公开(公告)号：CN117742856A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311643062.X

申请日：2023-12-01

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 官砚楚 ,  王东 ,  庄晨熠 ,  顾进杰 ,  孙仁恩 ,  周希敏

IPC: G06F9/451 ,  G06F3/0481

Abstract: 本说明书实施例提供一种辅助终端业务处理的方法及装置，在终端业务处理过程中，可以使用代理机制智能化地辅助用户完成一些相对固定的操作流程，尽可能减少人工操作。具体而言，可以在获取用户需求之后，通过代理机制为用户需求生成用于描述依次在各个页面上进行操作的操作序列，然后，以所生成的操作序列为指引，在依次跳转到的各个页面上进行操作指令预测，并按照预测结果在相应页面执行相应操作，直至得到由操作序列确定的最终页面作为需求页面。其中，需求页面可以是显示最终业务处理结果的页面，也可以是业务中间页面。该实施方式可以提高页面操作指令预测的准确性及用户体验。

公开(公告)号：CN116610868A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310860786.3

申请日：2023-07-13

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周希敏 ,  张冠男 ,  孙仁恩 ,  魏鹏

IPC: G06F16/9535 ,  G06N5/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种样本标注方法、端边云协同训练方法及装置。该方法包括：获取设置在所述终端设备中的资源推荐网络的输入特征；利用所述资源推荐网络对所述输入特征进行多次推理，并将每次推理的输入特征与该次推理的ID进行绑定；获取已进行推理的待展示资源的曝光数据，并根据所述曝光数据确定所述用户对所述待展示资源的感兴趣程度的真实值；根据所述推理的ID获取对应的输入特征，并利用所述真实值对所述输入特征进行标注，得到样本数据。利用推理解决方案与训练解决方案的信息交互完成端侧自动化的样本数据标注，并通过将推理ID与输入特征绑定，可以保证样本标注与输入特征的对应，以更准确地对资源推荐网络进行训练。

公开(公告)号：CN116610868B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310860786.3

申请日：2023-07-13

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周希敏 ,  张冠男 ,  孙仁恩 ,  魏鹏

IPC: G06F16/9535 ,  G06N5/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种样本标注方法、端边云协同训练方法及装置。该方法包括：获取设置在所述终端设备中的资源推荐网络的输入特征；利用所述资源推荐网络对所述输入特征进行多次推理，并将每次推理的输入特征与该次推理的ID进行绑定；获取已进行推理的待展示资源的曝光数据，并根据所述曝光数据确定所述用户对所述待展示资源的感兴趣程度的真实值；根据所述推理的ID获取对应的输入特征，并利用所述真实值对所述输入特征进行标注，得到样本数据。利用推理解决方案与训练解决方案的信息交互完成端侧自动化的样本数据标注，并通过将推理ID与输入特征绑定，可以保证样本标注与输入特征的对应，以更准确地对资源推荐网络进行训练。

公开(公告)号：CN116611536A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310887452.5

申请日：2023-07-19

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周希敏 ,  张冠男 ,  魏鹏 ,  孙仁恩

IPC: G06N20/00 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  H04L9/40 ,  H04L9/00 ,  H04L67/10 ,  H04L69/04

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种模型训练方法及装置、电子设备及存储介质，所述方法结合终端、边缘CND节点和云端三侧来完成目标模型的训练，从而提高了目标模型的训练效果，所述方法包括：接收多个梯度数据，其中，所述梯度数据由终端根据样本数据和目标模型生成，并发送至边缘CDN节点；对所述多个梯度数据进行聚合处理，得到第一聚合结果；将所述第一聚合结果发送至云端，以使所述云端根据所述第一聚合结果更新所述目标模型，并将更新后的所述目标模型发送至生成所述多个梯度数据的终端。

公开(公告)号：CN116611536B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310887452.5

申请日：2023-07-19

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周希敏 ,  张冠男 ,  魏鹏 ,  孙仁恩

IPC: G06N20/00 ,  G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  H04L9/40 ,  H04L9/00 ,  H04L67/10 ,  H04L69/04

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种模型训练方法及装置、电子设备及存储介质，所述方法结合终端、边缘CND节点和云端三侧来完成目标模型的训练，从而提高了目标模型的训练效果，所述方法包括：接收多个梯度数据，其中，所述梯度数据由终端根据样本数据和目标模型生成，并发送至边缘CDN节点；对所述多个梯度数据进行聚合处理，得到第一聚合结果；将所述第一聚合结果发送至云端，以使所述云端根据所述第一聚合结果更新所述目标模型，并将更新后的所述目标模型发送至生成所述多个梯度数据的终端。