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公开(公告)号：CN119254422A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411312592.0
申请日：2024-09-19
Applicant: 浙江大学 , 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理的方法、装置、存储介质及电子设备。获取至少一个参与方传输的用于参与多方安全计算的密文数据。其中，密文数据基于预设的密文量化参数进行了量化处理。量化处理包括将基于第一设定位数的浮点数表示的密文数据转换为基于第二设定位数的整型数表示的密文数据。然后，针对密文数据进行多方安全计算。接着，基于密文量化参数，对多方安全计算的密文计算结果进行反量化处理，并将经过反量化处理的密文计算结果发送给至少一个参与方，以使至少一个参与方对经过反量化处理的密文计算结果进行解密，得到明文计算结果。从而，降低了数据传输时所需的通信资源，可以有效提高多方安全计算的计算效率以及降低成本。
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公开(公告)号：CN119251884A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411296605.X
申请日：2022-05-10
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刷脸支付意愿识别方法、装置以及设备，属于电子支付技术领域。方案包括：获取刷脸2D图像；在刷脸2D图像中确定待识别的候选人，并根据各候选人在刷脸2D图像中的第一所处区域，分别生成对应的掩码图以区别第一所处区域和刷脸2D图像中的其他区域；提取刷脸2D图像的特征，并根据刷脸2D图像的特征和掩码图，得到第一融合特征；判断当前是否适用3D模态；若是，则获取刷脸2D图像对应的刷脸3D图像，提取刷脸3D图像的特征，根据第一融合特征与刷脸3D图像的特征，得到第二融合特征，并根据第二融合特征，识别各候选人是否具有刷脸支付意愿；否则，根据第一融合特征，识别各候选人是否具有刷脸支付意愿。
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公开(公告)号：CN119248998A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411296784.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 李埼耀
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种特征挖掘方法、推荐方法及相关装置和系统。通过调用预设大模型，利用该预设大模型本身对各领域知识的理解和推理能力，在不设定目标特征的情况下，基于第一挖掘提示词对原始数据进行探索性特征挖掘，得到探索性特征；对该探索性特征进行有效性分析，确定有效特征。在执行探索性特征挖掘时，还可基于预设特征名列表进行常规性特征挖掘；将上述有效特征记入预设特征名列表，实现在线学习。上述对探索性特征进行有效性分析，包括对特征格式、特征值等进行形式有效性分析，及基于离线AB实验和在线AB实验进行实质有效性分析。本实施例的特征挖掘方法可以基于Agent架构实现。
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公开(公告)号：CN119248971A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411390079.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/9536 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06Q50/00
Abstract: 本说明书实施例披露基于隐私保护联合构建图数据、进行图查询的方法和装置。其中图数据构建方法可以应用于多个计算方中的任一计算方，具体包括以下步骤：先从N个数据方中的任一数据方接收其私有图数据在秘密分享下的私有图分片，其中私有图数据组织为b*b个块构成的矩阵，其中第i行第j列的块记录：私有图中起、终点分别位于第i、j个节点范围的连接边列表，其中b为公开参数；再组合接收到的N份私有图分片，从而构建本方中针对全局图数据的全局图分片；之后，基于全局图分片构建两个数组和对应的两套索引数据，其中一个数组包含b个元素，各元素对应全局图分片中一行b个块的数据，另一数组包含b2个元素，其分别对应全局图分片中b2个块的数据。
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公开(公告)号：CN119248970A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411255331.X
申请日：2021-08-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F16/9536 , G06Q30/0601 , G06Q40/04 , G06Q50/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本说明书实施例提供图节点关系表征生成和图节点业务关系预测方法及装置。在生成图节点关系表征时，分别自第一和第二图节点开始执行节点表征传播和节点表征聚合，确定第二和第一图节点的节点表征；并且基于第一和第二图节点的节点表征，生成第一和第二图节点之间的节点关系表征。在节点表征传播时，将每个源图节点的上一节点传播表征传播给该源图节点的目标图节点集合的每个目标图节点；根据各个目标图节点接收的节点传播表征以及自身上一节点传播表征，生成各个目标图节点的当前节点传播表征。在节点表征聚合处理时，根据聚合图节点的上一节点表征以及邻居图节点的上一节点表征，生成聚合图节点的当前节点表征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119248522A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411783366.0
申请日：2024-12-05
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请一个或多个实施例提供一种推理系统的内存管理方法和装置，所述方法应用于推理系统中的推理引擎；所述推理引擎的计算资源包括用于部署所述推理引擎的计算设备上搭载的GPU；所述推理引擎维护了用于调度推理请求集合的调度队列；所述方法包括：根据与所述调度队列中正在执行的推理请求集合相关联的数据处理时长，确定内存管理时间窗口；计算所述内存管理时间窗口内与所述推理请求集合对应的GPU内存需求量，并根据所述GPU内存需求量，为所述推理请求集合分配GPU内存；在所述内存管理时间窗口结束时，重新根据与所述调度队列中正在执行的推理请求集合相关联的数据处理时长，确定与所述内存管理时间窗口对应的后一个内存管理时间窗口。
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公开(公告)号：CN114969293B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210612033.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取待识别的目标特征向量，所述目标特征向量由目标用户针对目标业务的交互内容确定，其中，基于所述目标特征向量还原出的内容与所述交互内容不同；基于预先训练的风险话术识别模型对所述目标特征向量进行识别处理，得到针对所述目标特征向量的识别结果，所述风险话术识别模型基于目标风险话术对应的特征向量训练得到，所述目标风险话术对应的特征向量为基于预先训练的风险话术筛选模型，对所述目标业务中存在风险的历史交互内容对应的第一特征向量进行筛选处理得到；基于所述识别结果，确定所述交互内容中是否存在风险话术，以确定触发执行所述目标业务是否存在风险。
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公开(公告)号：CN114897145B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210549150.2
申请日：2022-05-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F17/16 , G06F16/9535
Abstract: 公开了一种序列推荐方法，包括：获取用户的内容项交互历史，并生成该用户的历史内容项序列；基于该用户的历史内容项序列，生成一系列区间表征的集合；将该历史内容项序列中的每个内容项与该集合中的每个区间表征交互，以确定该历史内容项序列的自注意力编码矩阵；以及基于该历史内容项序列和该自注意力编码矩阵，预测该用户可能交互的内容项。还公开了其他涉及序列推荐的方法、相应的系统、装置和介质。
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公开(公告)号：CN119228381A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411218327.6
申请日：2024-08-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06F16/2455 , G06N3/096
Abstract: 本说明书实施例公开了一种推荐模型训练方法、管控产品推荐方法及装置，首先，获取管控样本集，并利用管控样本集对预设对比学习表征网络进行训练，得到预训练推荐模型。然后，将预训练推荐模型的模型参数迁移到预设多任务学习网络中，并利用交易数据集对预设多任务学习网络进行微调，得到目标推荐模型。最后，利用优化后的目标推荐模型实现对管控产品的精确推荐。
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公开(公告)号：CN116010521B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202211741461.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 王一杰
IPC: G06F16/27 , G06F16/23 , G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/901
Abstract: 本说明书提供了一种数据服务方法及相关设备，应用于元数据服务系统，所述元数据服务系统中分布式存储了元数据模型以及与所述元数据模型对应的索引信息。该数据服务方法包括：获取与待更新的第一元数据模型对应的第二元数据模型；基于分布式锁的控制，将所述元数据服务系统中存储的所述第一元数据模型更新为所述第二元数据模型，以及，将所述元数据服务系统中存储的与所述第一元数据模型对应的第一索引信息同步更新为第二索引信息。
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