-
公开(公告)号：CN115238827A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211125687.2
申请日：2022-09-16
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保护隐私的样本检测系统训练方法及装置，样本检测系统包括表征模型、生成器和分类模型。该方法包括：利用将k个采样噪声分别输入生成器而得到的k个模拟表征，对表征模型输出的隐私样本表征进行表征混淆处理，得到混淆表征；利用白样本标签对隐私样本标签进行标签混淆处理，得到混淆标签；基于混淆表征和分类模型，得到分类预测结果；将k个模拟表征分别输入判别器，得到k个第一判别结果；以减小分类预测结果和混淆标签之间的差异，以及增大k个第一判别结果指示对应表征为真实表征的概率为目标，训练异常检测系统；基于判别器针对表征模型输出的公开白样本表征的第二判别结果和上述k个第一判别结果，训练判别器。
-
公开(公告)号：CN115130621A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211060836.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例中针对将用户数据涉及维度进行组合后的每个维度组合，将用户数据中该维度组合内包含的维度对应的数据输入到特征表示模型中，得到该维度组合对应的特征数据。以同一用户在不同维度组合对应的特征数据之间的偏差最小化为优化目标，对特征表示模型进行训练。最后，特征表示模型将提取的特征数据输入业务模型，使业务模型执行业务。在此方法中，将同一用户的不同维度组合对应的特征数据之间偏差最小化为目标，训练特征表示模型，可以使特征表示模型学习到不同维度下的数据之间的隐含关系，从而提高特征表示模型表示特征数据的准确性以及业务模型执行业务的准确性。
-
公开(公告)号：CN115129878A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211052703.X
申请日：2022-08-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 在本说明书提供的对话业务执行方法、装置、存储介质及电子设备中，可获取用户在上一回合输入的回复内容，并确定上一回合向用户发送的话术的话术种类；根据回复内容，在预先构建的意图库中确定用户的意图；将确定出的意图与话术种类的组合确定为当前逻辑组合；在预先构建的规则库中确定与当前逻辑组合匹配的规则；根据所述规则，确定当前回合要向用户发送的话术的话术种类；根据话术种类在预先构建的话术库中确定向用户发送的话术，并将确定出的话术发送给所述用户。在采用本方法执行对话业务时，可通过规则的形式确定出下一回合向用户发送的话术，当需要修改对话逻辑时，只需要添加或修改特定的规则便可完成修改，极大地降低了更新维护的门槛。
-
公开(公告)号：CN110866023B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911074852.4
申请日：2019-11-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/2457
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质，数据处理方法包括：目标对象对应的预定条件触发后，根据预定条件的触发方确定数据接收方；其中，所述预定条件根据所述目标对象的需求数据确定；向所述数据接收方发送第一类数据，接收所述数据接收方针对所述第一类数据的反馈数据；其中，所述第一类数据根据所述目标对象的需求数据确定；根据所述反馈数据确定与所述需求数据对应的目标数据，并将所述目标数据绑定所述目标对象。
-
公开(公告)号：CN111275350B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010083148.1
申请日：2020-02-08
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事件评估模型的训练方法和装置。该事件评估模型包括宽度部分和深度部分，宽度部分模型参数少，用于处理事件的可解释性特征数据；深度部分模型参数多，用于处理与事件相关联的抽象特征数据。训练方法包括，收集较短时间周期中的样本事件，获取短期样本集；将短期样本集中的样本事件输入事件评估模型，根据预测结果和对应的类别标签，确定短期预测损失，根据该短期预测损失，更新宽度部分。收集较长时间周期中的样本事件，获取长期样本集，将其中各个样本事件输入事件评估模型，根据预测结果和对应的类别标签，确定长期预测损失；并根据该长期预测损失，更新深度部分。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111476668B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010585710.0
申请日：2020-06-24
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可信关系的识别方法、装置、存储介质和计算机设备。该方法包括：获取用户的行为数据，行为数据包括目标主体的主体特征和多个对象主体的主体特征；根据目标主体的主体特征和多个对象主体的主体特征，利用预先训练的图神经网络模型，生成目标主体对应的第一节点嵌入向量和多个对象主体对应的第二节点嵌入向量；根据第一节点嵌入向量和各个第二节点嵌入向量，生成目标主体与各个对象主体之间的向量距离；判断多个向量距离是否均大于或等于设定阈值；若判断出多个向量距离中至少一个向量距离小于设定阈值，将小于设定阈值的向量距离对应的第一节点嵌入向量和第二节点嵌入向量，确定为可信关系对。
-
公开(公告)号：CN111538794A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010334175.1
申请日：2020-04-24
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数据融合方法、装置及设备。方案包括：获取第一数据集中的第一实体数据的第一基础数据；获取第二数据集中的第二实体数据的第二基础数据；基于所述第一基础数据和所述第二基础数据判断所述第一实体与所述第二实体是否为同一行为实体，得到判断结果；当所述判断结果表示所述第一实体与所述第二实体为同一行为实体时，将所述第一实体数据和所述第二实体数据合并为第三实体数据，所述第三实体数据用于描述所述行为实体，所述第三实体数据中包含的基础数据的信息大于所述第一实体数据，且大于所述第二实体数据。
-
公开(公告)号：CN110728516A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910955003.3
申请日：2019-10-09
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风控模型的更新方法、装置及设备。方案包括：部署有第一风控模型的终端获取用于表示所述终端所在的局域网中加入了另外的设备的触发信息；局域网中加入的另外的设备上部署有第二风控模型；判断第二风控模型的更新时间是否晚于第一风控模型的更新时间，得到第一判断结果；当第一判断结果表示第二风控模型的更新时间晚于第一风控模型的更新时间时，基于第二风控模型更新第一风控模型。
-
公开(公告)号：CN111144718B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN201911278052.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种私有数据保护的风险决策方法、装置、系统及设备。方法应用于目标联邦学习训练中的目标成员对象，包括：将属于私有数据的风险特征集合输入至本地的第一风控模型，确定目标风险特征维度的预测贡献值，目标风险特征维度为该风险特征集合和第一风控模型对应的其中一个风险特征维度，第一风控模通过目标联邦学习训练得到。接收目标联邦学习训练的其他成员对象发送的目标风险特征维度的预测贡献值，其他成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值的方法与目标成员对象一致。基于包含自身在内的至少两个成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值，确定目标风险特征维度的重要性的解释数据，以进行风险决策。
-
公开(公告)号：CN116306868A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310217203.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：将目标域的目标数据分别输入第一教师模型和第二教师模型中，得到第一教师模型对应的第一输出数据和第二教师模型对应的第二输出数据，第一教师模型是源域的模型，第二教师模型是目标域的模型；将目标数据输入到数据选择模型中，得到第一教师模型和第二教师模型的重要性权重，并基于上述重要性权重和两个输出数据，确定目标数据对应的教师输出结果；将目标数据输入到第一学生模型中，得到目标数据对应的第一学生输出结果；基于教师输出结果、第一学生输出结果和目标数据对应的标签信息，通过预设的损失函数，使用第一教师模型和第二教师模型对第一学生模型进行知识蒸馏训练。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
87
records
(took 0.036 seconds)
