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公开(公告)号：CN114092097A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111396497.X
申请日：2021-11-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风险识别模型的训练方法、交易风险确定方法及装置。该方法包括：获取训练样本，训练样本包括第一交易的意愿标签、风险标签以及多个特征；将多个特征输入风险识别模型进行预测处理，预测处理包括，在特征处理网络，对多个特征进行特征交叉处理，得到表征向量；在第一识别层，基于对表征向量的第一处理结果，确定第一交易的意愿度；在第二识别层，基于对表征向量的第二处理结果，确定第一交易的风险度；在预测损失减小的方向，更新风险识别模型的参数，其中预测损失包括第一损失和第二损失，第一损失基于意愿度和意愿标签确定，第二损失基于风险度和风险标签确定。
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公开(公告)号：CN114091670A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111397100.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种模型线上更新方法及装置。所述方法包括：获取预设树模型的副本和新训练样本集合；所述预设树模型为：当前线上运行的提升树模型或当前线上运行的梯度提升决策树模型；将所述副本当前的叶子节点输出值确定为旧叶子节点输出值；在保持所述副本结构不变的情况下，根据所述新训练样本集合更新所述副本的叶子节点输出值，将更新后的叶子节点输出值确定为新叶子节点输出值；针对所述副本的每个叶子节点，计算对应的新叶子节点输出值和对应的旧叶子节点输出值的加权和，并将该叶子节点的输出值更新为所述加权和，得到新的副本树模型；将所述新的副本树模型部署到线上，所述新的副本树模型用于在预设情况下替换所述预设树模型。
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公开(公告)号：CN114091101A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111402685.9
申请日：2021-11-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了模型训练方法、终端设备和服务器。根据实施例的方法，首先确定当前通信周期的迭代次数阈值，然后获取模型训练的模型参数。进一步，利用该模型参数和设备数据进行模型迭代运算，并对随机梯度所产生的额外方差进行约减。如此，当迭代次数达到迭代次数阈值时将得到的第一子模型发送给服务器，以由服务器根据该第一子模型确定训练模型。如此通过在每个通信周期确定迭代次数阈值的方式，避免每进行一次迭代运算后都与服务器进行通信，从而能够降低由于通信所带来的用户隐私数据泄露的风险。此外，本说明书实施例通过在每次迭代运算时对额外方差进行了约减，保证了优化的收敛路径中扰动较小，从而能够提升模型训练的效率。
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公开(公告)号：CN113672741A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110953001.8
申请日：2021-08-19
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信息的处理方法、装置及设备，所述方法包括：获取待补全的知识图谱中包含的节点的信息；基于每个节点所在的位置，获取每个节点所在的位置对应的关系过滤规则，并分别基于每个节点和每个节点对应的关系过滤规则，确定不同的节点对应的关系过滤信息；对不同的节点对应的关系过滤信息进行维度转换，得到转换后的不同节点对应的关系过滤信息；基于所述转换后的不同节点对应的关系过滤信息，以及预设的目标函数和损失函数，确定所述知识图谱中的不同的节点之间存在的关联关系，基于所述知识图谱中的不同的节点之间存在的关联关系对所述知识图谱进行补全处理。
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公开(公告)号：CN113592696A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110927877.5
申请日：2021-08-12
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用于隐私保护的加密模型训练方法及装置、图像加密方法及装置和加密人脸图像识别方法及装置，该加密模型训练方法包括：利用待训练的加密模型对原始人脸图像加密，得到加密人脸图像；将加密人脸图像输入待训练的第一人脸识别模型，得到第一人脸预测结果；利用第一人脸预测结果和原始人脸图像对应的人脸标注结果，确定第一预测损失；将加密人脸图像输入判别模型，通过判别模型得到加密人脸图像为噪声图像的第一预测概率；根据与第一预测损失正相关，与第一预测概率负相关确定总预测损失；以最小化总预测损失为目标，训练加密模型以及第一人脸识别模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435585A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110802699.3
申请日：2021-07-15
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业务处理方法、装置及设备，所述方法应用于终端设备，包括：向服务器发送针对目标业务的模型获取请求，所述模型获取请求中包括所述终端设备的设备性能信息；接收所述服务器发送的与所述设备性能信息相匹配的神经网络模型，所述神经网络模型是所述服务器基于预先获取的第一训练样本进行模型训练得到的超网络模型，对所述超网络模型进行多次采样处理后得到的子神经网络模型，并对每个所述子神经网络模型进行卷积核、网络宽度和网络深度中的一种或多种处理的子模型训练而得到的模型；基于接收到的神经网络模型对所述目标业务进行业务处理。
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公开(公告)号：CN113409050A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110492178.2
申请日：2021-05-06
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基于用户操作判断业务风险的方法和装置，方法包括：客户端接收针对目标业务的第一操作，目标业务是多种服务业务之一，第一操作是向服务端提交目标业务的业务请求之前的预定操作；响应于第一操作，在第一执行链路中，获取用户通过客户端执行的历史操作序列，将历史操作序列对应的特征序列输入预先训练的风险预测模型，得到目标业务的风险分数，将风险分数发送给服务端；在与第一执行链路并行执行的第二执行链路中，对目标业务进行继续处理，直至向服务端提交目标业务的业务请求；以使服务端根据业务请求和风险分数，判断目标业务是否具有预设类别的风险。能够确保高准确率、低耗时。
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公开(公告)号：CN111291816B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202010097814.7
申请日：2020-02-17
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针对用户分类模型进行特征处理的方法和装置。方法包括，首先获取标签数据表和第一特征表，每个第一特征表记录用户的若干项特征。针对各个第一特征表中的各项特征，计算特征IV值，并基于IV值对特征进行第一筛选操作，得到对应的第二特征表。然后，将第二特征表和其中的特征分别作为第一类节点和第二类节点，构建二部图，在该二部图中确定出，连接到所有第二类节点的最小数目的第一类节点，进而得到对应的M个第二特征表。接着，合并该M个第二特征表，得到综合特征表，并基于该综合特征表，计算特征之间的相关系数；基于相关系数，对特征进行第二筛选操作，得到多项选中特征，用于训练用户分类模型。
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公开(公告)号：CN113157938A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110320889.1
申请日：2021-03-25
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保护隐私数据的多个知识图谱联合处理的方法、装置和系统，方法包括：多个服务提供方中的任一服务提供方针对本方具有的知识图谱，从所述各实体中选择任意一个实体作为目标实体，通过邻域采样的方式，采样所述目标实体的K度邻居，得到所述目标实体对应的目标子图；将所述目标子图发送到所述目标实体对应的终端设备，以使所述终端设备对从所述多个服务提供方分别接收的多个目标子图进行融合，得到所述多个知识图谱链接后的所述目标实体对应的完整子图。能够提供更强的分析能力，并且保护隐私数据。
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公开(公告)号：CN113066485A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110319220.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种语音数据处理方法、装置及设备，包括：获取待处理的原始语音数据；将原始语音数据输入至预设语音编码模型中，以对原始语音数据进行语音编码处理，得到目标语音数据，其中，预设语音编码模型是基于预先获取的样本语音数据，以及预先训练的语音识别模型进行训练而得到；输出目标语音数据，其中，目标语音数据与原始语音数据的相似度大于第一预设阈值，将原始语音数据和目标语音数据分别输入至语音识别模型后输出的第一识别结果与第二识别结果的相似度小于第二预设阈值。
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