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公开(公告)号：CN111383028B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202010181153.6
申请日：2020-03-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了预测模型训练方法及装置、预测方法及装置，其中，所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练，得到所述第一预测模型；将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型，获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值；基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值；获取每个所述用户的信用特征，并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练，得到第二预测模型；采用上述串联模式对第一预测模型和第二预测模型进行级联训练，使得预测模型的训练更加简单。
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公开(公告)号：CN113256275B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110797310.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中，专家系统的更新方法包括：获取目标业务的样本业务特征数据以及目标业务的优化目标数据；根据样本业务特征数据和优化目标数据，训练目标业务对应的概率图网络，得到训练完成的概率图网络的网络参数，概率图网络是根据专家系统接收的目标业务对应的模糊逻辑信息生成；基于训练得到的网络参数，输出对于专家系统的模糊逻辑信息的更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习网络参数的能力，能够据此优化专家系统的录入信息，有利于专家系统的决策结果更准确。
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公开(公告)号：CN113269540B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110797304.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中专家系统的更新方法，包括：获取至少一个参考专家系统对应的概率图网络，所述参考专家系统与目标专家系统用于基于同一目标业务的业务特征数据输出目标业务对应的业务决策结果；获取目标业务的样本业务特征数据和优化目标数据；基于上述数据，结合参考专家系统和目标专家系统的概率图网络进行图结构学习，输出对目标专家系统的概率图网络的图结构更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习图结构的能力，有利于专家系统的决策结果更准确。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113256275A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110797310.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中，专家系统的更新方法包括：获取目标业务的样本业务特征数据以及目标业务的优化目标数据；根据样本业务特征数据和优化目标数据，训练目标业务对应的概率图网络，得到训练完成的概率图网络的网络参数，概率图网络是根据专家系统接收的目标业务对应的模糊逻辑信息生成；基于训练得到的网络参数，输出对于专家系统的模糊逻辑信息的更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习网络参数的能力，能够据此优化专家系统的录入信息，有利于专家系统的决策结果更准确。
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公开(公告)号：CN113269540A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110797304.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中专家系统的更新方法，包括：获取至少一个参考专家系统对应的概率图网络，所述参考专家系统与目标专家系统用于基于同一目标业务的业务特征数据输出目标业务对应的业务决策结果；获取目标业务的样本业务特征数据和优化目标数据；基于上述数据，结合参考专家系统和目标专家系统的概率图网络进行图结构学习，输出对目标专家系统的概率图网络的图结构更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习图结构的能力，有利于专家系统的决策结果更准确。
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公开(公告)号：CN113256274A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110797305.X
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种基于专家系统的业务处理方法及装置，其中方法包括：获取待处理的目标业务的至少一个业务特征数据；对业务特征数据进行模糊化处理得到对应的模糊化值；基于各个业务特征数据对应的模糊化值、以及预先设置的模糊逻辑进行模糊推理，得到模糊推理结果；所述模糊逻辑中包括第一模糊逻辑和第二模糊逻辑，第一模糊逻辑的结论信息作为第二模糊逻辑的其中一个条件信息；对模糊推理结果进行去模糊化，得到目标业务的业务决策结果；通过专家系统的输出交互界面显示目标业务的业务决策结果。本实施例的方法提高了业务处理效率，也能获得较好的决策准确性。
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公开(公告)号：CN111383028A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010181153.6
申请日：2020-03-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了预测模型训练方法及装置、预测方法及装置，其中，所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练，得到所述第一预测模型；将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型，获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值；基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值；获取每个所述用户的信用特征，并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练，得到第二预测模型；采用上述串联模式对第一预测模型和第二预测模型进行级联训练，使得预测模型的训练更加简单。
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