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公开(公告)号：CN112989929B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110157082.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开实施例提供一种目标用户的识别方法、装置和电子设备，其中该方法由联邦学习系统中的协作方执行；所述联邦学习系统包括第一数据方、第二数据方和协作方；识别方法包括：获取第一数据方对应的第一数据以及第二数据方对应的第二数据；第一数据是根据第一数据方拥有的第一用户的第一特征数据得到，第二数据是根据第二数据方拥有的所述第一用户的第二特征数据得到；基于第一数据和第二数据，通过预先训练的用户识别模型进行预测，根据所述预测结果确定第一用户是否是预定的目标用户。本公开实施例提升了用户识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111291347B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010158393.4
申请日：2020-03-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 杨哲
IPC: G06F21/32 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本说明书实施例公开了生物核身引导方法、装置及设备。方案包括：获取第一用户对于生物核身的使用状态信息；基于所述使用状态信息获取所述第一用户的特征数据；基于所述特征数据判断是否需要引导所述第一用户使用所述生物核身，得到判断结果；当所述判断结果表示需要引导所述第一用户使用所述生物核身时，向所述第一用户发送提示信息，所述提示信息用于引导所述第一用户使用所述生物核身。
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公开(公告)号：CN113112312A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110522026.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种用于针对用户生成模型的方法，包括：在服务器处获取多个用户的多个第一数据集；基于所述多个第一数据集，在所述服务器处利用元学习算法为所述多个用户生成共享模型；由所述服务器将所述共享模型传送至用户的客户端；在该用户的客户端处获取该用户的对应第二数据集；以及基于该用户的对应第二数据集，在该用户的客户端处对共享模型进行自适应训练以生成该用户的私有模型。本申请还涉及其它方法、装置和计算机可读存储设备。本申请的方法能够在保护隐私的情况下更准确地建立用户的私有模型。
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公开(公告)号：CN112989929A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110157082.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开实施例提供一种目标用户的识别方法、装置和电子设备，其中该方法由联邦学习系统中的协作方执行；所述联邦学习系统包括第一数据方、第二数据方和协作方；识别方法包括：获取第一数据方对应的第一数据以及第二数据方对应的第二数据；第一数据是根据第一数据方拥有的第一用户的第一特征数据得到，第二数据是根据第二数据方拥有的所述第一用户的第二特征数据得到；基于第一数据和第二数据，通过预先训练的用户识别模型进行预测，根据所述预测结果确定第一用户是否是预定的目标用户。本公开实施例提升了用户识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111738775B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202010630290.3
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 杨哲
Abstract: 公开了一种用户支付意愿预测模型的训练方法及系统。由于商户与支付服务方各自掌握一部分维度的用户数据，因此商户与商户对接的支付服务方可以借助训练协作方设备，采用纵向联邦学习算法联合训练用户支付意愿预测模型。具体而言，商户可以根据其掌握的用户相关数据以及历史业务订单结算情况，确定第一类用户样本集合与每个第一类用户样本集合对应的支付意愿标签并投入到训练中，支付服务方可以基于其掌握的用户相关数据确定第二类用户样本集合并投入到训练中。由于用户支付意愿预测模型是基于纵向联邦学习算法进行训练的，因此可以保证商户与支付服务方不相互泄露自身数据隐私的前提下进行联合模型训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112215613A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011075151.5
申请日：2020-10-09
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密码验证方法、装置、设备及介质，方案包括：获取针对目标账户的密码信息被连续输入错误的次数；当所述次数达到第一预设次数时，获取终端发送的基于端特征数据的端模型输出结果；基于所述端模型输出结果，以及云端存储的所述用户的第二特征数据，采用云端模型生成对于所述用户是否为黑用户的预测结果；若所述预测结果表示所述用户是黑用户，则冻结所述账户；若所述预测结果表示所述用户不是黑用户，则向所述终端发送第一指令；所述第一指令用于指示将所述目标账户的密码输入界面切换至锁定状态并持续第一预设时长。
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公开(公告)号：CN112184250A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011011492.6
申请日：2020-09-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/42 , G06Q20/40 , G06F16/9535 , G06F40/289 , G06F9/451
Abstract: 本说明书实施例提供了一种挽回页的生成方法、装置、存储介质和计算机设备。本说明书实施例提供的技术方案中，通过获取商品的商品信息；利用关键词提取算法，根据商品信息生成商品的多个候选关键词；从多个候选关键词中选取出至少一个目标关键词；根据挽回信息生成挽回页，挽回信息包括至少一个目标关键词。
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公开(公告)号：CN111915413A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010851845.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 杨哲
IPC: G06Q30/06 , G06Q30/02 , G06F16/9535 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 说明书披露一种支付实现方法、装置及电子设备，包括：响应于目标商品的支付请求消息，获取目标商品的商品信息；通过具有注意力机制的特征提取模型，对所述商品信息进行特征提取，得到该目标商品的商品特征；将所述商品特征输入至分类模型，并基于所述分类模型输出的分类结果确定所述目标商品的类型；确定与该目标商品的类型关联的推送信息，并向用户终端返回该推送信息，以由用户终端展示所述推送信息。
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公开(公告)号：CN111815331A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010920463.5
申请日：2020-09-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书披露一种未成年人支付行为的识别方法和装置。一种未成年人支付行为的识别方法，基于业务方、支付方和协作方联合训练得到的识别模型实现对未成年人支付行为的识别，业务方部署有第一识别子模型，支付方部署有第二识别子模型，包括：响应于用户发起的支付请求，业务方获取用户的业务特征，并将业务特征输入所述第一识别子模型，得到业务识别结果；业务方将业务识别结果发送给协作方；响应于支付请求，支付方获取用户的支付特征，并将支付特征输入所述第二识别子模型，得到支付识别结果；支付方将支付识别结果发送给协作方；协作方根据业务识别结果和支付识别结果，确定用户的支付行为是否为未成年人支付行为。
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公开(公告)号：CN111738775A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010630290.3
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 杨哲
Abstract: 公开了一种用户支付意愿预测模型的训练方法及系统。由于商户与支付服务方各自掌握一部分维度的用户数据，因此商户与商户对接的支付服务方可以借助训练协作方设备，采用纵向联邦学习算法联合训练用户支付意愿预测模型。具体而言，商户可以根据其掌握的用户相关数据以及历史业务订单结算情况，确定第一类用户样本集合与每个第一类用户样本集合对应的支付意愿标签并投入到训练中，支付服务方可以基于其掌握的用户相关数据确定第二类用户样本集合并投入到训练中。由于用户支付意愿预测模型是基于纵向联邦学习算法进行训练的，因此可以保证商户与支付服务方不相互泄露自身数据隐私的前提下进行联合模型训练。
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