公开(公告)号：CN117671277A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311226890.3

申请日：2023-09-21

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 但家旺 ,  吴若凡 ,  刘云鹏 ,  田胜 ,  王宝坤 ,  孟昌华 ,  周璟

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本说明书公开了一种图特征提取方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的图特征提取方法中，获取目标图；将所述目标图输入预先训练的特征提取模型中，所述特征提取模型至少包括对比子网、输出子网；通过所述对比子网，针对所述特征提取模型中存储的每个隐藏图，确定该隐藏图与所述目标图之间的相似度，其中，所述隐藏图是通过对所述特征提取模型进行训练得到的；通过所述输出子网，根据所述目标图与各隐藏图之间的相似度输出所述目标图的图特征。

公开(公告)号：CN117743856A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311845208.9

申请日：2023-12-28

Applicant: 清华大学 ,  支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 李琦 ,  王宁涛 ,  王叶 ,  刘云鹏 ,  李沛洋 ,  傅幸 ,  徐恪 ,  王维强

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06N20/00 ,  G06Q20/40

Abstract: 本说明书实施例涉及一种训练风险识别模型的方法及装置，方法包括：首先，获取有硬标签的第一样本集，以及无标签的第二样本集，任一样本集包括交易样本，硬标签指示交易是否为风险交易。然后，基于插值法对第一样本集进行样本增强，并使用增强后的第一样本集训练得到第一模型。接下来，将第一样本集和第二样本集构成的样本总集中的各个交易样本输入到第一模型中，得到关于风险预测的软标签。最后，将第一样本集中的交易样本输入到第二模型中，基于硬标签确定第一损失；将样本总集中的交易样本输入到第二模型中，基于软标签确定第二损失；基于第一损失和第二损失所确定的总预测损失，对第二模型进行训练，第二模型用于预测交易是否为风险交易。