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公开(公告)号：CN110879865B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911052966.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06N3/08 , G06F21/31
Abstract: 本说明书实施例公开了核身产品的推荐方法和装置。本说明的一个实施例公开的方法，包括：将用户的属性特征分别输入至迭代前和迭代后的第一推荐模型中，以确定多个核身产品对于用户的第一推荐值和第二推荐值，根据第一推荐值和第二推荐值确定最终推荐值，根据最终推荐值向用户推荐至少一种核身产品；第一推荐模型为强化学习模型。
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公开(公告)号：CN111461892A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010244612.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用于风险识别模型的衍生变量选择方法、装置及电子设备、存储介质，涉及风险识别领域。通过根据目标遗传算法模型及其种子池生成的衍生变量的质量，确定目标遗传算法模型更新后的种子池，且更新后的种子池包括更新前种子池生成的N个质量最优的衍生变量的父本集合；然后根据第一父本累积变量集合和第二父本累积变量集合，以衍生变量质量最优的变异方向确定目标衍生变量集合，输出目标衍生变量集合中的衍生变量，以作为风险识别模型的样本特征。
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公开(公告)号：CN110879865A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911052966.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06N3/08 , G06F21/31
Abstract: 本说明书实施例公开了核身产品的推荐方法和装置。本说明的一个实施例公开的方法，包括：将用户的属性特征分别输入至迭代前和迭代后的第一推荐模型中，以确定多个核身产品对于用户的第一推荐值和第二推荐值，根据第一推荐值和第二推荐值确定最终推荐值，根据最终推荐值向用户推荐至少一种核身产品；第一推荐模型为强化学习模型。
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公开(公告)号：CN111475587B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010440549.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/28 , G06Q10/0635 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书提供一种风险识别方法和系统，所述风险识别模型包括多层数据层和多个分类器，多个分类器分别与多层数据层连接，多个分类器代表多个精度档位。所述方法和系统将目标数据输入风险识别分类模型，并基于当前的目标业务数据设定目标精度档位，从而将与目标精度档位对应的目标分类器的输出结果作为目标数据的分类结果。所述方法和系统通过一个多精度数据分类模型实现多个精度的数据分类，基于目标业务数据调整对应的分类器，对简单的样本简化计算过程，对复杂的样本加强计算精度，从而节省计算时间，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN111386546B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201980004846.3
申请日：2019-12-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40
Abstract: 提供了用于评估风险的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。方法之一包括：获得多个交易，每个交易包括多个数据维度，其中，所述多个交易中的一些交易被标记为风险交易，所述多个交易中的一些交易被标记为安全交易；获取多个数据维度中的至少一个数据维度作为输出空间，并且获得除所述至少一个数据维度以外的多个数据维度作为输入空间；初始化从输入空间到潜在空间的第一映射以及从潜在空间到输出空间的第二映射，其中第一映射包括根据广义线性模型的逆，将输入空间映射到潜在空间；以及优化第一映射和第二映射以生成贝塞尔曲面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111325444B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010069040.7
申请日：2020-01-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 付大鹏
Abstract: 本说明书提供一种风险防控决策方法、装置、系统及设备，所述方法包括：利用风险防控系统调用风险决策模型，进行风险决策。其中，风险决策模型是利用强化学习算法，将历史风险事件数据作为样本数据训练构建获得。将强化学习应用到风险防控系统中，从使用优化算法去求一个满足多目标的决策空间问题，回归到决策问题本身。
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公开(公告)号：CN112734046A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110018483.8
申请日：2021-01-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种模型训练及数据检测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：一种模型训练方法，所述方法包括：将公开数据输入预先训练得到的教师综合模型，由所述教师综合模型输出第一标签值；其中，所述教师综合模型是根据私有数据训练得到；将所述公开数据输入待训练的学生模型，由所述学生模型输出第一预测值，并根据所述第一预测值与所述第一标签值的差异调整所述学生模型的网络参数。
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公开(公告)号：CN111475587A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010440549.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种多精度数据分类模型、方法和系统，所述多精度数据分类模型包括多层数据层和多个分类器，多个分类器分别与多层数据层连接，多个分类器代表多个精度档位。所述方法和系统将目标数据输入多精度数据分类模型，并基于当前的目标业务数据设定目标精度档位，从而将与目标精度档位对应的目标分类器的输出结果作为目标数据的分类结果。所述方法和系统通过一个多精度数据分类模型实现多个精度的数据分类，基于目标业务数据调整对应的分类器，对简单的样本简化计算过程，对复杂的样本加强计算精度，从而节省计算时间，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN111325444A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010069040.7
申请日：2020-01-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 付大鹏
Abstract: 本说明书提供一种风险防控决策方法、装置、系统及设备，所述方法包括：利用风险防控系统调用风险决策模型，进行风险决策。其中，风险决策模型是利用强化学习算法，将历史风险事件数据作为样本数据训练构建获得。将强化学习应用到风险防控系统中，从使用优化算法去求一个满足多目标的决策空间问题，回归到决策问题本身。
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公开(公告)号：CN111292122A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010047694.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 付大鹏
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用于促进用户在目标对象推荐任务期间针对目标对象执行目标行为的方法，包括：基于所述各个候选权益的推荐系数，从所述候选权益集中确定出针对所述用户的推荐权益，并将所述推荐权益提供在所述用户的终端设备上，以执行权益推荐操作，所述推荐权益用于促使所述用户执行针对目标对象的至少一个目标行为；从所述终端设备获取用户针对所述推荐权益的响应行为数据；基于所述响应行为数据，确定所述权益推荐操作的收益；以及基于所述收益，更新所述各个候选权益的推荐系数。
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