公开(公告)号：CN115600092A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211257413.9

申请日：2022-10-14

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司(CN)

Inventor： 余露 ,  李盟 ,  李龙飞

IPC: G06F18/211 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了用于生成规则集的方法及装置。在该方法中，基于数据样本确定各个决策条件以及各个决策条件包括的特征；利用神经网络对各个决策条件以及各个特征进行向量化处理，以得到各个决策条件对应的条件向量化表征以及各个特征对应的特征向量化表征；根据各个决策条件对应的条件向量化表征确定各个决策条件之间的条件关联性；根据各个决策条件以及条件关联性构建决策条件关系图；根据各个特征对应的特征向量化表征确定各个特征之间的特征关联性；根据各个特征以及特征关联性构建特征关系图；以及根据决策条件关系图以及特征关系图抽取多个规则，以得到规则集。

公开(公告)号：CN117390415A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311372133.7

申请日：2023-10-20

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 余露 ,  李盟 ,  李龙飞

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供一种预测模型的训练方法、待预测对象的预测方法、系统，包括：获得样本用户数据，样本用户数据为预设应用场景下用于对待预测对象进行预测的用户数据，基于样本用户数据构建多个决策条件向量，多个决策条件向量包括用于预测待预测对象的各决策条件信息各自对应的向量，基于样本用户数据和多个决策条件向量进行特征增强处理，得到增强特征向量，基于多个决策条件向量和增强特征向量训练得到预测模型，其中，预测模型用于根据获得的目标用户数据对待预测对象进行预测，可以提高训练的泛化能力、有效性、可靠性。

公开(公告)号：CN116362796A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310336585.3

申请日：2023-03-31

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 朱峰 ,  钟明洁 ,  杨新星 ,  彭志成 ,  李龙飞 ,  余露 ,  张铁华 ,  周俊

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0601 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种用于预测转化率的点击转化模型训练方法和系统，其中，点击转化模型包括点击模型和转化模型，该方法包括：获取训练样本；其中，训练样本包括样本用户的特征和样本对象的特征，以及与样本对象对应的标签；通过点击模型对样本用户的特征和样本对象的特征进行处理，获取点击模型的输出；通过转化模型对来自点击模型的数据、样本用户的特征和样本对象的特征进行处理，获取转化模型的输出；基于点击模型的输出和转化模型的输出构建损失函数，根据损失函数的值对点击转化模型的参数进行调整，以减小模型输出与对应的标签之间的差异。