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公开(公告)号：CN111464519A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010223003.7
申请日：2020-03-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书提供的基于语音交互的账号注册的方法和系统，可以通过多轮会话的方式引导申请人通过语音输入注册信息进行目标账号的注册，使注册过程无屏化。在目标账号注册过程中，所述系统可以基于申请人的面部图像或语音应答信息对申请人进行活体判断，并将申请人的面部图像、声纹特征以及语音应答信息与所述目标账号关联。
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公开(公告)号：CN111461341A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010191807.3
申请日：2020-03-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据源贡献度的评估方法及其装置，包括：获取机器学习模型，其中，机器学习模型由多个数据源的训练数据，对原始模型进行训练后生成，训练数据具有多个数据特征。对机器学习模型的性能指标进行归因分析，以确定每个数据源对机器学习模型的第一贡献度。根据数据特征对性能指标的贡献度，确定每个数据源对机器学习模型的第二贡献度。根据第一贡献度和第二贡献度，确定每个数据源的贡献度。由此，在对数据源贡献度进行评估时，对机器学习模型的性能指标进行归因分析，并结合数据源的数据特征对机器学习模型的贡献度，确定每个数据源的贡献度，从而能够对各个数据源对机器学习模型的贡献度进行客观、准确地评估。
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公开(公告)号：CN110796399B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010006407.0
申请日：2020-01-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/27
Abstract: 本说明书实施例提供基于区块链的资源分配方法以及装置，其中所述基于区块链的资源分配方法包括：接收由多个客户端上传的根据将与待预测业务指标相关的目标业务数据输入预先训练的预测模型生成的初始预测结果；调用满足执行条件的智能合约，并执行所述智能合约声明的集成计算逻辑以及归因分析逻辑，对初始预测结果进行归因分析获得与所述初始预测结果对应的所述多个客户端的资源分配占比；根据所述资源分配占比以及智能合约中与待预测业务指标所属业务相关的资源分配策略对所述多个客户端进行资源分配并下发资源分配结果。
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公开(公告)号：CN110795768B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010008518.5
申请日：2020-01-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统。方法包括：联盟中的非集中计算平台成员对象将本地训练完成的学习模型的模型参数发送至联盟中的集中计算平台成员对象。集中计算平台成员对象通过多方安全计算得到的联盟中的至少两个成员对象的学习模型的模型参数，确定目标模型参数。集中计算平台成员对象将目标模型参数发送至联盟中的非集中计算平台成员对象。联盟中的非集中计算平台成员对象基于目标模型参数，对本地的学习模型进行调整。
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公开(公告)号：CN110874637B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010048787.4
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私数据保护的多目标融合学习方法、装置和系统，该方法包括：云端获取多个本地端进行融合学习时的多个学习目标，确定多个学习目标对应的多个隐含层参数，并将多个隐含层参数下发给多个本地端，多个本地端中任一个本地端可以基于神经网络模型，以及云端下发的多个隐含层参数为初始训练参数对本地隐私数据进行多目标学习训练，并将学习得到的与多个隐含层参数对应的多个更新后隐含层参数共享至云端，由云端对不同学习目标的更新后隐含层参数进行整合，在整合后的隐含层参数满足预设条件时，将整合后的隐含层参数发送给对应本地端，由本地端结合自己的学习目标得到目标模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110874648A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN202010047786.8
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种联邦模型的训练方法、系统和电子设备，该方法包括：服务端生成第一对抗模型参数，将第一对抗模型参数发送给客户端；客户端基于产出的生成模型以及第一对抗模型参数进行生成对抗训练，输出生成数据；客户端基于真实数据以及生成数据进行联邦模型训练得到第一联邦模型参数，并将第一联邦模型参数发送给服务端；服务端对多个客户端的第一联邦模型参数进行整合得到第二联邦模型参数。
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公开(公告)号：CN111028006B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201911216410.9
申请日：2019-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06Q30/0201 , G06F16/9535
Abstract: 本说明书实施例提供一种业务投放辅助方法、业务投放方法及相关装置。业务投放辅助方法包括：基于业务决策相匹配的用户画像特征维度组合，对业务决策的历史投放用户进行用户画像特征提取，得到历史投放用户的用户画像特征组合。将历史投放用户的用户画像特征组合作为解释模型的输入，将历史投放用户对应业务决策的业务投放效果分类标签作为解释模型的输出，以对解释模型进行训练，得到针对历史投放用户的用户画像特征组合的解释数据。若解释数据满足预设要求，则将用户画像特征组合中的至少一个用户画像特征确定为业务决策的受众用户画像特征。
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公开(公告)号：CN111241477A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015237.2
申请日：2020-01-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F17/18
Abstract: 本说明书实施例提供构建监控基准线的方法、监控数据对象状态的方法及装置，其中所述构建监控基准线的方法通过历史数据建立数据对象样本池，基于蒙特卡洛模拟的思想，在数据对象池生命周期内随机抽取数据对象样本，进行大量业务运作过程的模拟，得到数据对象样本池中数据对象在生命周期内各个时刻分别对应的资源状态，从而以此为基础建立状态监控基准线，为监控数据数据对象池提供了数据上的依据，实现了降低监控难度的目的。
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公开(公告)号：CN110874650B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN202010048788.9
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例公开了一种融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统，在所述方法中，联盟中的第二成员节点对至少两个第一成员节点发送的模型参数进行整合后，还基于公域数据对整合得到的第一目标模型参数进行了更新，得到第二目标模型参数，然后将所述第二目标模型参数发送至所述联盟中的第一成员节点，以使联盟中的第一成员节点基于所述第二目标模型参数和本地数据再次进行本地训练。
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公开(公告)号：CN111046145A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911337912.7
申请日：2019-12-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G10L15/26
Abstract: 本说明书实施例提供交互意图路径的挖掘方法以及装置，其中所述交互意图路径的挖掘方法包括：获取交互过程中用户输入的用户语音信息对应的文本数据；对所述文本数据中包含的语句进行分词处理，获得所述语句的词单元；将所述词单元依次与多个词桶规则匹配，根据匹配结果提取与所述词桶规则匹配的词桶词单元；按照所述词桶规则的规则顺序对所述词桶词单元进行串联，生成所述语句对应的交互意图路径。
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