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公开(公告)号：CN111738628B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010816539.X
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种风险群组识别方法及装置，其中，该方法包括：获取待风控的目标业务的业务行为数据。基于该业务行为数据和至少一个目标介质类型，构建第一关系网络图谱；该第一关系网络图谱包括：用户节点、以及与目标介质类型对应的介质节点，该目标介质类型是基于利用训练好的图深度学习模型得到的边权重数据所确定的。利用预设群组划分方式，对第一关系网络图谱中的多个用户节点进行群组划分，得到多个目标群组。在多个目标群组中，根据各目标群组的业务行为数据，确定风险群组。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111210279B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010021082.3
申请日：2020-01-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种目标用户预测方法、装置和电子设备；所述方法包括：获取用户介质网络图；所述用户介质网络图包括：表示用户的用户节点、表示介质的介质节点，以及连接用户节点和介质节点以表示用户与介质存在对应关系的边；其中，部分所述用户节点关联有用于表示目标用户的标签；将所述用户介质网络图输入图注意力网络模型，得到所述用户节点与所述介质节点间的影响度；根据所述影响度，重构所述用户介质网络图；并迭代训练图注意力网络模型，并在迭代结束时获得待预测用户介质网络图和训练后的图注意力网络模型；根据所述待预测用户介质网络图和所述训练后的图注意力网络模型，得到目标用户预测结果。
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公开(公告)号：CN110796450A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911063313.0
申请日：2019-10-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 曾利彬
Abstract: 本说明书实施例提供可信关系处理方法以及装置，其中，所述可信关系处理方法包括：确定业务点在基于可信主体与可信客体构建的主客体关系对的业务特征数据；通过将所述主客体关系对的业务特征数据输入可信预测模型，输出所述主客体关系对的可信覆盖率预测；根据所述可信覆盖率预测、所述业务点的业务用户在所述主客体关系对的用户特征数据以及针对所述业务点的历史业务数据进行标记获得的正样本和负样本，确定所述主客体关系对的可信特征阈值；在所述业务用户在所述主客体关系对的用户特征数据不小于所述主客体关系对的可信特征阈值的情况下，将所述主客体关系对确定为对所述业务用户提交的业务请求进行可信判定的可信关系对。
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公开(公告)号：CN110796450B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911063313.0
申请日：2019-10-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 曾利彬
Abstract: 本说明书实施例提供可信关系处理方法以及装置，其中，所述可信关系处理方法包括：确定业务点在基于可信主体与可信客体构建的主客体关系对的业务特征数据；通过将所述主客体关系对的业务特征数据输入可信预测模型，输出所述主客体关系对的可信覆盖率预测；根据所述可信覆盖率预测、所述业务点的业务用户在所述主客体关系对的用户特征数据以及针对所述业务点的历史业务数据进行标记获得的正样本和负样本，确定所述主客体关系对的可信特征阈值；在所述业务用户在所述主客体关系对的用户特征数据不小于所述主客体关系对的可信特征阈值的情况下，将所述主客体关系对确定为对所述业务用户提交的业务请求进行可信判定的可信关系对。
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公开(公告)号：CN111738628A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010816539.X
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种风险群组识别方法及装置，其中，该方法包括：获取待风控的目标业务的业务行为数据。基于该业务行为数据和至少一个目标介质类型，构建第一关系网络图谱；该第一关系网络图谱包括：用户节点、以及与目标介质类型对应的介质节点，该目标介质类型是基于利用训练好的图深度学习模型得到的边权重数据所确定的。利用预设群组划分方式，对第一关系网络图谱中的多个用户节点进行群组划分，得到多个目标群组。在多个目标群组中，根据各目标群组的业务行为数据，确定风险群组。
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公开(公告)号：CN111210279A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010021082.3
申请日：2020-01-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种目标用户预测方法、装置和电子设备；所述方法包括：获取用户介质网络图；所述用户介质网络图包括：表示用户的用户节点、表示介质的介质节点，以及连接用户节点和介质节点以表示用户与介质存在对应关系的边；其中，部分所述用户节点关联有用于表示目标用户的标签；将所述用户介质网络图输入图注意力网络模型，得到所述用户节点与所述介质节点间的影响度；根据所述影响度，重构所述用户介质网络图；并迭代训练图注意力网络模型，并在迭代结束时获得待预测用户介质网络图和训练后的图注意力网络模型；根据所述待预测用户介质网络图和所述训练后的图注意力网络模型，得到目标用户预测结果。
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