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公开(公告)号：CN119831325A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411824619.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/04 , G06F18/213
Abstract: 本说明书公开了一种风险识别的方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：确定待识别用户的交易数据，并根据交易数据，确定待识别用户的交易关系图。将交易关系图输入风险识别模型的状态空间子网，对在历史时刻与待识别用户存在交易关系的第一用户对应的第一信息进行特征提取，确定历史特征。对在当前时刻与待识别用户存在交易关系的第二用户对应的第二信息进行特征提取，确定当前特征，将历史特征和当前特征输入风险识别模型中的特征聚合子网，确定聚合特征。将聚合特征输入风险识别模型的识别层，确定风险识别结果。通过状态空间子网确定历史特征，聚合历史特征和当前特征，确定风险识别结果，提高风险识别的自由度和准确性。
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公开(公告)号：CN119809648A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411997330.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06N5/022 , G06F16/903 , G06F16/901 , G06N3/0455 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种交易风险分析方法和装置。方法包括：获取包含多条交易记录的交易组，根据所述交易组构造交易图；所述多条交易记录包括，预定时段中与目标用户相关的交易记录；在所述交易图中搜索表示若干风险模式的若干模式子图，得到匹配子图；从知识库中查找与所述匹配子图表示的风险模式相关的风险知识；从案例库中查找与所述交易图相似的交易案例的案例分析；将所述多条交易记录、所述风险知识、所述案例分析一并输入第一大语言模型，得到所述第一大语言模型输出的关于所述交易组的交易风险分析结果。
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公开(公告)号：CN119026636B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411514637.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 清华大学
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取用于对图神经网络模型进行模型训练的图结构数据，所述图结构数据中包括节点、边和节点特征；根据预先设定的隐私数据遗忘要求，对所述图结构数据中包含的隐私数据进行定位，并根据定位结果确定所述图结构数据中位于所述隐私数据对应的遗忘范围内的目标子图数据；通过与所述隐私数据遗忘要求对应的类型相匹配的对冲规则，调整所述目标子图数据中的数据生成所述目标子图数据对应的对冲子图数据；基于所述目标子图数据和所述对冲子图数据，通过对比学习的方式对所述图神经网络模型进行模型训练，得到训练后的图神经网络模型。
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公开(公告)号：CN119478549A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411822578.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本说明书公开了一种图像分类模型的训练方法、装置、介质及电子设备，在各边缘节点训练适用于自身的图像分类模型时，中心节点可采用知识蒸馏技术，根据获取到的各边缘节点的图像分类模型的局部编码端的参数，调整中心节点中的全局编码端的参数，得到调整后的全局编码端的参数。进而中心节点针对每个边缘节点，根据调整后的全局编码端以及该边缘节点的局部编码端，调整该边缘节点的局部编码端的参数，并将调整后的局部编码端的参数发送至该边缘节点。在各边缘节点可在数据共享的情况下，即便每个边缘节点的图像分类模型的架构不同，每个边缘节点仍旧能够得到适应于自身模型架构的图像分类模型，提高了训练出的图像分类模型的性能。
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公开(公告)号：CN114897168B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210696228.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种风控模型的融合训练方法，包括：接收标签数据并提炼专家知识；将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉以获取数据表征和规则表征；基于所述规则表征提纯所述数据表征；以及基于经提纯的数据表征训练并输出所述风控模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295999A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411383312.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种视频数据处理方法及装置。该方法首先获取目标视频以及与目标视频的视频类别相关的多个视频类别标签，其次，通过图文跨模态预训练模型对目标视频进行特征提取，得到目标视频的文本特征和包括多个视频帧的第二视频特征，并将目标视频的第二视频特征输入训练后的视频调制模型中，通过视频调制模型中的时序调制矩阵在预设时间段内对目标视频进行调制处理，得到目标视频对应的调制处理后的第二视频特征，最后计算调制处理后的第二视频特征和多个视频类别标签之间的第一相似度，计算调制处理后的第二视频特征和目标视频的文本特征之间的第二相似度，并基于第一相似度和第二相似度确定目标视频的视频类别。
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公开(公告)号：CN119206830A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411328868.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国信息通信研究院 , 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种生物特征提取方法及装置。其中，该方法可以包括：对用户的生物图像进行特征提取，得到用于表征所述用户的生物特征的浮点数特征向量；对所述浮点数特征向量中的元素进行数值调整，以使取值趋近于第一数值的元素的取值更趋近于所述第一数值、取值趋近于第二数值的元素的取值更趋近于所述第二数值；基于所述第一数值和所述第二数值对数值调整后的浮点数特征向量进行二值量化，得到与所述生物图像对应的二值化特征向量。
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公开(公告)号：CN119046174A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411535888.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36 , G06F18/20 , G06V10/40 , G06F40/126 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练以及页面检测方法、装置、介质及设备。获取样本页面图像，样本页面图像对应的导航文本以及标签文本。将样本页面图像与导航文本输入到预设的大语言模型，以使大语言模型根据导航文本，确定输出文本，输出文本中包含有目标控件在页面中所在位置的预测坐标表征。将预测坐标表征输入到待训练的坐标解码器，得到目标控件在页面中所在位置的预测坐标。根据预测坐标与实际页面坐标之间的差异，确定综合损失值，以根据综合损失值，对坐标解码器进行训练。使得训练完成的坐标解码器能够对大语言模型输出的预测坐标表征进行纠正，提高页面检测准确性。
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公开(公告)号：CN119026636A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514637.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 清华大学
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取用于对图神经网络模型进行模型训练的图结构数据，所述图结构数据中包括节点、边和节点特征；根据预先设定的隐私数据遗忘要求，对所述图结构数据中包含的隐私数据进行定位，并根据定位结果确定所述图结构数据中位于所述隐私数据对应的遗忘范围内的目标子图数据；通过与所述隐私数据遗忘要求对应的类型相匹配的对冲规则，调整所述目标子图数据中的数据生成所述目标子图数据对应的对冲子图数据；基于所述目标子图数据和所述对冲子图数据，通过对比学习的方式对所述图神经网络模型进行模型训练，得到训练后的图神经网络模型。
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公开(公告)号：CN114637833B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210296215.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/583 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T11/60
Abstract: 本说明书实施例公开了一种人机交互方法、装置及设备，该方法包括：获取预先训练的对话模型针对目标用户的输入信息而输出的回复信息，如果预先建立的表情图像与表情主题信息的对应关系中存在与所述回复信息相匹配的第一表情主题信息，则获取所述第一表情主题信息对应的表情图像，所述对应关系中的表情主体信息是通过预先训练的多模态预训练模型对表情图像和所述表情图像中包含的字符信息进行识别得到，所述多模态预训练模型是通过包含表情图像的训练图像和所述训练图像中包含的字符信息进行模型训练得到，可以将所述第一表情主题信息对应的表情图像作为对所述输入信息的回复提供给所述目标用户。
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