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公开(公告)号：CN114707990B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210289732.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/04 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用户行为模式的确定方法和装置，该方法包括：获取有标签的N个用户行为序列，每个用户行为序列包括依次的多个操作行为；根据N个用户行为序列，构建行为转移关系图；行为转移关系图包括节点以及节点之间的有向边，节点对应于操作行为，有向边对应于N个用户行为序列中连续两个操作行为之间的转移关系；确定各转移关系相对于标签的信息价值；根据信息价值和转移关系图，确定在各操作行为后采取其它操作行为的Q值，Q值表示多步累积信息价值；根据Q值和转移关系图，确定从各个操作行为出发，到达各用户行为序列的最终操作行为的优化路径，其中，优化路径用于确定用户的行为模式。
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公开(公告)号：CN115758139A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211399298.9
申请日：2022-11-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例提供了一种风控模型的训练方法及装置。其中，风控模型用于识别高风险用户。在训练风控模型时，可以首先对用户样本集中的多个用户样本进行聚类。用户样本集包括高风险用户样本和低风险用户样本，经过聚类后，可以得到表征若干个风险用户类型和若干个正常用户类型的聚类中心。接着，针对任意一个用户样本，确定该用户样本分别与多个聚类中心之间的相关性；针对任意一个用户样本，基于与该用户样本对应的多个相关性之间的叠加，确定该用户样本的融合了聚类中心特征的深层特征。然后，可以基于多个用户样本的深层特征，对风控模型进行训练。
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公开(公告)号：CN114819971A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210429553.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于多维度关系型数据的风控方法、图聚类方法及装置。方法包括：获取目标对象集的多维度的关系型视图数据，目标对象集包括待执行对象和已知黑名单对象。计算各维度的关系型视图数据中节点之间的相似度向量，并将各维度的相似度向量计算结果进行矩阵转换，得到各维度的相似度矩阵。构建以各维度的相似度矩阵自加权表达的统一矩阵，统一矩阵具有连通分量数等于聚类簇数的秩约束。基于各维度的相似度矩阵与统一矩阵互耦合的目标函数，对各维度的相似度矩阵与统一矩阵进行相互优化，得到优化后统一矩阵提供的目标对象集的聚类结果。基于聚类结果中待执行对象与已知黑名单对象之间的相似度，对待执行对象执行相匹配的风控操作。
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公开(公告)号：CN111311408A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010085719.5
申请日：2020-02-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种电子交易属性识别方法，该方法包括：根据多个目标电子交易所产生的交易记录，构建相应的马尔科夫随机场，马尔科夫随机场中包括多个隐含节点，一个隐含节点对应一个目标电子交易，根据各个已知属性交易的属性，确定各个已知属性交易对应的各个隐含节点的置信度，根据各个已确定的置信度，在马尔科夫随机场中，执行置信传播，获得各个未知属性交易对应的各个隐含节点的置信度，根据获得的置信度，判别相应的未知属性交易的属性。如此，该方法能够识别出虚假交易，以便为用户提供更为客观的参考信息。
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公开(公告)号：CN118228255A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410257025.3
申请日：2024-03-06
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应用程序的风险检测方法、装置及设备，该方法包括：获取用于检测目标应用程序是否存在预设的经营性风险的目标数据，目标数据中至少包括用户使用目标应用程序前用户的访问日志数据；基于访问日志数据，确定用户的行为序列数据，并基于访问日志数据和行为序列数据，确定序列图结构数据；通过预先训练的编码器中的序列编码子模型对行为序列数据进行编码处理，得到行为序列数据对应的序列表征；将序列图结构数据输入到编码器中的序列图编码子模型中，以对序列图结构数据进行编码处理，得到序列图结构数据对应的序列图结构表征；基于序列表征和序列图结构表征，确定目标应用程序是否存在预设的经营性风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018280B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210569609.5
申请日：2022-05-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/22 , G06F16/9535 , G06F18/2431
Abstract: 本说明书实施例提供了一种风险图模式的挖掘方法、风险识别方法及对应装置。其中主要挖掘方法包括：获取利用用户的网络行为数据构建的异构网络图；利用已知风险行为对应的边在异构网络图中确定风险子图，以及利用已知安全行为对应的边在异构网络图中确定安全子图；从风险子图和安全子图中进行图模式采样，得到多个候选图模式；分别确定各候选图模式在风险子图和安全子图中的出现状况，依据确定的出现状况从多个候选图模式中确定风险图模式，风险图模式用以对待识别的网络行为数据进行风险识别。通过本公开可以对用户在网络的各种风险行为模式进行挖掘，并基于此快速、有效地对用户在网络的各种行为进行风险识别。
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公开(公告)号：CN116151620A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310149830.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书公开了一种子图匹配的方法、装置、存储介质及电子设备，在本说明书提供的子图匹配的方法中，首先在拓扑图中确定指定节点，接着确定指定节点对应的子图以及各子图的特征，根据各子图的特征确定各子图所属的类型，然后在每个类型的子图中确定具有代表性的子图，最后在其他拓扑图里确定与代表子图相匹配的子图。从上述方法可以看出，在拓扑图中确定指定节点对应的子图即子图挖掘，在其他拓扑图里确定与代表子图相匹配的子图，即基于子图挖掘进行子图匹配，应用本方法可以较快地在大规模拓扑图中确定有用的信息。
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公开(公告)号：CN110705996B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910990629.8
申请日：2019-10-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 王宝坤
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于特征掩码的用户行为识别方法。所述方法包括：获取多组与用户行为相关的行为特征；采用行为数据矩阵表示所述多组与用户行为相关的行为特征；至少基于所述行为数据矩阵、注意力矩阵以及与所述行为特征相关的特征掩码矩阵，识别所述用户行为在目标应用场景中的风险；其中，所述与行为特征相关的特征掩码矩阵中的元素的取值为1或者0；1对应于在所述目标应用场景中需要关注的用户行为特征；0对应于在所述目标应用场景中不需要关注的用户行为特征。所述方法可以有效提高用户行为的识别效率，节约计算资源，并能提高计算模型的稳定性。
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公开(公告)号：CN114707990A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210289732.1
申请日：2022-03-23
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用户行为模式的确定方法和装置，该方法包括：获取有标签的N个用户行为序列，每个用户行为序列包括依次的多个操作行为；根据N个用户行为序列，构建行为转移关系图；行为转移关系图包括节点以及节点之间的有向边，节点对应于操作行为，有向边对应于N个用户行为序列中连续两个操作行为之间的转移关系；确定各转移关系相对于标签的信息价值；根据信息价值和转移关系图，确定在各操作行为后采取其它操作行为的Q值，Q值表示多步累积信息价值；根据Q值和转移关系图，确定从各个操作行为出发，到达各用户行为序列的最终操作行为的优化路径，其中，优化路径用于确定用户的行为模式。
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公开(公告)号：CN114581693A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210224441.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/762 , G06K9/62 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书实施例提供了一种用户行为模式的区分方法和装置，该方法包括：行为序列集合确定单元获取多个用户行为序列对应的多个序列表征向量；行为序列集合确定单元构建序列关系图，其中的单个节点对应于单个用户行为序列，并且具有连接边的两个节点满足，该两个节点对应的两个用户行为序列之间的共同子序列满足第一条件，以及该两个用户行为序列对应的两个序列向量之间的相似度超过设定阈值；行为序列集合确定单元基于序列关系图，进行图聚类运算，获取若干节点类簇；根据若干节点类簇，确定对应的若干用户行为序列集合，其中，用户行为序列集合用于确定用户的行为模式。
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