公开(公告)号：CN111242752A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN202010329692.X

申请日：2020-04-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 钱浩 ,  周俊 ,  崔卿 ,  李龙飞

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于多任务预测的确定推荐对象的方法及系统，所述方法包括：获取目标用户的用户特征和至少一个候选对象的对象特征；利用推荐模型对所述至少一个候选对象中的每一个进行以下处理，以得到至少一个决策值：通过推荐模型处理所述用户特征和所述对象特征，确定与该候选对象对应的两个或以上的预测值；其中，所述两个或以上的预测值与两个或以上的预设任务分别相关，所述两个或两个以上的预设任务与目标任务相关；基于所述两个或以上的预测值，确定与该候选对象对应的决策值，其中，决策值反映所述目标任务的完成度；以及，基于所述至少一个决策值，从所述至少一个候选对象中确定向所述目标用户推荐的目标对象。

公开(公告)号：CN111046299A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911288471.6

申请日：2019-12-11

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 曹绍升 ,  崔卿

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/00

Abstract: 本说明书实施例提供了一种针对关系网络的特征信息提取方法及装置。关系网络表征多个实体对象之间的关联关系，节点代表实体对象，利用关系网络包括的N个节点以及节点之间的连接边可以对应得到N*N维邻接矩阵；对邻接矩阵进行降维，使得得到的映射矩阵的行数或者列数为预设的节点向量维数D，且节点向量维数D小于N；对映射矩阵进行正交化处理，使得得到的正交化矩阵进一步提取邻接矩阵中的重要信息，再对正交化矩阵进行特征值分解，利用特征值分解结果确定邻接矩阵对应的节点向量矩阵，确定的节点向量矩阵中的节点向量可以表征实体对象的特征信息。其中，关系网络包含个人数据。

公开(公告)号：CN110990164A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911089114.7

申请日：2019-11-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 曹绍升 ,  崔卿

IPC: G06F9/54 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本说明书实施例提供一种账户检测方法和装置、账户检测模型的训练方法和装置，通过第一训练RPC序列预先训练无监督学习模型的模型参数，再将该模型参数作为初始模型参数来训练账户检测模型，最后由该账户检测模型来进行账户安全性预测。用于无监督学习模型训练过程的RPC序列中的每个RPC单元之间是有关联性的，因此，将无监督训练得到的模型参数作为初值应用到账户检测模型的训练过程中，所训练出的账户检测模型所以在账户安全性预测过程中获得更高的准确性。

公开(公告)号：CN110866543A

公开(公告)日：2020-03-06

申请号：CN201910995352.8

申请日：2019-10-18

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 曹绍升 ,  崔卿

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本说明书实施例提供一种图片检测及图片分类模型的训练方法和装置，根据由原始训练图片以及伪文本图片共同训练得到的图片分类模型对待检测图片进行检测，以获取包括预设类别的第一文本的目标待检测图片。由于训练图片分类模型时同时采用了原始训练图片以及伪文本图片，增加了训练样本的多样性，产生了更多的文本表达，因此，提高了图片检测的准确度。