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公开(公告)号：CN110781971A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911048951.5
申请日：2019-10-31
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商户类型识别方法、装置、设备及计算机可读介质。方案包括：获取多条交易信息，每条所述交易信息包括交易位置信息和交易时间信息；基于所述交易位置信息，将交易信息聚集为多个交易数据簇的商户确定为多址经营商户，其中，所述交易数据簇是采用聚类算法对所述多条交易信息进行聚类得到的；对于每个所述多址经营商户，基于所述交易时间信息，确定相同时段内所述多址经营商户的多个交易数据簇的并发程度值；基于所述并发程度值，确定所述多址经营商户的商户类型。
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公开(公告)号：CN110717822A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910904690.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/02
Abstract: 公开了一种转账中的风控方法、装置及设备。通过本说明书实施例中所提供的方案，针对转账场景中的主被动方双方关系及相同类型的参数，通过交叉传递同一用户的对应参数分别作为累计计算对象，实现在不增加计算量及计算资源的情况下，提高转账场景中的风险识别能力。
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公开(公告)号：CN115062314A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210737614.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 上海交通大学 , 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基于网页的生物识别方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，所述终端设备中包括可信执行环境，包括：获取目标用户通过目标网页程序发起的生物识别指令；通过所述目标网页程序向所述可信执行环境发送所述生物识别指令对应的生物识别请求；通过所述可信执行环境调用生物信息采集组件，并通过所述生物信息采集组件采集所述目标用户的生物信息，将所述生物信息提供给所述可信执行环境；将所述生物信息和所述生物识别请求发送给服务器，所述生物信息和所述生物识别请求用于触发所述服务器基于所述生物信息对所述目标用户进行生物识别处理。
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公开(公告)号：CN110781971B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201911048951.5
申请日：2019-10-31
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商户类型识别方法、装置、设备及计算机可读介质。方案包括：获取多条交易信息，每条所述交易信息包括交易位置信息和交易时间信息；基于所述交易位置信息，将交易信息聚集为多个交易数据簇的商户确定为多址经营商户，其中，所述交易数据簇是采用聚类算法对所述多条交易信息进行聚类得到的；对于每个所述多址经营商户，基于所述交易时间信息，确定相同时段内所述多址经营商户的多个交易数据簇的并发程度值；基于所述并发程度值，确定所述多址经营商户的商户类型。
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公开(公告)号：CN111401320B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010296594.0
申请日：2020-04-15
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生物特征图像处理方法及装置，该方法首先获取待编码的第一图像，将第一图像切分为第一数目的多个第一图块，且为多个第一图块顺序编号；按照预设的第一序列中的编号顺序，打乱多个第一图块的排列，得到乱序排布的第二图像；运行于服务端的神经网络模型对第二图像进行生物特征识别；神经网络模型为采用指定训练样本预先训练而得到，指定训练样本中的每一个训练样本均按照第一序列进行乱序排布。该方法可有效提升用户隐私数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110753032B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910904678.5
申请日：2019-09-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 公开了一种风险维度组合挖掘方法、装置及设备。通过本说明书实施例所提供的方案，将风险事件进行拆分和枚举，拆成一个个互斥的风险原子项，形成队列集合，再通过对队列集合中的元素进行不断的排序和删除迭代，找出项频次符合要求的风险维度组合。
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公开(公告)号：CN111047332B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911108448.4
申请日：2019-11-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 陈弢
Abstract: 公开了模型训练和风险识别方法、装置及设备。通过本提取用户的事件序列，以及单事件上的屏幕轨迹信息，并且从屏幕轨迹信息和事件的序号中提取出对于该事件的单用户事件特征，进而生成对应于所述事件序列的事件序列特征，从而通过事件序列特征反映出用户行为的相关特征，实现根据事件序列特征进行模型的训练，得到可用的目标模型，以及采用训练得到的目标模型对于用户的屏幕轨迹进行风险识别。
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公开(公告)号：CN111368944B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010460740.9
申请日：2020-05-27
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翻拍图像、证件照识别、模型训练方法、装置及电子设备，其技术方案包括，对在不同采集条件下采集到的第一图像和第二图像，将这两个图像基于识别到的目标对象进行图像融合，根据融合图像中的摩尔纹变化信息来判断第一图像和第二图像是否为翻拍图像。
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公开(公告)号：CN111259975A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010069042.6
申请日：2020-01-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种分类器的生成方法及装置、文本的分类方法及装置，在进行分类器的生成时，加入了基于样本类别数量计算出的惩罚项，使得决策树的节点包含的类别数量尽量少，提高了节点分裂的纯度。利用该方法训练出的分了器对文本进行分类，可以实现一个分类器对文本类别的多分类计算，因为加入的类别惩罚项，即使进行多分类计算时，也能够保证分类结果的纯度和准确性。并且，一个分类器对文本类别的多分类计算，不需要针对不同的类别分类建立不同的分类器。
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公开(公告)号：CN110738476A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910905305.X
申请日：2019-09-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种样本迁移方法、装置及设备。通过本说明书实施例所提供的方案，抽取业务已经成熟的源领域中的源样本，以及少量的目标域中的目标域样本，分别比较出相同特征和不同特征，对于相同特征，进行高维映射后的适配，对于不同特征则进行补齐，从而得到修正后的源样本和目标域样本，并且合并得到可用于目标域的融合样本集合。
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