公开(公告)号：CN118036710A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410233517.9

申请日：2024-02-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陆奕强 ,  刘健

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/045 ,  G06Q30/0207

Abstract: 本说明书实施例公开了一种预测模型训练的方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取用于对预测模型训练的样本数据，所述预测模型包含分离网络和预测网络；将所述商户特征输入所述分离网络中的第一子分离网络，基于所述第一子分离网络对所述商户特征的分离处理，得到第一直接特征；根据第一分布和第二分布之间的差异，确定所述第一子分离网络的第一直接损失函数，所述第一分布为所述激励措施为所述第一措施的样本数据对应的第一直接特征的分布，所述第二分布为所述激励措施为所述第二措施的样本数据对应的第一直接特征的分布；通过最小化至少包含所述第一直接损失函数的目标损失函数，对所述预测模型进行训练，得到训练后的预测模型。

公开(公告)号：CN116028880A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310133497.3

申请日：2023-02-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陆奕强

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练行为意图识别模型的方法、行为意图识别方法及装置。主要技术方案包括：获取包括多个训练样本的训练数据；利用训练数据训练多分类模型和附加模型；其中，多分类模型输出行为样本在多层级行为意图类别中各最下层类别上的第一概率；附加模型利用行为样本在各最下层类别上的第一概率，确定行为样本在上层类别上的分配权重，利用行为样本在上层类别上的分配权重以及上述第一概率，确定行为样本在各最下层类别上的第二概率；训练目标包括：最小化依据第二概率得到的行为样本所属的最下层类别与行为样本内标注的类别标签之间的差异；训练结束后，利用多分类模型得到行为意图识别模型。本申请能够提高行为意图识别的准确度。

公开(公告)号：CN115545353A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211508341.0

申请日：2022-11-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 赵闻飙 ,  陆奕强 ,  郑霖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q30/06

Abstract: 本说明书公开了一种业务风控的方法、装置、存储介质及电子设备，首先，获取业务数据。其次，针对业务数据中包含的每种类型的数据，将该种类型的数据输入到预先训练的预测模型中该类型对应的编码层中，得到该种类型的数据对应的数据特征。而后，将各种类型的数据特征输入到影响性确定层中，以确定每种类型的数据对预测模型输出的结果的影响程度。然后，将影响程度以及各种类型的数据特征输入到预测层中，以预测业务数据对应业务的业务提供方按照业务数据执行的业务的业务类别，作为预测类别。最后，根据预测类别以及业务提供方约定的所提供的业务的业务类别，进行业务风控。本方法可以减少人工审核数据的成本，并且，提高了预测类别的准确率。