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公开(公告)号：CN109978170A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910164816.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多要素的移动设备识别方法，包括：创建移动设备要素模型，移动设备要素模型保存设备要素名称、设备要素值及设备要素置信度；对高于置信度阈值的要素称为决策要素；对待识别的设备创建移动设备要素模型，并选取决策要素；在已识别的设备中，查找与决策要素名称相同且设备要素值相同的所有设备要素，之后将属于同一个移动设备的设备要素作为一组，多组数据构成临时集合，根据公式计算最终偏置信度，若最终置信度大于等于设定的最终置信度阈值，则认为待识别的移动设备与最终置信度对应的移动设备为相同设备；否则认为是新设备。本发明可以关联多个要素同时进行分析，准确辨别设备。
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公开(公告)号：CN106682067A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201610981804.3
申请日：2016-11-08
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
CPC classification number: G06F17/30563 , G06F17/30303 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于交易数据的机器学习反欺诈监测系统，包括管理平台、ETL模块、采样引擎、流处理引擎、训练引擎、预测引擎和决策引擎；流处理引擎通过流式大数据处理对庞大的交易原始数据进行特征的快速提取和计算，从海量原始数据中得到有代表性的特征，充分提取数据中的信息。模型训练模块使用多种针对资金损失率、黑样本查全率优化过的机器学习模型和集成学习框架，得到的是针对某个指标优化的复合模型，克服了单个模型带来的过拟合、不稳定的缺陷，提高了模型的稳定性和泛化能力；模型训练模块通过预先设置的更新时间，自动获取最新数据并重新训练模型，从而使模型始终保持有效性，避免欺诈变异带来的模型失效问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110008544B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910219684.7
申请日：2019-03-21
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种查询时序数据递增次数与递减次数的处理方法，本发明预先对数据序列分组，然后计算每个分组的累计递增与递减次数、首元素、尾元素，把中间结果存储在相应时间戳上，查询时根据指定的时间戳快速得到计算结果；首先，中间结果的存储位置灵活多变，满足各种场景的需求；由于存储结果是计算后的中间结果，内存耗费降低，存储效率很高，因为已经提前计算好了中间结果，所以在获取对应的递增次数与递减次数时响应速度极快；最为重要的是，这部分结果跟着系统时间移动而不断变化，能够达到所需的递增次数与递减次数随时间窗口平滑移动的目的。本发明适用于时序数据处理技术等数据分析领域，能够显著提升统计递增次数与递减次数的速度。
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公开(公告)号：CN109978170B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201910164816.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多要素的移动设备识别方法，包括：创建移动设备要素模型，移动设备要素模型保存设备要素名称、设备要素值及设备要素置信度；对高于置信度阈值的要素称为决策要素；对待识别的设备创建移动设备要素模型，并选取决策要素；在已识别的设备中，查找与决策要素名称相同且设备要素值相同的所有设备要素，之后将属于同一个移动设备的设备要素作为一组，多组数据构成临时集合，根据公式计算最终偏置信度，若最终置信度大于等于设定的最终置信度阈值，则认为待识别的移动设备与最终置信度对应的移动设备为相同设备；否则认为是新设备。本发明可以关联多个要素同时进行分析，准确辨别设备。
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公开(公告)号：CN110222338A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910448361.5
申请日：2019-05-28
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种机构名实体识别方法，该方法首先通过无监督方法构建领域词词库的领域字符字向量，再在领域字向量中引入通用标记语料的上下文知识获得最终使用的字向量矩阵。使用最终使用的字向量矩阵训练分词模型来划分领域待识别语料。接着，分析通用标记语料的N-Gram特征获得拓扑关系矩阵。通过拓扑关系矩阵来构建语料的拓扑关系并训练用于机构名实体识别的GCN模型。最终实现对于特定领域的机构名实体识别。本发明方法解决了在特定领域的机构名识别场景下，领域标记语料不足、识别准确率低以及对于领域专有名词识别能力较弱的问题。
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公开(公告)号：CN107545360A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710633149.7
申请日：2017-07-28
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的风控智能规则导出方法及系统，本发明根据特征的重要性，对其巨量特征进行排序，筛选出重要特征，基于这些特征建立不同深度的决策树，然后使用设定好的阈值对决策树进行筛选，最后根据筛选后的决策树导出规则。本发明方法能够保证业务系统的正常运营情况下，根据不同特征数目分层导出规则，最大限度地侦测出欺诈行为。相比于人为制定规则的风控系统，本发明系统更加稳定、智能并且智能规则效率更高，让企业的损失降到最低。尤其是在业务复杂、数据量庞大的系统中，这种优势越发明显。
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公开(公告)号：CN104765765B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201510082930.0
申请日：2015-02-15
Applicant: 浙江邦盛科技有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于时间窗口可移动的动态数据快速处理方法，通过原数据库中待处理数据中的时间戳字段构建一个时间戳序列，并对这部分数据进行一个原始加工，最终通过增量的形式存储到分布式缓存中，供后续的营销或者风控采用。本发明中时间戳序列的构建依托于时间戳字段，在原数据表中的数据过大时，可以通过该时间戳字段进行增量处理；因为中间变量的计算是可增量、可合并计算的，这种数据处理方式具备非常强大的水平扩展能力，可以通过简单的添加新的计算设备即可线性增加计算能力。
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