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公开(公告)号：CN111522866B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010631573.X
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种可信子图的挖掘方法、装置以及设备。所述方法包括：基于目标点的业务行为和/或业务关系构边，获得待处理的图数据对应的子图；基于元可信召回策略遍历所述子图，获得备择子图；基于第一模型，对所述备择子图进行分类，获得所述备择子图的表征向量、所述备择子图的整体表征及所述备择子图的第一分值，其中，所述第一分值用于对所述备择子图进行子图分类，以表示所述备择子图是否可信；基于所述备择子图的表征向量、所述备择子图的整体表征，采用第二模型获得所述备择子图的第二分值，其中，所述第二分值表示所述备择子图的风险概率；基于所述第一分值和所述第二分值，对所述备择子图进行子图沉淀，获得可信子图。
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公开(公告)号：CN111522866A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010631573.X
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种可信子图的挖掘方法、装置以及设备。所述方法包括：基于目标点的业务行为和/或业务关系构边，获得待处理的图数据对应的子图；基于元可信召回策略遍历所述子图，获得备择子图；基于第一模型，对所述备择子图进行分类，获得所述备择子图的表征向量、所述备择子图的整体表征及所述备择子图的第一分值，其中，所述第一分值用于对所述备择子图进行子图分类，以表示所述备择子图是否可信；基于所述备择子图的表征向量、所述备择子图的整体表征，采用第二模型获得所述备择子图的第二分值，其中，所述第二分值表示所述备择子图的风险概率；基于所述第一分值和所述第二分值，对所述备择子图进行子图沉淀，获得可信子图。
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公开(公告)号：CN110738562A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910981823.X
申请日：2019-10-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06F40/284 , G06F40/289 , H04W4/14
Abstract: 本申请公开一种风险提醒信息的生成方法、装置以及设备，所述方法包括：获取投诉数据，并将所述投诉数据确定出数据类别；在所述投诉数据中筛选出第一关键词，并将所述第一关键词与所述数据类别输入至预先建立的风险提醒信息生成模型中，生成对应于所述数据类别的风险提醒信息，其中，所述风险提醒信息生成模型用于生成所述数据类别的风险提醒信息。本发明通过获取投诉数据，并将该投诉数据划分出数据类别，进而生成对应于所述数据类别的风险提醒信息，解决了现有技术中的风险提醒信息存在提醒效果不好的问题，减少对用户造成的损失。
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公开(公告)号：CN113159314A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110362875.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 肖凯
Abstract: 本说明书实施例提供一种业务模型的训练方法、装置及系统，在训练方法中，先由第一方基于本地丰富的源域样本，训练高性能业务模型，并将其发送给第二方。之后第一方利用知识蒸馏法，训练轻量化业务模型。具体以第一业务模型为老师模型，第二业务模型为学生模型，再结合源域样本指导学生模型训练。之后，第一方将训练后的第二业务模型发送给第二方，第二方再次利用知识蒸馏法，微调接收的第二业务模型。具体以接收的第一业务模型为老师模型，接收的第二业务模型为学生模型，再结合目标域样本微调学生模型，得到目标业务模型。
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公开(公告)号：CN110942248A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911171026.1
申请日：2019-11-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 肖凯
Abstract: 本公开涉及机器学习领域，具体提供了一种交易风控网络的训练方法及装置、交易风险检测方法。交易风控网络包括第一风险预测网络和第二风险预测网络，第一风险预测网络为决策树网络，训练方法包括：获取第二时间段内采集到的最新的交易数据集；将最新的交易数据集输入已训练的第一风险预测网络，得到第一风险预测网络预测输出的各交易样本对应的第一训练特征和第二训练特征；将第一训练特征和第二训练特征输入已训练的第二风险预测网络，根据第二风险预测网络预测输出的交易风险分值和标签信息的损失，对第二风险预测网络中第一训练特征对应的网络参数进行调整，得到调整后的第二风险预测网络。本公开方法可有效解决风控网络的概念漂移。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110738562B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910981823.X
