公开(公告)号：CN117807439A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311848645.6

申请日：2023-12-28

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 彭逸洲 ,  宝鹏庆 ,  谭鸿 ,  曹林春 ,  万昕 ,  王梦麟 ,  顾书轩

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06Q40/06 ,  H04L9/40 ,  H04L41/14

Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置，具体包括：通过对获取到的历史会话流量数据进行筛选，得到对应的会话序列信息。然后对会话序列信息中的部分信息进行遮盖，将遮盖后序列信息输入到待训练的目标模型，使得目标模型对被遮盖信息进行预测，生成预测结果。以最小化预测结果与被遮盖信息的偏差为优化目标，训练目标模型。利用训练好的目标模型，提取待风控流量数据的特征信息，并将待风控流量数据的特征信息与流量库中的特征信息进行匹配，根据匹配结果进行风控。相比于现有的风控方法来说，本说明书中的模型训练方法，训练效率较高，整个训练过程中所消耗的成本较少，使得对于流量数据的风控过程的风控效率获得明显提升。

公开(公告)号：CN114648070B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202210296932.X

申请日：2022-03-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 宋博文 ,  李佳霓 ,  张天翼 ,  马樱珍 ,  曹林春 ,  朱明超

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06F11/34

Abstract: 本说明书实施例提供关键行为抽取网络、关键属性抽取网络的训练方法及装置。其中，关键行为抽取网络的训练方法包括：先将原始行为序列输入关键行为抽取网络，得到若干关键行为，形成关键行为序列；所述原始行为序列包括目标用户做出的按时间顺序排列的T个操作行为；再将所述关键行为序列输入预先训练好的业务预测模型，得到业务预测结果；之后，基于所述业务预测结果和所述原始行为序列的业务标签，训练所述关键行为抽取网络。如此，可以自动精准地抽取关键行为，有效增强对完整行为序列的业务预测结果的可解释性。

公开(公告)号：CN114648070A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202210296932.X

申请日：2022-03-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 宋博文 ,  李佳霓 ,  张天翼 ,  马樱珍 ,  曹林春 ,  朱明超

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F11/34

Abstract: 本说明书实施例提供关键行为抽取网络、关键属性抽取网络的训练方法及装置。其中，关键行为抽取网络的训练方法包括：先将原始行为序列输入关键行为抽取网络，得到若干关键行为，形成关键行为序列；所述原始行为序列包括目标用户做出的按时间顺序排列的T个操作行为；再将所述关键行为序列输入预先训练好的业务预测模型，得到业务预测结果；之后，基于所述业务预测结果和所述原始行为序列的业务标签，训练所述关键行为抽取网络。如此，可以自动精准地抽取关键行为，有效增强对完整行为序列的业务预测结果的可解释性。