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公开(公告)号：CN118228255A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410257025.3
申请日：2024-03-06
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应用程序的风险检测方法、装置及设备，该方法包括：获取用于检测目标应用程序是否存在预设的经营性风险的目标数据，目标数据中至少包括用户使用目标应用程序前用户的访问日志数据；基于访问日志数据，确定用户的行为序列数据，并基于访问日志数据和行为序列数据，确定序列图结构数据；通过预先训练的编码器中的序列编码子模型对行为序列数据进行编码处理，得到行为序列数据对应的序列表征；将序列图结构数据输入到编码器中的序列图编码子模型中，以对序列图结构数据进行编码处理，得到序列图结构数据对应的序列图结构表征；基于序列表征和序列图结构表征，确定目标应用程序是否存在预设的经营性风险。
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公开(公告)号：CN114692892B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210285951.2
申请日：2022-03-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例描述了对数值特征进行处理的方法、模型训练方法和装置。根据实施例的方法，考虑对数值特征进行二进制编码，然后根据得到的二进制数值特征中的值可以确定出特征矩阵。如此实现了对数值特征可能值都进行了编码，能够降低特征信息损失的可能。进一步，对得到的特征矩阵进行数据域覆盖，能够使得利用该数值特征训练得到的模型在预测应用时，对未参与模型训练的数值输入值也能具有较好的输出。
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公开(公告)号：CN115983862A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211706274.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取应用于可信场景中的风险防控模型的资源损失目标函数和群体可信分数约束函数；基于所述资源损失目标函数和相应的第一权重，以及所述群体可信分数约束函数和相应的第二权重，构建相应的优化函数；基于构建的优化函数、所述资源损失目标函数和所述群体可信分数约束函数，确定所述资源损失目标函数和所述群体可信分数约束函数对应的优化目标信息；基于确定的优化目标信息，并通过训练样本对应用于可信场景中的风险防控模型进行模型训练，得到训练后的风险防控模型。
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公开(公告)号：CN114462502A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210011293.8
申请日：2022-01-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种核身推荐模型训练方法及装置。所述方法包括：获取训练样本集合；所述训练样本集合包括不同业务场景中标注有核身产品推荐标签的训练样本；根据所述训练样本集合，预训练所述表征模型；预训练后的表征模型用于将输入的样本特征映射到第一向量空间中，针对相同推荐标签的样本减小第一向量空间映射结果之间的距离；获取任一业务场景中的若干训练样本，将所获取的训练样本输入所述预训练后的表征模型得到第一向量空间映射结果，根据所获取训练样本的第一向量空间映射结果和核身产品推荐标签，训练该业务场景对应的预测模型。
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公开(公告)号：CN114445084A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210079483.3
申请日：2022-01-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种具有隐私保护的极速风控智能预测方法，包括：接收用户交易操作意图；基于交易操作意图，获取交易的关键属性并确定关键属性的预测值；接收用户交易操作确认；基于交易操作确认，确定关键属性的实际值；比较关键属性的预测值和实际值；以及根据比较结果，确定是否执行交易。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357517A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111683309.1
申请日：2021-12-30
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基于隐私保护的模型训练方法及装置，获得用于训练目标业务模型的初始事件序列集合；针对所述初始事件序列集合中的各初始事件序列，根据第一增强策略的策略信息，基于预设的用于进行数据扰动修改的多个数据增强单元，对该初始事件序列进行第一数目的数据增强操作，得到对应的增强事件序列，其中，一次数据增强操作利用一个数据增强单元执行；策略信息至少指示所述第一数目；利用各增强事件序列形成的第一增强序列集合进行模型训练，得到隐私保护的第一业务模型。
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公开(公告)号：CN113988225A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111597741.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种建立表征提取模型、表征提取、类型识别的方法和装置。根据该实施例的方法，首先获取包含一个以上样本对的第一训练数据，样本对包括正样本对和负样本对；然后利用第一训练数据训练第一表征提取模型和第二表征提取模型，其中第一表征提取模型用以利用用户的终端侧特征提取用户的终端侧表征向量，第二表征提取模型用以利用用户的服务器侧特征提取用户的服务器侧表征向量；训练目标为最大化正样本对的终端侧表征向量与服务器侧表征向量之间的相似度且最小化负样本对的终端侧表征向量与服务器侧表征向量之间的相似度；再将训练得到的第一表征提取模型部署于终端设备。
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公开(公告)号：CN113902256A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111059586.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练标签预测模型的方法、标签预测方法和装置。首先获取样本集合，所述样本集合中的各样本包括对象的特征数据以及对该对象标注的标签；然后从所述样本集合中确定支持集合和查询集合；再利用所述支持集合和查询集合训练标签预测模型；其中，将所述支持集合和查询集合中的查询样本输入所述标签预测模型，由所述标签预测模型利用输入的查询样本与支持集合中各支持样本之间的特征相似度以及各支持样本的标签，预测输入的查询样本的标签；训练目标为最小化预测结果与查询样本被标注的标签之间的差异。
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公开(公告)号：CN111476668B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010585710.0
申请日：2020-06-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种可信关系的识别方法、装置、存储介质和计算机设备。该方法包括：获取用户的行为数据，行为数据包括目标主体的主体特征和多个对象主体的主体特征；根据目标主体的主体特征和多个对象主体的主体特征，利用预先训练的图神经网络模型，生成目标主体对应的第一节点嵌入向量和多个对象主体对应的第二节点嵌入向量；根据第一节点嵌入向量和各个第二节点嵌入向量，生成目标主体与各个对象主体之间的向量距离；判断多个向量距离是否均大于或等于设定阈值；若判断出多个向量距离中至少一个向量距离小于设定阈值，将小于设定阈值的向量距离对应的第一节点嵌入向量和第二节点嵌入向量，确定为可信关系对。
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公开(公告)号：CN111582873A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010377734.7
申请日：2020-05-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/40
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种评估交互事件的方法及装置、电子设备、存储介质，根据历史交互事件数据集，构建若干带有标签的交互关系子图，并使用带有标签的所述交互关系子图，对预设模型进行训练，得到可信数据评估模型，再利用所述可信数据评估模型，得到不带标签的交互关系子图的评估分值，进而将评估分值高于预设评估分值的所述不带标签的交互关系子图判定为可信子图并存储，用以评估交互事件是否可信。本说明书的一个或多个实施例提供的评估交互事件的方法及装置、电子设备、存储介质，把可信关系形成为可信子图，可用于解决传统方案所不能涵盖的子图可信识别问题。
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