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公开(公告)号：CN113052324A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110316092.4
申请日：2021-03-24
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户异常模式识别方法、装置以及设备。方案包括：确定包含指定的特征转换结构的识别模型；获取第一样本集，并根据第一样本集，对特征转换结构进行训练，得到特征转换结构包含的多维参数；获取第二样本集，第二样本集包括曾处于用户异常模式的用户的相关数据；对多维参数中维度取值之间的比例关系进行锁定，并为多维参数确定整体的放缩系数和偏置系数；根据第二样本集，对识别模型进行元学习，以调整放缩系数和偏置系数；通过元学习后的识别模型，判定待识别用户是否处于用户异常模式。
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公开(公告)号：CN111383030B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010468140.7
申请日：2020-05-28
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交易风险的检测方法、装置及设备，所述方法包括：获取待分析的交易数据；对所述交易数据进行特征提取，获取所述交易数据对应的低阶特征和高阶特征；将所述交易数据对应的低阶特征和高阶特征输入到风险分析模型中进行数据风险分析，确定所述交易数据对应的交易是否为存在预定风险，所述风险分析模型是采用元学习通过预定的低阶特征样本和高阶特征样本进行训练得到的模型。
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公开(公告)号：CN113052324B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110316092.4
申请日：2021-03-24
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户异常模式识别方法、装置以及设备。方案包括：确定包含指定的特征转换结构的识别模型；获取第一样本集，并根据第一样本集，对特征转换结构进行训练，得到特征转换结构包含的多维参数；获取第二样本集，第二样本集包括曾处于用户异常模式的用户的相关数据；对多维参数中维度取值之间的比例关系进行锁定，并为多维参数确定整体的放缩系数和偏置系数；根据第二样本集，对识别模型进行元学习，以调整放缩系数和偏置系数；通过元学习后的识别模型，判定待识别用户是否处于用户异常模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114240101A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111461036.6
申请日：2021-12-02
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风险识别模型的验证方法、装置以及设备。通过预先构建包含N个类型的风险集合的风险池，并从所述风险池中的任意的第i个风险集合进行随机抽取多个待验证的风险数据，并对抽取得到的多个待验证的风险数据进行人工验证而得到人工验证结果，从而可以比对抽取得到的人工验证结果和模型识别结果的一致性程度，并基于该一致性程度来确定风险池中风险识别模型对于所述第i个类型的风险集合的模型识别结果是否通过验证。
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公开(公告)号：CN111383030A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010468140.7
申请日：2020-05-28
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交易风险的检测方法、装置及设备，所述方法包括：获取待分析的交易数据；对所述交易数据进行特征提取，获取所述交易数据对应的低阶特征和高阶特征；将所述交易数据对应的低阶特征和高阶特征输入到风险分析模型中进行数据风险分析，确定所述交易数据对应的交易是否为存在预定风险，所述风险分析模型是采用元学习通过预定的低阶特征样本和高阶特征样本进行训练得到的模型。
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公开(公告)号：CN114118958B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111402681.0
申请日：2021-11-24
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一种自动化审理方法和装置。该方法包括：得到主体数据特征；将所述主体数据特征输入预先训练的审理模型中，得到该审理模型输出的审理结果；其中，所述审理模型是利用第一人工专家经验训练得到的；将所述审理结果输入预先训练的报文生成模型中，得到该报文生成模型输出的审理结果报文；其中，所述报文生成模型是利用第二人工专家经验训练得到的；上报所述审理结果报文。本说明书实施例能够自动化实现对主体进行审理的审理业务。
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公开(公告)号：CN114118958A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111402681.0
申请日：2021-11-24
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一种自动化审理方法和装置。该方法包括：得到主体数据特征；将所述主体数据特征输入预先训练的审理模型中，得到该审理模型输出的审理结果；其中，所述审理模型是利用第一人工专家经验训练得到的；将所述审理结果输入预先训练的报文生成模型中，得到该报文生成模型输出的审理结果报文；其中，所述报文生成模型是利用第二人工专家经验训练得到的；上报所述审理结果报文。本说明书实施例能够自动化实现对主体进行审理的审理业务。
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公开(公告)号：CN111311372A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010142402.0
申请日：2020-03-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 孙富
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本说明书实施例提供一种用户识别方法和装置，该方法包括：在对待识别用户进行识别之前，预先基于样本用户的样本交易特征训练得到用于识别用户是否为非法用户的用户识别模型，样本交易特征包括样本稠密特征、第一样本稀疏特征和第二样本稀疏特征，所述第二样本稀疏特征中包括所述样本用户的交易对手的用户标识；在对待识别用户进行识别时，获取待识别用户的交易数据；根据交易数据，确定待识别用户的交易特征，交易特征中包括稠密特征、第一稀疏特征和第二稀疏特征，第二稀疏特征中包括待识别用户的交易对手的用户标识；基于待识别用户的交易特征和用户识别模型，可以确定得到待识别用户是否为非法用户。
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