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公开(公告)号：CN111383116A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010470522.3
申请日：2020-05-28
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于确定交易关联性的方法及装置，在该方法中，从主体特征向量集中获取交易所涉及的交易发起方主体和交易接收方主体的主体特征向量，从关系特征向量集中获取交易发起方主体和交易接收方主体之间的关系特征向量，主体特征向量集和关系特征向量集属于同一向量空间，主体特征向量集和关系特征向量集基于知识图谱确定。再基于所获取的主体特征向量和关系特征向量来确定交易的交易关联性。
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公开(公告)号：CN111583037B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010361597.8
申请日：2020-04-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/0635 , G06F16/245 , G06F16/28
Abstract: 本说明书提供了风险关联对象的确定方法、装置和服务器。在一个实施例中，上述风险关联对象的确定方法可以预先根据多个数据对象的股权关系数据，基于生成森林数据结构建立得到的对应的股权关系图；在具体确定目标对象是否是黑名单的风险关联对象时，可以根据目标对象和黑名单，来检索扫描上述基于生成森林数据结构的股权关系图，快速地得到对应的检索结果；再根据检索结果，确定出目标对象是否为黑名单的风险关联对象。从而可以有效地降低处理过程中所涉及的数据处理量和数据处理的复杂度，提高了数据处理效率，以能高效、准确地判断出目标对象是否为黑名单的风险关联对象。
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公开(公告)号：CN111476508B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010410307.4
申请日：2020-05-15
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目标操作的风险识别方法，所述方法可以包括:获取所述目标操作的信息；所述目标操作的信息至少包括与所述目标操作相关的至少一个目标实体；以及基于风险识别引擎对所述至少一个目标实体进行匹配识别，并根据匹配识别结果判断所述目标操作的风险。所述风险识别引擎可以包括实体关系网络和判断单元，所述实体关系网络可以包括预设实体以及与所述预设实体存在预设关联关系的关联实体；所述判断单元可以用于基于所述实体关系网络判断所述目标操作的风险。
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公开(公告)号：CN113222610A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110493573.2
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，首先依据关联关系数据生成至少一条以待识别实体为端节点的关联关系路径，构成所述待识别实体的路径集；其中，所述关联关系路径中的节点为实体，边为实体间的关联关系；然后利用预先训练得到的路径识别模型，对所述关联关系路径进行风险识别；再利用所述待识别实体的路径集中各关联关系路径的风险识别结果，确定对所述待识别实体的风险识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113220833A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110493485.2
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实体关联度的识别方法和装置。根据该实施例的方法，首先获取第一实体的向量表示以及第二实体的向量表示，其中所述第一实体的向量表示以及第二实体的向量表示是预先对包含所述第一实体和所述第二实体的知识图谱进行学习后得到的，所述知识图谱的节点为所述第一实体和所述第二实体所属平台中的各实体，边为在所述平台中实体间的关系；然后确定所述第一实体的向量表示和所述第二实体的向量表示之间的相似度；接着利用所述相似度确定所述第一实体和所述第二实体之间的关联度。
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公开(公告)号：CN112200592A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011156055.3
申请日：2020-10-26
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空壳公司识别方法、装置及设备。方法包括：构建公司的多维特征，并采用集成学习模型和深度学习模型相结合的方式进行空壳公司的识别，包括先使用集成学习模型生成多维特征的特征编码序列，再将多维特征与特征编码序列一并作为深度学习模型的输入，从而准确识别空壳公司。
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公开(公告)号：CN111583037A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010361597.8
申请日：2020-04-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/06 , G06F16/245 , G06F16/28
Abstract: 本说明书提供了风险关联对象的确定方法、装置和服务器。在一个实施例中，上述风险关联对象的确定方法可以预先根据多个数据对象的股权关系数据，基于生成森林数据结构建立得到的对应的股权关系图；在具体确定目标对象是否是黑名单的风险关联对象时，可以根据目标对象和黑名单，来检索扫描上述基于生成森林数据结构的股权关系图，快速地得到对应的检索结果；再根据检索结果，确定出目标对象是否为黑名单的风险关联对象。从而可以有效地降低处理过程中所涉及的数据处理量和数据处理的复杂度，提高了数据处理效率，以能高效、准确地判断出目标对象是否为黑名单的风险关联对象。
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公开(公告)号：CN111275537A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010113208.X
申请日：2020-02-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开提出了一种用户数据处理方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法由认证链上的任意设备节点实施，该方法包括：获取所述认证链对目标用户的用户数据进行反洗钱审查形成的审查记录；以及，与所述认证链上的其他设备节点共同对所述审查记录进行分布式记账，以更新本地数据库。
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公开(公告)号：CN110910198A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910984943.5
申请日：2019-10-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 王膂
Abstract: 本发明公开了一种非正常对象预警方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取交易数据，并根据交易数据确定对象和交易结果项；其中，对象包括：商户、用户和交易时段；构建关于对象的交易结果项张量；根据关于对象的交易结果项张量，获得对应于非正常对象的目标特征向量和对应于待测对象的待测特征向量；对待测特征向量与目标特征向量进行相似度匹配，根据匹配结果确定疑似非正常对象；根据疑似非正常对象生成非正常对象预警信息，输出非正常对象预警信息。本发明构建关于商户、用户和交易时段的交易数据张量，通过数据分解、向量匹配的方式确定疑似非正常对象，进而完成非正常对象预警信息的输出，实现了非正常对象的准确、高效预警。
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