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公开(公告)号：CN115953248B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310220105.7
申请日：2023-03-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种基于沙普利可加性解释的风控方法、装置、电子设备及介质。方法包括：获取目标交易业务的原始样本集，并确定出属于强关联的特征组合。基于强关联的特征组合的有效值，构建第一类扰动样本集。基于沙普利可加性解释执行：分别对原始样本集和第一类扰动样本集中的特征进行采样，得到多个采样结果所对应的待解释特征集，第一类扰动样本集对应的至少一种采样结果包含有强关联的特征组合；以及基于每个待解释特征集的准基Shapley值，计算出每个采样得到的特征的SHAP值。根据SHAP值，从每个采样得到的特征中选取出对目标交易业务影响度达到预设标准的目标特征。对目标交易业务中符合目标特征的用户执行预设风控决策。
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公开(公告)号：CN115829755B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310133681.8
申请日：2023-02-07
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交易风险的预测结果的解释方法和装置。该方法包括：得到时间序列；该时间序列是：由至少两个交易事件的特征按照时间顺序形成的序列；并且，该时间序列被输入机器学习模型，以使得该机器学习模型根据该时间序列输出针对交易风险的预测结果；针对时间序列中的每一种类型的交易事件的特征，确定该类型特征在用于得到所述针对交易风险的预测结果时的重要性；将所述时间序列划分为至少两个子序列；针对每一个子序列，根据所确定出的每一种交易事件的类型的特征的重要性，得到每一种类型的交易事件的特征相对于该子序列的重要性。本说明书实施例能够更好地对机器学习模型得出的交易风险预测结果进行解释。
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公开(公告)号：CN115953248A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310220105.7
申请日：2023-03-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种基于沙普利可加性解释的风控方法、装置、电子设备及介质。方法包括：获取目标交易业务的原始样本集，并确定出属于强关联的特征组合。基于强关联的特征组合的有效值，构建第一类扰动样本集。基于沙普利可加性解释执行：分别对原始样本集和第一类扰动样本集中的特征进行采样，得到多个采样结果所对应的待解释特征集，第一类扰动样本集对应的至少一种采样结果包含有强关联的特征组合；以及基于每个待解释特征集的准基Shapley值，计算出每个采样得到的特征的SHAP值。根据SHAP值，从每个采样得到的特征中选取出对目标交易业务影响度达到预设标准的目标特征。对目标交易业务中符合目标特征的用户执行预设风控决策。
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公开(公告)号：CN115829755A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310133681.8
申请日：2023-02-07
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交易风险的预测结果的解释方法和装置。该方法包括：得到时间序列；该时间序列是：由至少两个交易事件的特征按照时间顺序形成的序列；并且，该时间序列被输入机器学习模型，以使得该机器学习模型根据该时间序列输出针对交易风险的预测结果；针对时间序列中的每一种类型的交易事件的特征，确定该类型特征在用于得到所述针对交易风险的预测结果时的重要性；将所述时间序列划分为至少两个子序列；针对每一个子序列，根据所确定出的每一种交易事件的类型的特征的重要性，得到每一种类型的交易事件的特征相对于该子序列的重要性。本说明书实施例能够更好地对机器学习模型得出的交易风险预测结果进行解释。
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