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公开(公告)号：CN112330355B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202011082535.X
申请日：2020-10-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0207 , G06N20/00
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公开(公告)号：CN115545189B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211507953.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/094 , G06N3/0475 , G06Q20/40
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练图生成网络、训练图神经网络的方法及装置，该方法包括：获取从原始关系图中提取的第一子图，其中各样本节点对应各样本用户，样本用户包括至少一个风险用户，边表示各样本用户之间的关联关系；获取扰动节点集，其中包括由正常用户构成的目标节点，及目标节点的邻居节点；利用图生成网络，处理第一子图和扰动节点集，生成第一子图中至少一个样本节点和目标节点之间的预测边，通过在第一子图上添加扰动节点集，并用预测边连接至少一个样本节点和目标节点，构成第二子图；利用图判别网络，预测第二子图为原始子图的第一概率；以最大化第一概率为目标，训练图生成网络。
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公开(公告)号：CN115545001B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211508210.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供一种文本匹配方法及装置，该方法包括：针对两个目标文本，构建语义关系图；目标文本包括多个句子；语义关系图包括多个语义节点及其间的连接边，单个语义节点关联有与该节点的语义相匹配的句子集；连接边表示两个语义节点的节点相似度满足预设条件；根据各语义节点关联的句子集中分别对应于两个目标文本的句子子集的差异情况，确定各语义节点的编码表征；利用图神经网络，根据语义关系图及编码表征对各语义节点进行表征聚合，得到各语义节点的聚合表征；利用各语义节点的聚合表征和分类网络，确定分类结果，其表征两个目标文本在语义上是否匹配。
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公开(公告)号：CN115567371A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211460171.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/142
Abstract: 本说明书公开了一种异常检测方法、装置、设备及可读存储介质，基于每个第一检测模型输出的第一训练样本的第一异常概率，对第一训练样本排序，得到第一训练样本对应于该第一检测模型的次序，针对每个第一训练样本，将该第一训练样本对应于每个第一检测模型的次序进行融合，得到该第一训练样本的第二异常概率作为标签，并根据各第一训练样本及其标签，训练第二检测模型，以根据训练后的第二检测模型，确定待检测事件的异常概率。可见，采用对各第一训练样本对应于第一检测模型的次序进行融合，解决了不同检测模型预测的异常概率分布不同的问题，用融合得到第二异常概率训练第二检测模型，提高了线上异常检测的响应效率和隐私信息的安全性。
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公开(公告)号：CN115550071A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211509843.5
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F21/62 , G06F16/906
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理方法、装置、存储介质及设备。数据发送方通过将隐私数据输入分类模型的特征提取层，通过特征提取层提取特征，以将得到的特征输入归一化层，得到归一化层输出的第一归一化特征，并根据第一归一化特征，确定传输数据，将传输数据发送至数据接收方，使数据接收方将噪声数据输入该分类模型，得到分类模型的归一化层输出的第二归一化特征，并以第一归一化特征与第二归一化特征间差异最小化为优化目标调整噪声数据，得到隐私数据的解密结果。数据发送方能够基于分类模型输出的归一化特征确定传输数据，以在保护隐私数据的前提下将传输数据传输至数据接收方，使得数据接收方可基于相同的分类模与传输数据进行解密。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545001A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211508210.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例提供一种文本匹配方法及装置，该方法包括：针对两个目标文本，构建语义关系图；目标文本包括多个句子；语义关系图包括多个语义节点及其间的连接边，单个语义节点关联有与该节点的语义相匹配的句子集；连接边表示两个语义节点的节点相似度满足预设条件；根据各语义节点关联的句子集中分别对应于两个目标文本的句子子集的差异情况，确定各语义节点的编码表征；利用图神经网络，根据语义关系图及编码表征对各语义节点进行表征聚合，得到各语义节点的聚合表征；利用各语义节点的聚合表征和分类网络，确定分类结果，其表征两个目标文本在语义上是否匹配。
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公开(公告)号：CN115544580A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211507939.8
申请日：2022-11-29
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数据隐私的两方联合训练预测模型的方法及装置，其中第一方和第二方对应部署预测模型中的序列表征层和预测层。所述方法应用于第一方，包括：利用序列表征层处理其持有的用户行为序列，其中包括样本用户在T个时刻做出的T个行为，具体地，利用行为表征子层确定T个行为对应的T个行为表征；利用注意力子层确定该T个行为表征对应的T个注意力权重，并用其对T个行为表征进行加权求和，得到原始序列表征；利用加噪子层对该原始序列表征添加基于行为个数T而确定的差分隐私噪声，得到加噪序列表征；从第二方接收其基于该加噪序列表征、其持有的对应用户行为序列的序列标签和预测层而确定的针对序列表征层的训练梯度。
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公开(公告)号：CN115130621B
公开(公告)日：2022-12-27
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。
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公开(公告)号：CN115392386A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211058124.6
申请日：2022-08-30
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模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取用于训练目标模型的文本数据样本，该文本数据样本中包括第一数量的类别标签，第一数量不超过用于训练目标模型的样本的类别标签对应的第二数量，将文本数据样本输入到目标模型中，得到文本数据样本属于第二数量的类别标签中每个类别标签的概率，并基于得到的概率和第一数量的类别标签，通过目标模型对应的预设损失函数，确定文本数据样本对应的损失信息，基于文本数据样本对应的损失信息，对第一数量的类别标签进行裁剪处理，并通过反向传播算法，基于包含剩余类别标签的文本数据样本对目标模型进行模型训练。
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公开(公告)号：CN115147227A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211041057.7
申请日：2022-08-29
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交易风险的检测方法、装置及设备，该方法包括：获取针对同一交易业务中多个不同交易发起方向同一交易目标方发起目标交易时提供的交易用途描述信息，然后，将多个不同交易发起方提供的交易用途描述信息的字符序列转换为标记序列，标记序列中包括每个交易发起方提供的交易用途描述信息的字符序列对应的子标记序列，为每个子标记序列设置第一数量的标记位置，并按照每个子标记序列的顺序将每个子标记序列中的字符依次放置于相应的第一数量的标记位置中，基于每个第一数量的标记位置中放置的相应子标记序列和每个第一数量的标记位置对应的交易发起方的标记信息，以及文本分类模型，确定目标交易是否存在风险。
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