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公开(公告)号:CN111898626A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010418654.1
申请日:2020-05-18
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模型确定方法、装置和电子设备的实施例。所述方法包括:获取T时刻的流式交易数据,所述T时刻为当前时刻;根据T时刻的流式交易数据和T时刻的异常交易数据检测模型,确定候选模型;判断候选模型的性能指标是否满足预设条件;若是,将候选模型确定为T+1时刻的异常交易数据检测模型。本说明书实施例的模型确定方法、装置和电子设备,可以根据预设条件有选择地更新异常交易数据检测模型,使异常交易数据检测模型保持好的预测效果。
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公开(公告)号:CN112381544B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202011276578.1
申请日:2020-11-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40
Abstract: 本说明书实施例公开了一种子图确定方法、装置和电子设备。所述方法包括:获取第一交易数据和第一风险识别结果,所述第一风险识别结果是利用风险控制策略对所述第一交易数据进行风险识别得到的;根据所述第一交易数据和所述第一风险识别结果,构建交易网络图,所述交易网络图包括节点之间的有向关联关系和关联数据,所述节点用于表示交易主体;从所述交易网络图中选取核心子图,以便根据所述核心子图进行风险防控,所述核心子图用于表示异常交易主体中核心成员之间的交易链路,所述核心子图包括核心节点之间的有向关联关系和关联数据,所述核心节点用于表示异常交易主体中的核心成员。
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公开(公告)号:CN113222609A
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202110493571.3
申请日:2021-05-07
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风险识别方法和装置。根据该实施例的方法,首先获取风险图,所述风险图包括节点和节点之间的边,所述节点为实体,所述边为实体间的关联关系;然后将所述风险图输入风险识别模型,得到所述风险图中待识别节点的风险得分;其中所述风险识别模型是预先对所述风险图中已知风险得分的节点的知识进行学习后得到的,所述知识包括特征信息、路径信息和邻居信息。
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公开(公告)号:CN113222609B
公开(公告)日:2022-05-06
申请号:CN202110493571.3
申请日:2021-05-07
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风险识别方法和装置。根据该实施例的方法,首先获取风险图,所述风险图包括节点和节点之间的边,所述节点为实体,所述边为实体间的关联关系;然后将所述风险图输入风险识别模型,得到所述风险图中待识别节点的风险得分;其中所述风险识别模型是预先对所述风险图中已知风险得分的节点的知识进行学习后得到的,所述知识包括特征信息、路径信息和邻居信息。
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公开(公告)号:CN112381544A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011276578.1
申请日:2020-11-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40
Abstract: 本说明书实施例公开了一种子图确定方法、装置和电子设备。所述方法包括:获取第一交易数据和第一风险识别结果,所述第一风险识别结果是利用风险控制策略对所述第一交易数据进行风险识别得到的;根据所述第一交易数据和所述第一风险识别结果,构建交易网络图,所述交易网络图包括节点之间的有向关联关系和关联数据,所述节点用于表示交易主体;从所述交易网络图中选取核心子图,以便根据所述核心子图进行风险防控,所述核心子图用于表示异常交易主体中核心成员之间的交易链路,所述核心子图包括核心节点之间的有向关联关系和关联数据,所述核心节点用于表示异常交易主体中的核心成员。
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公开(公告)号:CN111563679A
公开(公告)日:2020-08-21
申请号:CN202010367521.6
申请日:2020-04-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供数据处理方法以及装置,其中所述数据处理方法包括:获取用户在至少一个异常评估维度的用户数据;根据所述用户数据对所述用户进行异常评估,并按照与异常评估获得的评估数值对应的异常处理策略,对所述用户进行异常处理;调用所述用户在业务处理过程中进行资源费率缴纳生成的缴纳数据记录;检测所述缴纳数据记录与所述用户在所述业务处理过程中生成的业务数据是否匹配;根据检测结果确定对所述异常处理策略进行调整的调整操作并执行。
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