量，并且

max (x)

$\max(\mathbf{x})$ 是最大元素

x

$\mathbf{x}$ ，如果你想要去归一化的数据，你应该将归一化向量的每个元素乘以最大元素

x

$\mathbf{x}$ ：

x = z \times max (x) .

$\mathbf{x} = \mathbf{z} \times \max(\mathbf{x}).$

不幸的是，如果你不知道 $\max(\mathbf{x})$ 你不能对你的数据进行反规范化。

对 Google 趋势数据进行反规范化可能非常有用，但由于舍入误差，这很棘手：当比较搜索量大不相同的 2 个查询时，频率较低的查询的时间序列可能到处都显示为 0。

为了解决这个问题，我们开发了一种名为Google Trends Anchor Bank 的方法。它在这里可用：https ://github.com/epfl-dlab/GoogleTrendsAnchorBank

描述该方法的技术论文可在此处获得：https ://arxiv.org/abs/2007.13861

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