-
公开(公告)号：CN111476508A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010410307.4
申请日：2020-05-15
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目标操作的风险识别方法，所述方法可以包括:获取所述目标操作的信息；所述目标操作的信息至少包括与所述目标操作相关的至少一个目标实体；以及基于风险识别引擎对所述至少一个目标实体进行匹配识别，并根据匹配识别结果判断所述目标操作的风险。所述风险识别引擎可以包括实体关系网络和判断单元，所述实体关系网络可以包括预设实体以及与所述预设实体存在预设关联关系的关联实体；所述判断单元可以用于基于所述实体关系网络判断所述目标操作的风险。
-
公开(公告)号：CN111460171A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010238154.X
申请日：2020-03-30
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服务方的目标用户识别方法及装置，在识别方法中，获取知识图谱，该知识图谱包括多个节点，其中的每个节点代表一个实体并对应于一个实体向量。多个节点中，具有关联关系的节点通过连接边连接，其中的每个连接边对应于一个关联向量。对于知识图谱中任一第一类服务方的第一节点，在识别其目标用户时，在知识图谱中，确定出第二类服务方的第二节点以及第二类服务方的目标用户的第三节点。基于第一节点的实体向量以及第二节点与第三节点的连接边的关联向量，确定参照实体向量。计算参照实体向量与各个人用户的节点的实体向量之间的距离。基于距离，选取目标节点，并将目标节点所代表的个人用户作为第一类服务方的目标用户。
-
公开(公告)号：CN113222610B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110493573.2
申请日：2021-05-07
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风险识别方法和装置。根据该实施例的方法，首先依据关联关系数据生成至少一条以待识别实体为端节点的关联关系路径，构成所述待识别实体的路径集；其中，所述关联关系路径中的节点为实体，边为实体间的关联关系；然后利用预先训练得到的路径识别模型，对所述关联关系路径进行风险识别；再利用所述待识别实体的路径集中各关联关系路径的风险识别结果，确定对所述待识别实体的风险识别结果。
-
公开(公告)号：CN111489168A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010306216.6
申请日：2020-04-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种目标对象的风险识别方法、装置和处理设备。一个方法实施例中，可以按照一定的更新频率获取模型的训练数据中的相对固定的数据，再结合实时的特征数据一同输入模型进行模型的局部更新，进而可以实现模型的实时更新。利用本说明书实施例的风险识别模型，可以提高训练效率和模型的更新速度，提升模型的预测效率和预测效果。
-
公开(公告)号：CN111460171B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010238154.X
申请日：2020-03-30
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服务方的目标用户识别方法及装置，在识别方法中，获取知识图谱，该知识图谱包括多个节点，其中的每个节点代表一个实体并对应于一个实体向量。多个节点中，具有关联关系的节点通过连接边连接，其中的每个连接边对应于一个关联向量。对于知识图谱中任一第一类服务方的第一节点，在识别其目标用户时，在知识图谱中，确定出第二类服务方的第二节点以及第二类服务方的目标用户的第三节点。基于第一节点的实体向量以及第二节点与第三节点的连接边的关联向量，确定参照实体向量。计算参照实体向量与各个人用户的节点的实体向量之间的距离。基于距离，选取目标节点，并将目标节点所代表的个人用户作为第一类服务方的目标用户。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111539228A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010358085.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/49 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/237
Abstract: 本说明书实施例提供了向量模型训练方法及装置、相似度确定方法及装置，其中，所述向量模型训练方法包括获取多语种语料库中每种语言语料对应的初始词集合，且将每种语言语料对应的初始词集合转译为统一编码格式的转译词集合；将所述转译词集合中的每个转译词按照预设字符长度进行拆分，形成每个转译词的字符集合；为每个字符确定对应的字符向量以及为每个初始词确定对应的词向量；基于所述字符以及所述字符对应的字符向量、所述初始词以及所述初始词对应的词向量对初始向量模型进行高效的训练，得到精确的向量模型。
-
公开(公告)号：CN111539228B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010358085.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/49 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/237
Abstract: 本说明书实施例提供了向量模型训练方法及装置、相似度确定方法及装置，其中，所述向量模型训练方法包括获取多语种语料库中每种语言语料对应的初始词集合，且将每种语言语料对应的初始词集合转译为统一编码格式的转译词集合；将所述转译词集合中的每个转译词按照预设字符长度进行拆分，形成每个转译词的字符集合；为每个字符确定对应的字符向量以及为每个初始词确定对应的词向量；基于所述字符以及所述字符对应的字符向量、所述初始词以及所述初始词对应的词向量对初始向量模型进行高效的训练，得到精确的向量模型。
-
公开(公告)号：CN112200592B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202011156055.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种空壳公司识别方法、装置及设备。方法包括：构建公司的多维特征，并采用集成学习模型和深度学习模型相结合的方式进行空壳公司的识别，包括先使用集成学习模型生成多维特征的特征编码序列，再将多维特征与特征编码序列一并作为深度学习模型的输入，从而准确识别空壳公司。
-
公开(公告)号：CN113888170A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111266651.1
申请日：2021-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q20/38
Abstract: 本说明书实施例提供了一种地址溯源方法、装置及设备，其中方法包括：确定接入资源交易网络的洋葱路由节点；对确定的洋葱路由节点进行攻击处理，以使与洋葱路由节点相连的交易客户端断开与洋葱路由节点的连接，并基于交易客户端的明文IP地址在资源交易网络中发起交易；根据预设的溯源方式，溯源资源交易网络中目标交易的始发交易客户端所对应的明文IP地址。
-
公开(公告)号：CN112328802A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011062803.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了数据处理方法、装置和服务器。在一个实施例中，上述数据处理方法通过先根据基于与目标企业相关的业务数据所构建的目标企业的知识图谱，确定出待预测是否存在预设关系的第一目标对象和第二目标对象之间的多个路径；再通过调用预设的处理模型处理上述多个路径，根据模型输出确定出第一目标对象与第二目标对象是否存在预设关系作为处理结果，同时还能确定并利用与上述处理结果关联的目标路径，作为针对处理结果的解释数据。从而可以在确定出第一目标对象和第二目标对象是否存在预设关系这一处理结果的同时，得到较为准确、合理，且参考价值较高的关于该处理结果的解释数据。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.028 seconds)
