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公开(公告)号：CN111538794A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010334175.1
申请日：2020-04-24
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数据融合方法、装置及设备。方案包括：获取第一数据集中的第一实体数据的第一基础数据；获取第二数据集中的第二实体数据的第二基础数据；基于所述第一基础数据和所述第二基础数据判断所述第一实体与所述第二实体是否为同一行为实体，得到判断结果；当所述判断结果表示所述第一实体与所述第二实体为同一行为实体时，将所述第一实体数据和所述第二实体数据合并为第三实体数据，所述第三实体数据用于描述所述行为实体，所述第三实体数据中包含的基础数据的信息大于所述第一实体数据，且大于所述第二实体数据。
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公开(公告)号：CN111401914A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010256586.3
申请日：2020-04-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 许小龙
Abstract: 本说明书实施例提供一种风险评估模型的训练、风险评估方法及装置，在训练方法中，收集一批用户样本，其中的每个用户样本包括用户特征和风险标签，风险标签用于指示出用户的总风险评分以及对应于各预定风险类型的多个单独风险评分。基于各用户样本的用户特征以及风险标签中的总风险评分，对特征编码层进行训练，得到训练的特征编码层，并基于训练的特征编码层，获取各用户样本的特征编码结果。基于各用户样本的特征编码结果以及风险标签中的总风险评分，对综合风险评估层进行训练。对于各单一风险评估层中的每个单一风险评估层，基于各用户样本的特征编码结果以及风险标签中的对应风险类型的单独风险评分，对该单一风险评估层进行训练。
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公开(公告)号：CN117992829A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410148333.2
申请日：2024-02-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取预先训练的分类模型；通过所述预先训练的分类模型，分别对所述源域特征样本和所述目标域特征样本进行分类处理，得到所述源域特征样本对应的标签预测值以及所述目标域特征样本对应的标签预测值；基于所述目标域特征样本对应的标签预测值，确定样本筛选阈值；基于所述样本筛选阈值和所述源域特征样本对应的标签预测值，从所述源域特征样本选取目标特征样本，并通过所述目标特征样本和所述目标域特征样本，对预设业务模型进行训练，得到训练后的业务模型。
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公开(公告)号：CN116402631A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310261905.3
申请日：2023-03-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种社区发现的方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：接收各服务提供方发送的用户的用户信息，再根据接收到的各服务提供方发送的用户信息，确定用户信息相同的用户为交集用户。之后，根据交集用户对应的由不同服务提供方确定的各社区标识，将交集用户聚合为一个聚合用户，并且确定各聚合用户之间的社区关系。然后，将各聚合用户之间的社区关系和各聚合用户对应的用户信息发送给各服务提供方，使得各服务提供方发现之前不存在关系的用户之间可能存在某种关系，并且属于一个社区，从而可以将未加入社区的用户加入到与之存在关系的用户所在的社区，使得服务提供方可以发现更多的用户之间存在关系和更多的社区。
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公开(公告)号：CN115114980A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210747044.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私保护的联合训练用户聚类模型、用户聚类方法及装置，用户聚类模型包括各客户端的图神经网络和服务端的聚类子模型，方法通过第一客户端执行，包括：利用其第一图神经网络处理其以用户为节点的第一图结构，得到多个样本用户的第一嵌入向量，样本用户是各客户端的图结构共有的用户；加密各第一嵌入向量，得到各样本用户的第一密文向量；将其发送至服务端，以使服务端基于各客户端发送的密文向量确定各样本用户的用户表征，利用聚类子模型，基于各用户表征确定不同样本用户之间的相似度；从服务端获取基于与相似度正相关的有待最小化的目标值确定的梯度相关数据；根据梯度相关数据，更新第一图神经网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113343295A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110633560.0
申请日：2021-06-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个实施例提了一种基于隐私保护的图像处理方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取用户的待脱敏图像，在待脱敏图像中选取待处理图像部分；确定待处理图像部分对应的像素点位置变换方式，按照确定的像素点位置变换方式，对待处理图像部分中的像素点的位置进行变换，以对用户隐私数据进行加密；将加密得到的图像作为脱敏后的图像；脱敏后的图像能够通过基于机器学习的图像识别模型进行真实性验证；真实性验证为验证图像内容是否为验证对象。
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公开(公告)号：CN119205117A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411216616.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/06 , G06N3/045 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0499
Abstract: 本说明书实施例公开了一种风险识别的方法、装置及电子设备。所述风险识别的方法包括：将特征数据中的连续型数据输入风险识别模型中第一特征子模型，得到连续型特征，所述特征数据为与交易主体的交易风险相关的表格类型的数据，所述第一特征子模型用于在对输入的连续型数据分段后、对连续型数据所属的段的离散值进行特征提取；将所述特征数据中的离散型数据输入所述风险识别模型中第二特征子模型，得到离散型特征；基于所述风险识别模型中融合子模型对所述连续型特征和所述离散型特征进行融合处理，得到风险特征；将所述风险特征输入所述风险识别模型的风险识别子模型，得到用于表征所述交易主体在预设时间内是否会产生交易风险的风险识别结果。
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公开(公告)号：CN119048241A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411060108.X
申请日：2024-08-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本说明书实施例公开了一种针对表格数据的风险识别方法、装置及设备，该方法包括：获取用户在执行目标业务的过程中的表格数据；分别对表格数据中的类别型数据和数值型数据进行特征提取，得到类别型数据对应的类别表征和数值型数据对应的数值表征，基于类别表征和数值表征，确定表格数据对应的数据表征；将表格数据对应的数据表征输入到预先训练的多任务学习网络中，得到包含表格数据对应的多个任务中不同任务之间的关系的每个任务的风险表征，多任务学习网络中包括多个专家模型和任务对应的门控网络；基于每个任务的风险表征，通过预先训练的风险识别网络确定表格数据是否存在预设风险的识别结果。
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公开(公告)号：CN114091651B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111297665.X
申请日：2021-11-03
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方联合训练图神经网络的方法、装置及系统，方法包括：第一方利用图神经网络的第一参数部分，处理样本对象的第一特征部分，得到第一处理结果；利用控制器的目标公钥，对第一处理结果进行同态加密，得到第一加密结果；从第二方接收第二加密结果；基于第一加密结果和第二加密结果，及预设的损失函数，通过同态运算得到第一梯度密文；在第一梯度密文上添加对第一噪声加密的第一噪声密文，得到第一加密加噪数据；将其发送至控制器；从控制器接收对第一加密加噪数据解密后的第一加躁数据，从其中去除第一噪声，得到第一梯度明文；根据第一梯度明文，更新第一参数部分。
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公开(公告)号：CN116720589A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310615238.4
申请日：2023-05-29
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模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：构建针对目标业务的语义树，基于语义树构建目标业务对应的业务图谱，业务图谱由节点和边构成；获取目标业务中产生的历史业务数据，基于历史业务数据，确定历史业务数据对应的第一业务子图，并基于第一业务子图，通过预设的数据增强规则生成第二业务子图，第一业务子图和第二业务子图是分别包含于业务图谱中的子图谱；基于目标业务对应的业务图谱，使用第一业务子图和第二业务子图，并通过基于第一业务子图和第二业务子图中的每个业务子图分别与每个业务子图进行对比的对比学习方式对图结构模型进行模型训练，得到训练后的图结构模型。
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