公开(公告)号：CN114090401A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111283645.7

申请日：2021-11-01

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱文文 ,  贾凡 ,  任然 ,  陈鸿 ,  吴军 ,  胡忆桐 ,  俞超

IPC: G06F11/34 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供一种处理用户行为序列的方法及装置，在处理用户行为序列的方法中，获取N个样本用户各自的用户行为序列，并对其进行数据增强，得到多个正样本对和多个负样本对。每个正样本对包括按照不同业务，对同一用户行为序列进行拆分所得到的两个子序列。每个负样本对包括来自不同用户行为序列的两个子序列。将各正/负样本对输入神经网络模型，该神经网络模型包括相同的两个子模型，用于处理输入样本对中的两个子序列，以得到各自的行为向量。对于任意的正/负样本对，根据其中的两个子序列各自的行为向量，计算对应的距离。以最小化各正样本对的距离，最大化各负样本的距离为目标，更新神经网络模型，以用于处理待分析的用户行为序列。

公开(公告)号：CN114090401B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202111283645.7

申请日：2021-11-01

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱文文 ,  贾凡 ,  任然 ,  陈鸿 ,  吴军 ,  胡忆桐 ,  俞超

IPC: G06F11/34 ,  G06N3/0895

Abstract: 本说明书实施例提供一种处理用户行为序列的方法及装置，在处理用户行为序列的方法中，获取N个样本用户各自的用户行为序列，并对其进行数据增强，得到多个正样本对和多个负样本对。每个正样本对包括按照不同业务，对同一用户行为序列进行拆分所得到的两个子序列。每个负样本对包括来自不同用户行为序列的两个子序列。将各正/负样本对输入神经网络模型，该神经网络模型包括相同的两个子模型，用于处理输入样本对中的两个子序列，以得到各自的行为向量。对于任意的正/负样本对，根据其中的两个子序列各自的行为向量，计算对应的距离。以最小化各正样本对的距离，最大化各负样本的距离为目标，更新神经网络模型，以用于处理待分析的用户行为序列。