公开(公告)号：CN112949752B

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202110322500.7

申请日：2021-03-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 申书恒 ,  郑霖 ,  傅欣艺 ,  刘蓓 ,  王维强

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/00 ,  G06N20/20 ,  G06Q20/40 ,  G06F16/9535

Abstract: 本说明书实施例提供一种业务预测系统的训练方法。在该方法中的第一阶段，先利用源域丰富的标签信息，训练源域与目标域共享的强特征提取器，之后将其应用于目标域；在第二阶段，利用经由训练后的特征提取器从目标域样本中提取出的强特征，以及目标域样本中的原始特征和业务标签，对针对目标域对象的业务预测模型进行有监督地训练。由此，第一阶段中训练出的强特征提取器和第二阶段中训练出的业务预测模型，构成应用于目标域的业务预测系统。

公开(公告)号：CN112949752A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110322500.7

申请日：2021-03-25

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 申书恒 ,  郑霖 ,  傅欣艺 ,  刘蓓 ,  王维强

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/00 ,  G06N20/20 ,  G06Q20/40 ,  G06F16/9535

Abstract: 本说明书实施例提供一种业务预测系统的训练方法。在该方法中的第一阶段，先利用源域丰富的标签信息，训练源域与目标域共享的强特征提取器，之后将其应用于目标域；在第二阶段，利用经由训练后的特征提取器从目标域样本中提取出的强特征，以及目标域样本中的原始特征和业务标签，对针对目标域对象的业务预测模型进行有监督地训练。由此，第一阶段中训练出的强特征提取器和第二阶段中训练出的业务预测模型，构成应用于目标域的业务预测系统。