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公开(公告)号：CN119830997A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411873895.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用于训练学生图文对比模型的方法、装置、介质及电子设备，将无标签的第一图像数据输入已训练的教师图文对比模型，获得所述第一图像数据对应的第一输出结果；将所述第一图像数据与对应的可训练的第一图像提示词输入与所述教师图文对比模型对应的学生图文对比模型中的图像编码器，获得其输出的目标图像特征；将所述目标图像特征与所述已训练的教师图文对比模型在其训练过程中预存储的文本特征相乘，获得所述第一图像数据对应的第二输出结果；使得所述学生图文对比模型根据所述第一输出结果及所述第二输出结果进行知识蒸馏，获得已训练的学生图文对比模型。
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公开(公告)号：CN114692972B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210335212.X
申请日：2022-03-31
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行为预测系统的训练方法，包括：获取第一训练样本，其中包括目标对象，第一用户已做出特定行为的多个历史对象，以及指示第一用户是否对所述目标对象做出所述特定行为的行为标签；将所述第一训练样本输入所述行为预测系统，该行为预测系统包括预测层，以及基于Transformer机制的编码器和解码器；其中，所述编码器确定针对所述多个历史对象的键输出矩阵和值输出矩阵；所述解码器基于所述键输出矩阵和值输出矩阵，确定所述第一用户针对所述目标对象的兴趣向量；所述预测层基于所述兴趣向量得到行为预测结果；利用所述行为预测结果和行为标签，训练所述行为预测系统。
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公开(公告)号：CN114638685B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210222836.0
申请日：2022-03-07
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风险识别方法、装置及设备，该方法应用于电子设备，电子设备包括可信执行环境，包括：接收第一设备发送的目标业务的风险识别请求，该风险识别请求中包括目标业务的业务标识、发起目标业务的用户的标识和对目标业务进行风险识别所需的第一业务数据，将该业务标识、用户的标识和第一业务数据传递至可信执行环境中，并从预设的风险防控系统中获取用于对目标业务进行风险识别所需的第二业务数据，将第二业务数据传递至可信执行环境中，在可信执行环境中，基于该业务标识、用户的标识、第一业务数据和第二业务数据对目标业务进行风险识别处理，将风险识别结果发送给第一设备，以对目标业务进行处理。
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公开(公告)号：CN115065644B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210697516.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L47/2483 , H04L9/40 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及一种用于阻止针对应用的机器流量的系统和方法。该系统包括：流量接收模块，所述流量接收模块被配置成接收针对所述应用的流量以及与发出所述流量的设备相关联的终端实时特征；流量分析模块，所述流量分析模块被配置成基于所述终端实时特征来分析所接收到的流量以确定所述流量是否是机器流量；以及阻挡模块，所述阻挡模块被配置成在所述流量是机器流量的情况下阻止所述流量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118363755A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410472670.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本说明书实施例公开了一种算力调度方法、装置、存储介质及电子设备，该算力调度方法包括：获取对应多个历史业务请求的历史业务请求信息，根据所述历史业务请求信息确定模型参数，该模型参数包括与各所述历史业务请求对应的第一价值向量、第一算力约束条件和第一耗时约束条件；基于该模型参数和与对偶参数相关的待执行链路构建价值优化模型，通过对所述价值优化模型进行求解以获取所述对偶参数；进而基于所述对偶参数和当前业务请求对应的业务请求信息确定与所述当前业务对应的待执行链路，所述待执行链路包括终端执行链路和边缘服务器执行链路。
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公开(公告)号：CN114662706B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210296231.6
申请日：2022-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/20 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/098
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型训练方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取用于训练目标模型的样本数据，该样本数据不包含用于训练目标模型的标签信息，然后，根据预设的节点选取次数，每次从目标模型中包含的模型节点中选取满足预设丢弃概率的模型节点，并从目标模型中去除选取的模型节点，得到剩余模型节点构成的目标模型，将该样本数据输入到上述每个目标模型中进行特征提取处理，得到每个目标模型对应的样本特征，向该样本特征中分别加入预设的噪声数据，得到噪声样本特征，将该噪声样本特征发送给服务器，以触发服务器基于该噪声样本特征对目标模型进行联邦训练。
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公开(公告)号：CN114090243B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111327329.5
申请日：2021-11-10
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模型计算方法和装置。该方法中，从终端设备上获取用于模型计算的第一特征数据；从服务器上获取用于模型计算的特征计算结果；其中，特征计算结果是所述服务器根据该服务器获取的用于模型计算的第二特征数据计算得到的；利用所述第一特征数据以及所述特征计算结果进行所述模型的计算。本说明书能够更好地进行模型计算，更好地满足业务需求。
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公开(公告)号：CN115905624B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211271412.X
申请日：2022-10-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/90 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户行为状态的确定方法、装置及设备，该方法包括：获取目标用户多次执行目标业务所产生的操作行为信息构建的业务时序信息，基于业务时序信息和预先训练的神经网络模型，确定业务时序信息对应的重构系数，训练神经网络模型的过程中通过以下目标函数对神经网络模型中的模型参数进行优化处理：基于由训练样本和训练样本对应的重构系数样本构建的范数，以及重构系数样本对应的熵确定的目标函数；基于业务时序信息对应的重构系数和业务时序信息，确定业务时序信息中不同时间执行的目标业务之间的关联关系；基于业务时序信息中不同时间执行的目标业务之间的关联关系，确定目标用户执行目标业务的行为状态信息。
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公开(公告)号：CN115114980A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210747044.5
申请日：2022-06-28
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联合训练用户聚类模型、用户聚类方法及装置，用户聚类模型包括各客户端的图神经网络和服务端的聚类子模型，方法通过第一客户端执行，包括：利用其第一图神经网络处理其以用户为节点的第一图结构，得到多个样本用户的第一嵌入向量，样本用户是各客户端的图结构共有的用户；加密各第一嵌入向量，得到各样本用户的第一密文向量；将其发送至服务端，以使服务端基于各客户端发送的密文向量确定各样本用户的用户表征，利用聚类子模型，基于各用户表征确定不同样本用户之间的相似度；从服务端获取基于与相似度正相关的有待最小化的目标值确定的梯度相关数据；根据梯度相关数据，更新第一图神经网络。
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