申请日：2019-10-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/03 , G06F40/284 , G06F40/289 , H04W4/14
Abstract: 本申请公开一种风险提醒信息的生成方法、装置以及设备，所述方法包括：获取投诉数据，并将所述投诉数据确定出数据类别；在所述投诉数据中筛选出第一关键词，并将所述第一关键词与所述数据类别输入至预先建立的风险提醒信息生成模型中，生成对应于所述数据类别的风险提醒信息，其中，所述风险提醒信息生成模型用于生成所述数据类别的风险提醒信息。本发明通过获取投诉数据，并将该投诉数据划分出数据类别，进而生成对应于所述数据类别的风险提醒信息，解决了现有技术中的风险提醒信息存在提醒效果不好的问题，减少对用户造成的损失。
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公开(公告)号：CN115345233A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210974842.1
申请日：2022-08-15
Applicant: 清华大学 , 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模型的处理方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：接收服务器发送的第一模型，获取第一训练样本数据，以对第一模型进行训练，并对第一模型的模型结构进行调整，得到目标模型，将目标模型对应的模型更新数据发送给服务器，以使服务器确定得到目标模型所使用的时长，并基于不同终端设备提供的模型更新数据对当前的模型进行更新，得到第二模型，并在确定第二模型需要裁剪时，确定对第二模型的裁剪程度和对第二模型进行训练所使用的时长，获取第二训练样本数据，并结合对第二模型进行训练所使用的时长对第二模型进行训练，并通过该裁剪程度对第二模型进行调整，得到第三模型，将第三模型发送给服务器。
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公开(公告)号：CN113157938A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110320889.1
申请日：2021-03-25
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保护隐私数据的多个知识图谱联合处理的方法、装置和系统，方法包括：多个服务提供方中的任一服务提供方针对本方具有的知识图谱，从所述各实体中选择任意一个实体作为目标实体，通过邻域采样的方式，采样所述目标实体的K度邻居，得到所述目标实体对应的目标子图；将所述目标子图发送到所述目标实体对应的终端设备，以使所述终端设备对从所述多个服务提供方分别接收的多个目标子图进行融合，得到所述多个知识图谱链接后的所述目标实体对应的完整子图。能够提供更强的分析能力，并且保护隐私数据。
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公开(公告)号：CN111340509B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010440520.X
申请日：2020-05-22
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虚假交易识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取预定平台所对应的原始交易图数据，根据目标节点从所述原始交易图数据中提取出子图数据；将所述子图数据作为输入，利用预定的多个连续的神经网络结构执行信息聚合操作和特征向量提取操作得到目标特征向量；其中，所述信息聚合操作用于根据各节点之间的相关性确定注意力矩阵，并根据所述注意力矩阵对目标节点的邻域节点信息进行聚合，所述各节点之间的相关性包括根据各节点信息所确定的第一相关性以及根据边信息所确定的第二相关性；将所述目标特征向量输入到分类器中，以便根据所述分类器的输出结果判断所述待识别交易是否为虚假交易。
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公开(公告)号：CN111461223A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010251816.7
申请日：2020-04-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种异常交易识别模型的训练方法及异常交易识别方法。在一种实施例中，一种异常交易识别模型的训练方法包括：首先，获取多个第一交易信息；其中，第一交易信息为第一交易的第一目标信息，第一交易包括成功历史交易和失败历史交易；然后，将每个第一交易信息输入预设异常交易识别模型，得到每个第一交易信息的第一预测值；其中，预设异常交易识别模型根据多个有标记的第二交易信息生成，第二交易信息为第二交易的第一目标信息，第二交易包括成功历史交易；最后，利用多个第一交易信息和每个第一交易信息的第一预测值训练目标识别模型，得到目标异常交易识别模型。
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