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公开(公告)号：CN117111981A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311031879.1
申请日：2023-08-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本说明书提供的云边协同的模型更新方法和系统，云服务器接收多个客户端的多个初始客户端模型参数以及多个本地样本特征，基于多个本地样本特征之间的相似度对这多个客户端进行分组，进而将相似的客户端聚合起来，并将聚合结果下发到该组中的每个客户端，在云边协同的框架下考虑了边与边之间的协同学习，使得相似客户端之间的相似信息可以互相共享和借鉴，不同的客户端可以学习到与其相似的客户端的个性化信息，从而提升每个客户端模型的精度。
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公开(公告)号：CN116432039A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310702653.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本说明书实施例披露一种协同训练方法及装置，以及一种业务预测方法及装置。协同训练方法由第一方执行，包括：先利用第一方部署的第一预测模型中的第一嵌入层处理训练样本的第一特征部分，得到第一嵌入表征，并从第二方接收第二嵌入表征，其由第二方利用第二预测模型中的第二嵌入层处理训练样本的第二特征部分而得到；再利用第一预测模型中的第一预测层处理第一嵌入表征和第二嵌入表征的第一融合表征，得到第一预测结果，并从第二方接收第二预测结果，其由第二方利用第二预测模型对训练样本进行预测而得到；之后基于第一预测结果、第二预测结果和训练样本的真实标签，训练第一预测模型。上述业务预测方法由第一方基于训练好的第一预测模型而执行。
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公开(公告)号：CN111259662A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010098938.7
申请日：2020-02-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/284
Abstract: 本说明书的实施例提供了处理文本的方法、装置、计算设备和机器可读存储介质。该方法包括：对的当前文本进行分词处理，以获得m个词汇；基于预先确定的权重信息，确定m个词汇各自对应的权重，其中，权重信息用于指示n个词汇各自对应的权重，n个词汇是从h条历史文本中获得的，n个词汇各自对应的权重表示n个词汇各自与历史用户点击率之间的相关性；基于m个词汇各自对应的权重，确定m个词汇中的要进行标记的至少一个目标词汇；对至少一个目标词汇进行标记，生成要呈现给用户的最终文本。
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公开(公告)号：CN118917308A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411144340.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F16/36 , G06F18/232 , G06F18/214 , G06N5/022
Abstract: 本说明书实施例涉及基于知识图谱的业务处理方法及装置，方法包括：在离线阶段，使用目标编码器对知识图谱进行编码处理，得到其中各个实体的第一实体表征；所述知识图谱中包括表示用户和物品的实体；基于各个第一实体表征进行原型聚类，得到多个聚类中心；将与各个聚类中心距离接近的若干实体确定为锚点实体，将锚点实体的相关数据存储为锚点数据集；在业务处理阶段，响应于包含第一目标实体的处理请求，根据离线阶段形成的所述锚点数据集中至少部分锚点实体的第一实体表征，以及该第一目标实体与所述至少部分锚点实体的关系边，确定所述第一目标实体的第二实体表征；所述第二实体表征用于对用户进行物品推荐。
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公开(公告)号：CN113688323B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111034138.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06Q30/0601 , G06F18/2433
Abstract: 本说明书实施例提供了构建意图触发策略及进行意图识别的方法。构建意图触发策略的方法包括以下步骤。首先获取第一意图对应的总样本集，其中的单条样本包括，单个用户的特征信息，以及指示该用户是否具有该第一意图的正负样本标签。此外根据用户特征项，确定条件总集，单个条件是单个特征项与该特征项的单个取值的对应关系。通过若干次第一迭代生成若干条规则，其中单次第一迭代包括：基于当前样本集，从条件总集中选择若干个条件构成单条规则；并从当前样本集中剔除符合该单条规则的样本，从而更新当前样本集用于下次迭代，直到达到预设的停止条件。此时，基于生成的若干条规则，形成针对第一意图的触发策略。
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公开(公告)号：CN117851355A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410039258.6
申请日：2024-01-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/172 , G06F16/182
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种用于边节点的数据缓存方法、装置、设备及介质。本说明书通过获取第一边节点在第一时间段内下发过、且下发次数大于第一次数阈值的第一数据，并获取位于第一边节点对应的预设地理区域内的第二边节点在第一时间段内下发过、且下发次数大于第一次数阈值的第二数据，从而确定第一数据、第二数据以及第一边节点已缓存的第三数据的预测命中概率，以便基于第一数据、第二数据以及第三数据中预测命中概率满足设定条件的目标数据，对第一边节点的缓存进行更新，以保证第一边节点的缓存中存储的为预测命中概率较高的数据，提高缓存命中率。
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公开(公告)号：CN116432039B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310702653.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本说明书实施例披露一种协同训练方法及装置，以及一种业务预测方法及装置。协同训练方法由第一方执行，包括：先利用第一方部署的第一预测模型中的第一嵌入层处理训练样本的第一特征部分，得到第一嵌入表征，并从第二方接收第二嵌入表征，其由第二方利用第二预测模型中的第二嵌入层处理训练样本的第二特征部分而得到；再利用第一预测模型中的第一预测层处理第一嵌入表征和第二嵌入表征的第一融合表征，得到第一预测结果，并从第二方接收第二预测结果，其由第二方利用第二预测模型对训练样本进行预测而得到；之后基于第一预测结果、第二预测结果和训练样本的真实标签，训练第一预测模型。上述业务预测方法由第一方基于训练好的第一预测模型而执行。
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公开(公告)号：CN116644802A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310889891.X
申请日：2023-07-19
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模型训练方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：采集样本数据；将所述样本数据输入第一初始模型，得到所述样本数据对应的损失函数，所述第一初始模型为部署于所述端节点上的待训练模型；根据所述损失函数，计算所述样本数据对应的梯度；将所述梯度上传至边缘节点，以使所述边缘节点根据所述梯度更新第二初始模型中的参数，得到最终模型，所述第二初始模型为部署于所述边缘节点上的所述待训练模型。本说明书提供的方案能够在模型的训练过程能够充分利用各个节点上的计算算力和网络带宽，同时保证模型的地域性和时效性。
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公开(公告)号：CN116011593B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310253084.9
申请日：2023-03-09
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网络模型能耗的确定方法及装置，该方法包括：获取目标网络模型在训练过程的训练浮点计算总量；获取目标网络模型的当前调用量，当前调用量表示调用目标网络模型执行业务预测任务的次数；基于当前调用量及目标网络模型在单次业务预测任务执行过程的第一浮点计算量，确定预测浮点计算总量；基于训练浮点计算总量和预测浮点计算总量，确定目标网络模型的当前能耗量。
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公开(公告)号：CN116011593A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310253084.9
申请日：2023-03-09
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网络模型能耗的确定方法及装置，该方法包括：获取目标网络模型在训练过程的训练浮点计算总量；获取目标网络模型的当前调用量，当前调用量表示调用目标网络模型执行业务预测任务的次数；基于当前调用量及目标网络模型在单次业务预测任务执行过程的第一浮点计算量，确定预测浮点计算总量；基于训练浮点计算总量和预测浮点计算总量，确定目标网络模型的当前能耗量。
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