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公开(公告)号：CN119515467A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411825561.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0242 , G06F18/213
Abstract: 本说明书实施例提供一种多个业务目标的增量预测方法和装置。方法包括：获取目标用户的用户特征和当前的干预特征；将用户特征输入专家模块，通过专家模块分离出与第一业务目标有关的第一特征、与第二业务目标有关的第二特征、与第一业务目标和第二业务目标均有关的共享特征；将第一特征和共享特征输入第一门控单元，得到第一目标特征；将第一目标特征和干预特征输入第一目标塔，得到第一业务目标下有干预相对于无干预的第一增量值；将第二特征和共享特征输入第二门控单元，得到第二目标特征；将第二目标特征和干预特征输入第二目标塔，得到第二业务目标下有干预相对于无干预的第二增量值。复杂性低，且预测准确性佳。
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公开(公告)号：CN117520899A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311549529.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种因果效应估计模型的训练方法、因果效应估计方法和装置。在该因果效应估计模型的训练方法中，利用包括特征数据、结果数据和作为处理变量的处理数据的训练样本集执行以下训练：利用当前分组模型根据各个当前训练样本的特征数据得到对应的所属分组信息；利用当前因果估计模型根据各个当前训练样本对应的所属分组信息、特征数据和处理变量的各个取值得到各个当前训练样本在处理变量的各个取值下对应的结果预测值；根据各个当前训练样本的结果数据与相匹配的结果预测值之间的差异确定当前因果估计模型训练过程的因果估计损失值，进而根据所确定的因果估计损失值调整当前因果估计模型的模型参数，直到满足训练结束条件。
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公开(公告)号：CN117435941A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311310674.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/231 , G06F18/22 , G06Q40/06
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对图数据的处理方法和装置，方法包括：从定义第一类别的第一规则数据中读取至少一个目标节点的标识数据；根据所述标识数据，从知识图谱的全图数据中提取子图数据；根据所述子图数据中任一原始节点到所述目标节点的距离，确定该原始节点的距离编码；至少根据所述距离编码，对所述子图数据中原始节点的节点数据进行合并处理，得到泛化图数据；所述泛化图数据的数据量小于所述子图数据；将所述泛化图数据与所述第一类别的指示数据对应存储。能够减小图数据中包含的数据量，并且不影响后续的匹配结果。
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公开(公告)号：CN116821367A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310780964.1
申请日：2023-06-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于知识图谱判定业务实体关联性的方法及装置，在基于知识图谱判定业务实体关联性过程中，根据节点的度对节点信息进行分流，使得头节点的信息经共同邻居节点作为中间节点分流后再汇聚到尾节点。这一技术构思使得从头节点发出的信息取决于头节点的度，并且可以使得对结点的信息分流符合信息守恒。如此，可以很好地满足非对称连接结构的业务处理需求。
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公开(公告)号：CN116628229A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310906808.5
申请日：2023-07-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/186 , G06F40/211
Abstract: 本说明书实施例提供了一种利用知识图谱生成文本语料的方法及装置。知识图谱的图谱元素包含代表实体的节点以及体现节点之间关系的连接边。利用知识图谱能够将隐私数据组织成结构化数据。在该方法中，读取知识图谱中子图的图数据和本体信息，图数据包括子图中的图谱元素形成的若干三元组，本体信息至少包括子图中各图谱元素的类型。接着，基于预先构建的若干句子模板、上述图数据以及本体信息，生成若干句子，归入生成句子集；其中，若干句子模板中的至少一个句子模板基于本体信息构建；基于生成句子集，确定子图对应的文本语料，该文本语料用于语言模型训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115809347A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211610829.4
申请日：2022-12-14
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时序图表示学习方法及系统。所述时序图包括节点和边，边的信息包括时间信息。所述方法包括：从时序图中确定包含目标节点及其邻居节点的子图。基于所述子图中的每一条边，获取节点对信息；其中，节点对信息包括目标节点的表征信息、该边上的邻居节点的表征信息、该边的信息。对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的更新后的表征信息以及各邻居节点的更新后的表征信息。通过第二网络处理目标节点及其邻居节点的更新后的表征信息、以及目标节点及其邻居节点之间的边，得到目标节点的目标表征信息。
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公开(公告)号：CN115080763A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210752653.X
申请日：2022-06-29
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一种知识图谱路径搜索方法和系统，方法包括：获取选自所述知识图谱的至少一个节点对，每个所述节点对包括两个目标节点；基于所述至少一个节点对中的所述目标节点生成目标节点集合；基于所述多个三元组中的节点生成图谱节点集合；基于所述多个三元组，通过基于所述目标节点集合和所述图谱节点集合的笛卡尔积运算，得到相关于所述目标节点集合的至少一个N跳子图；基于所述至少一个N跳子图中的子图路径，得到所述至少一个节点对的所述两个目标节点之间K跳以内的路径；其中K≥1，1≤N≤K。
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公开(公告)号：CN113886605A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111243147.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供了一种知识图谱处理方法和系统，方法包括：基于目标业务域涉及的一个或多个实体类型从共享知识图谱中选取若干节点及其边，得到目标子图谱；所述共享知识图谱基于一个或多个业务域的知识图谱融合得到；对所述目标子图谱进行处理，以提取一种或多种图谱特征，所述图谱特征包括以下中的部分或全部：节点表征向量、边表征向量、图结构特征、图谱中文本信息的语义特征、图谱规则特征；将所述图谱特征提供给目标业务域的目标数据处理任务；其中，所述图谱特征用于与任务定制化特征一同作为所述目标数据处理任务的输入特征，以实现目标数据处理任务。
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公开(公告)号：CN113705818A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111023551.6
申请日：2021-08-31
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对支付指标波动进行归因的方法。该方法包括：首先，获取多个训练样本，其中各个训练样本包括在对应的时间切片下，与支付相关的多个因子的多个因子值以及支付指标的指标值；接着，利用所述多个训练样本构建第一贝叶斯网络，以及针对所述多个因子中任一的目标因子，将第一训练样本中对应的第一因子值替换为第二训练样本中对应的第二因子值，得到第一反事实样本；进一步，基于该第一贝叶斯网络处理该第一反事实样本，得到针对所述支付指标的第一预测结果；然后，基于所述第一预测结果和所述第二训练样本中对应所述支付指标的第二指标值，确定所述目标因子针对所述支付指标的影响系数。
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公开(公告)号：CN111325254A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010089190.4
申请日：2020-02-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供的构建条件关系网络、利用所构建的条件关系网络进行条件业务处理的方法及装置，将分布式架构引入条件关系网络的数据处理过程。在构建条件关系网络时，以各个业务状态的属性类别的联合概率分布为基础，在更新初始关系网络中的连接边时，拆分出多个局部网络进行分布式数据处理，使得单个任务处理的数据仅包括联合概率分布数据及以一个节点为基准的局部网络数据。进一步地，在利用条件关系网络进行业务数据处理过程中，也基于分布式数据处理的构思，针对待预测节点进行属性类别采样的多个子任务，将各个子任务分发给多个分布式设备进行处理。这种构思可以减少单任务的数据处理量，解决条件关系网络应用实践中的数据量瓶颈问题。
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