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公开(公告)号：CN110807697A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911048953.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/00
Abstract: 本说明书实施例公开了股份公司的实际控制人的确定方法、装置及设备。方案包括：基于用户提交的目标企业的股权查询请求，获取所述目标企业的第一股权结构分布信息；根据所述第一股权结构分布信息确定所述目标企业的直接股东和所述直接股东的持股比例；判断所述直接股东中的非个人股东是否可拆分，得到第一判断结果；当所述第一判断结果表示所述直接股东中的非个人股东可拆分时，获取所述直接股东的第二股权结构分布信息；根据所述第二股权结构分布信息对所述直接股东进行拆分，得到所述直接股东对应的全部不可拆分股东；计算各不可拆分股东对所述目标企业的控股率；根据所述各不可拆分股东的控股率确定所述目标企业的实际控制人。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110852443B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201910919567.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请提供了一种特征稳定性检测方案中，使用所述训练集中样本的特征组对基于阈值分类的机器学习模型进行训练，获取训练过程中基于每项特征进行分类时所采用的分类阈值，并根据所述分类阈值划分每项特征的值域区间，在确定值域区间之后，使用测试集中样本的特征组，并基于对应于每项特征的值域，计算每项特征的稳定性指标，由于不需要人工设定每个特征的区间划分，而是基于模型训练过程中的分类阈值来自动划分值域区间，由此获取的值域区间会与机器学习模型实际的特征分布符合，使得以此计算获得的稳定性指标能够真实的反映特征分布变化对于模型性能的影响，有效防止在特征选择时筛掉合适的特征。
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公开(公告)号：CN111738864A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010817897.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 苗加成
IPC: G06Q40/06
Abstract: 本说明书实施例公开了一种经营实体所属集团的识别方法、装置及设备。该方案包括：按经营实体的实际控制者，对待分析经营实体集合中的经营实体进行划分，得到各个实际控制者对应的第一集团集合；其中，一个所述第一集团集合中包含一个所述实际控制者以及所述一个所述实际控制者所控制的全部所述经营实体。根据各个第一集团集合中的元素之间的控股关系，确定各个第一集团集合之间的关联度；以根据所述关联度，对各个所述第一集团集合进行划分，得到第二集团集合；一个所述第二集团集合中包含的全部所述经营实体归属于同一个集团；将针对各个第二集团集合的描述信息存储至区块链网络。
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公开(公告)号：CN110880040A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911086011.5
申请日：2019-11-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种自动生成累积特征的方法及其系统。该方法包括：预先对N种特征类型分别设置N个聚合函数集合，每个函数集合包含一种或多种聚合函数，用于对对应类型的特征进行聚合，N为正整数；对于每一个主体特征，获取与该主体特征相关的事件的各个特征，对所获取的每一个特征根据其特征类型使用对应的聚合函数集合中的聚合函数分别进行聚合，其中每一个聚合函数得到一个聚合特征；将通过聚合所得的各个聚合特征组成备选的累积特征集合。
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公开(公告)号：CN111738864B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010817897.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 苗加成
IPC: G06Q40/06
Abstract: 本说明书实施例公开了一种经营实体所属集团的识别方法、装置及设备。该方案包括：按经营实体的实际控制者，对待分析经营实体集合中的经营实体进行划分，得到各个实际控制者对应的第一集团集合；其中，一个所述第一集团集合中包含一个所述实际控制者以及所述一个所述实际控制者所控制的全部所述经营实体。根据各个第一集团集合中的元素之间的控股关系，确定各个第一集团集合之间的关联度；以根据所述关联度，对各个所述第一集团集合进行划分，得到第二集团集合；一个所述第二集团集合中包含的全部所述经营实体归属于同一个集团；将针对各个第二集团集合的描述信息存储至区块链网络。
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公开(公告)号：CN110852443A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910919567.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请提供了一种特征稳定性检测方案中，使用所述训练集中样本的特征组对基于阈值分类的机器学习模型进行训练，获取训练过程中基于每项特征进行分类时所采用的分类阈值，并根据所述分类阈值划分每项特征的值域区间，在确定值域区间之后，使用测试集中样本的特征组，并基于对应于每项特征的值域，计算每项特征的稳定性指标，由于不需要人工设定每个特征的区间划分，而是基于模型训练过程中的分类阈值来自动划分值域区间，由此获取的值域区间会与机器学习模型实际的特征分布符合，使得以此计算获得的稳定性指标能够真实的反映特征分布变化对于模型性能的影响，有效防止在特征选择时筛掉合适的特征。
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