-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401788B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010281395.2
申请日：2020-04-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供业务时序指标的归因方法以及装置，其中所述方法包括：将特征池输入第一机器学习模型进行训练，得到变量的特征权重，特征池中包括基于业务时序指标样本分解得到的多个变量，模型对业务时序指标样本的时间曲线进行拟合，如果未达到预设训练目标，通过可解释机器学习框架进行影响特征权重的计算，按影响特征权重筛选出变量组合，添加到特征池中，输入模型进行迭代，实现了基于模型解释性算法的特征自适应迭代，如果达到预设训练目标，则可以从特征池确定具有耦合关系的变量组合，计算出变量组合对异常时间点的异常变动幅度的贡献系数，实现了业务时序指标的归因。
-
公开(公告)号：CN111340632A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010138918.8
申请日：2020-03-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供资源管控方法以及装置，其中所述资源管控方法包括：获取待管控资源集合中各资源类别下待转化资源的资源信息，将所述资源信息输入预先构建的梯度提升决策树模型进行梯度提升处理，获取输出的可流动资源的资源收益初始值，所述可流动资源由所述待转化资源进行流动性转化生成；基于所述资源收益初始值以及预先获取的所述可流动资源的收益增速进行收益预测，获得资源收益预测值；根据所述资源收益预测值以及所述资源集合对应的预期收益值，确定所述资源集合的资源管控策略，并按照所述资源管控策略对所述资源集合进行资源管控处理。
-
公开(公告)号：CN110874440B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN202010047773.0
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例公开了一种信息推送及其模型训练的方法、装置及电子设备，该方法包括：多个终端设备分别获取终端设备的用户的私有数据和对应的兴趣标签；多个所述终端设备分别将终端设备中用户的私有数据对应的嵌入向量及兴趣标签发送至云端服务器；所述云端服务器基于多个所述终端设备发送的嵌入向量及兴趣标签，通过联邦学习训练得到信息推送模型，以通过所述信息推送模型预测用户的兴趣标签并推送兴趣标签对应的信息。
-
公开(公告)号：CN110866284A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN202010048806.3
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私数据保护的数据融合处理方法、装置和系统，该方法包括：第一处理节点接收由多个数据节点发送的关于目标用户的加扰后隐私数据，该加扰后隐私数据基于多个数据节点中关于所述目标用户的隐私数据和加扰参数进行加扰后得到；第一处理节点基于加扰后隐私数据进行数据融合处理，得到关于目标用户的加扰后目标数据，并将加扰后目标数据发送至第二处理节点，以便第二处理节点对加扰后目标数据进行解扰；第二处理节点接收多个数据节点发送的与加扰后隐私数据对应的加扰参数，且第二处理节点无法获取到目标用户的加扰后隐私数据；在对加扰后目标数据进行解扰处理时，基于加扰参数进行解扰处理，得到目标用户的目标数据。
-
公开(公告)号：CN110795708A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911023050.0
申请日：2019-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种安全认证方法及相关装置。其中，安全认证方法包括：终端设备采集用户行为特征序列。所述终端设备将所述用户行为特征序列发送至云服务器。所述云服务器基于异常检测模型对所述用户行为特征序列进行异常检测，其中，所述异常检测模型是基于用户在至少一个终端设备中的历史用户行为特征序列训练得到的。所述云服务器将所述异常检测模型的异常检测结果发送至所述终端设备。所述终端设备执行与所述异常检测结果匹配的安全认证流程。
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.044 seconds)
