一种用户异常模式识别方法、装置以及设备

    公开(公告)号:CN113052324B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202110316092.4

    申请日:2021-03-24

    Inventor: 孙富 冯琛 唐韵

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户异常模式识别方法、装置以及设备。方案包括:确定包含指定的特征转换结构的识别模型;获取第一样本集,并根据第一样本集,对特征转换结构进行训练,得到特征转换结构包含的多维参数;获取第二样本集,第二样本集包括曾处于用户异常模式的用户的相关数据;对多维参数中维度取值之间的比例关系进行锁定,并为多维参数确定整体的放缩系数和偏置系数;根据第二样本集,对识别模型进行元学习,以调整放缩系数和偏置系数;通过元学习后的识别模型,判定待识别用户是否处于用户异常模式。

    一种用户异常模式识别方法、装置以及设备

    公开(公告)号:CN113052324A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110316092.4

    申请日:2021-03-24

    Inventor: 孙富 冯琛 唐韵

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户异常模式识别方法、装置以及设备。方案包括:确定包含指定的特征转换结构的识别模型;获取第一样本集,并根据第一样本集,对特征转换结构进行训练,得到特征转换结构包含的多维参数;获取第二样本集,第二样本集包括曾处于用户异常模式的用户的相关数据;对多维参数中维度取值之间的比例关系进行锁定,并为多维参数确定整体的放缩系数和偏置系数;根据第二样本集,对识别模型进行元学习,以调整放缩系数和偏置系数;通过元学习后的识别模型,判定待识别用户是否处于用户异常模式。

    数据处理方法、装置及设备
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116361698A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310349650.6

    申请日:2023-03-29

    Abstract: 本说明书实施例提供了多种数据处理方法、装置及设备,其中一种方法包括:获取用于训练第一检测模型的第一样本,以及第一样本对应的类别标签,基于第一样本对应的类别标签构造训练任务,在到达目标迭代次数的情况下,基于经过目标迭代次数训练后的第一检测模型和训练任务包含的测试样本,从训练任务中选取目标训练任务,基于目标训练任务包含的训练样本继续对经过目标迭代次数训练后的第一检测模型进行迭代训练,将训练后的第一检测模型的模型参数发送给目标服务端,以使目标服务端基于训练后的第一检测模型的模型参数对第二检测模型的模型参数进行初始化,并基于第二样本对初始化后的第二检测模型进行训练,得到训练后的第二检测模型。

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