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公开(公告)号：CN117573495A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311558299.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/34
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型效果的评估方法、装置及设备，该方法包括：获取不同用户执行目标业务的过程中产生的业务数据构成的数据集。分别将所述数据集中的业务数据输入到所述目标业务对应的目标模型中，通过所述目标模型确定所述数据集中的业务数据对应的特征分布信息和/或所述数据集中的业务数据对应的模型预测结果的分布信息。基于所述数据集中的业务数据对应的特征分布信息和/或所述数据集中的业务数据对应的模型预测结果的分布信息，通过预设的效果评估策略对所述目标模型进行效果评估，得到对所述目标模型的效果评估结果，所述效果评估策略是基于对所述目标模型进行模型训练过程中使用的业务数据样本集进行处理所构建的策略。
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公开(公告)号：CN116306868B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310217203.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/08
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：将目标域的目标数据分别输入第一教师模型和第二教师模型中，得到第一教师模型对应的第一输出数据和第二教师模型对应的第二输出数据，第一教师模型是源域的模型，第二教师模型是目标域的模型；将目标数据输入到数据选择模型中，得到第一教师模型和第二教师模型的重要性权重，并基于上述重要性权重和两个输出数据，确定目标数据对应的教师输出结果；将目标数据输入到第一学生模型中，得到目标数据对应的第一学生输出结果；基于教师输出结果、第一学生输出结果和目标数据对应的标签信息，通过预设的损失函数，使用第一教师模型和第二教师模型对第一学生模型进行知识蒸馏训练。
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公开(公告)号：CN116843465A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310867742.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/0635 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供了一种风控模型的训练方法和装置以及风险识别方法和装置。该训练方法包括：得到一个预训练模型包括各种第一参数；在该预训练模型的基础上使用对应原有风险类别的训练样本继续训练，得到风控初始模型，该风控初始模型包括各种第一参数以及对应原有风险类别的第二参数；使用新增风险类别的训练样本继续训练所述风控初始模型，并且在训练过程中保持第一参数以及第二参数不变，从而训练出风控模型；该风控模型由第一子网络以及第二子网络组成，其中，第一子网络用于利用第一参数及第二参数对原有风险类别进行识别，第二子网络用于利用第一参数及第三参数对新增风险类别进行识别。本说明书实施例能够更为有效地训练风控模型以及更为准确地识别风险类别。
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公开(公告)号：CN111538794B
公开(公告)日：2023-10-03
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：CN116401652A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310261886.4
申请日：2023-03-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/45 , G06F16/9035
Abstract: 本申请公开了一种验证方式的推荐方法、装置、设备及可读存储介质，通过根据用户数据确定用户对各推荐位置的第一偏好程度，以及各验证方式展示在各推荐位置时，用户对各验证方式分别对应的第二偏好程度，来确定各验证方式分别对应的最终偏好程度，进而根据各验证方式分别对应的最终偏好程度来确定目标验证方式推荐给用户。本申请确定出的目标验证方式更符合用户预期，避免了因为目标验证方式与用户预期不符导致用户执行业务失败或终止执行业务的情况出现，保证了业务执行效率和业务执行的成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112487485B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202011475942.7
申请日：2020-05-09
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基于零知识证明的个人数据处理方法、装置及电子设备，在基于零知识证明的个人数据处理方法中，代表服务提供方的第一智能体向代表目标用户的第二智能体发送预设问题；第二智能体查询目标用户的个人数据库得到预设问题的答案，通过零知识证明算法生成包含所述答案的证明并发送至第一智能体；第一智能体基于所述零知识证明算法验证所述证明的正确性，并在验证正确后从所述证明中获取所述预设问题的答案，最后将所述预设问题和所述预设问题的答案确定为用于建模的特征。
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公开(公告)号：CN111026570B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911061421.4
申请日：2019-11-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/07
Abstract: 本说明书的实施例提供用于确定业务系统异常原因的方法及装置。在该方法中，基于归因维度集确定当前归因维度组合的维度值组合集。基于异常业务指标数据和参考业务指标数据，计算各个维度值组合的贡献度和异变度。所述维度值组合集是通过基于异变度进行的递进式深层拆分而得到的，所得到的维度值组合集构成树状结构，并且针对所计算出的贡献度大于预定阈值的各个叶子结点的维度值组合，基于该维度值组合生成业务系统异常原因。
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公开(公告)号：CN114462531A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210114117.7
申请日：2022-01-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、装置及电子设备。其中，方法包括：将目标场景中未标注的第一样本集输入至标注模型，得到所述第一样本集各样本的预测结果，所述标注模型是基于所述目标场景中已标注的第二样本集训练得到的。基于所述第一样本集各样本的预测结果，对所述第一样本集中的第三样本集进行标注。基于不同于所述第三样本集的标注方式，对所述第一样本集中的第四样本集进行标注。基于标注的第三样本集和标注的第四样本集，对目标模型进行训练。
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公开(公告)号：CN111080304A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911274061.6
申请日：2019-12-12
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可信关系识别方法、装置及设备。方案包括：获取发生交易行为的不同类型的待识别实体在关联关系拓扑图中的图结构特征，其中，图结构特征包括待识别实体的图关系特征以及待识别实体的节点属性特征，关联关系拓扑图是根据包括待识别实体在内的多个实体预先进行处理得到的；将图结构特征输入预先训练完成的图神经网络模型中，图神经网络模型会输出相应的分数，当所述输出数值大于或等于参考数值时，可以确定所述待识别实体之间的关系为可信关系。
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公开(公告)号：CN110942232A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911061823.4
申请日：2019-11-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书的一个或多个实施例涉及一种模型快速容灾方法、装置及电子设备，该方法包括：计算特征知识图谱中，与业务场景对应的第一特征的第一特征向量与其他特征的第二特征向量的相似度，得到第一特征向量的相似度列表；将第一特征向量作为业务模型的输入进行训练，得到第一业务模型；以及分别将第二特征向量作为业务模型的输入进行训练，得到多个第二业务模型；使用第一业务模型处理业务，并使多个第二业务模型同步运行；在预设特征失效时，使用多个第二业务模型中的一个替换第一业务模型处理业务；其中，多个第二业务模型均是第一业务模型的备用模型。
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