公开(公告)号：CN111275350A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010083148.1

申请日：2020-02-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 张天翼 ,  郭龙 ,  宋孟楠 ,  王维强 ,  赵闻飙

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本说明书实施例提供一种事件评估模型的训练方法和装置。该事件评估模型包括宽度部分和深度部分，宽度部分模型参数少，用于处理事件的可解释性特征数据；深度部分模型参数多，用于处理与事件相关联的抽象特征数据。训练方法包括，收集较短时间周期中的样本事件，获取短期样本集；将短期样本集中的样本事件输入事件评估模型，根据预测结果和对应的类别标签，确定短期预测损失，根据该短期预测损失，更新宽度部分。收集较长时间周期中的样本事件，获取长期样本集，将其中各个样本事件输入事件评估模型，根据预测结果和对应的类别标签，确定长期预测损失；并根据该长期预测损失，更新深度部分。

公开(公告)号：CN110991905A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911236044.3

申请日：2019-12-05

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 傅欣艺 ,  张天翼

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本说明书实施例提供风险模型训练方法以及装置，其中所述风险模型训练方法包括：接收服务端下发风险标签库；根据所述风险标签库，对用户历史行为数据进行打标生成训练样本；通过所述训练样本对所述服务端下发的训练风险模型进行模型训练，获得所述训练风险模型的模型更新参数；将所述模型更新参数上传至所述服务端；接收所述服务端根据所述模型更新参数进行聚合确定的聚合风险模型。