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公开(公告)号：CN113821827B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111220972.8
申请日：2021-02-19
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保护多方数据隐私的联合建模方法，所述多方各自存储训练样本集，其中各个训练样本具有对应多个特征项的特征值以及对应标签项的标签值；该方法应用于任一的第一方，包括：基于第一训练样本集，确定该多个特征项与该标签项之间的多个第一关联度，并获取第二方确定的多个第二关联度，进而针对该各个特征项，确定其所对应的第一关联度和第二关联度之间的差异度，得到多个差异度；确定该多个特征项在利用第一训练样本集构建的第一树模型中的多个第一重要性权重，并利用其对上述多个差异度进行加权处理，得到特征分布差异分数；在此特征分布差异分数符合预定条件的情况下，将第二方归为与第一方进行联合建模的参与方。
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公开(公告)号：CN116701971A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310714309.6
申请日：2023-06-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种事件的实时归类方法，其中，该方法包括：得到在网络中当前发生的一个事件；得到该事件的表征；根据该事件所属的业务类型，得到预先确定出的该业务类型对应的违规事件集的质心；计算该事件的表征与该违规事件集的质心之间的距离；判断该距离是否不大于该业务类型对应的违规事件集的半径；如果是，则确定当前发生的该事件是该业务类型的违规事件，否则确定当前发生的该事件不是该业务类型的违规事件。本说明书实施例能够实时地对事件进行归类，提高风控处理的及时性。
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公开(公告)号：CN113821827A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111220972.8
申请日：2021-02-19
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保护多方数据隐私的联合建模方法，所述多方各自存储训练样本集，其中各个训练样本具有对应多个特征项的特征值以及对应标签项的标签值；该方法应用于任一的第一方，包括：基于第一训练样本集，确定该多个特征项与该标签项之间的多个第一关联度，并获取第二方确定的多个第二关联度，进而针对该各个特征项，确定其所对应的第一关联度和第二关联度之间的差异度，得到多个差异度；确定该多个特征项在利用第一训练样本集构建的第一树模型中的多个第一重要性权重，并利用其对上述多个差异度进行加权处理，得到特征分布差异分数；在此特征分布差异分数符合预定条件的情况下，将第二方归为与第一方进行联合建模的参与方。
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公开(公告)号：CN112560105A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202110188950.1
申请日：2021-02-19
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保护多方数据隐私的联合建模方法，所述多方各自存储训练样本集，其中各个训练样本具有对应多个特征项的特征值以及对应标签项的标签值；该方法应用于任一的第一方，包括：基于第一训练样本集，确定该多个特征项与该标签项之间的多个第一关联度，并获取第二方确定的多个第二关联度，进而针对该各个特征项，确定其所对应的第一关联度和第二关联度之间的差异度，得到多个差异度；确定该多个特征项在利用第一训练样本集构建的第一树模型中的多个第一重要性权重，并利用其对上述多个差异度进行加权处理，得到特征分布差异分数；在此特征分布差异分数符合预定条件的情况下，将第二方归为与第一方进行联合建模的参与方。
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公开(公告)号：CN114358937B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111659490.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 谭潇
IPC: G06Q40/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例描述了历史数据的记录方法和装置。根据实施例的方法，首先获取当前数据记录周期内的历史数据，然后对该历史数据进行特征提取得到对应该当前数据记录周期的历史特征向量。进一步利用该当前数据记录周期的历史特征向量对该数据记录周期之前得到的历史特征向量进行更新，进而可以利用更新后的历史特征向量来表征之前各数据记录周期的所有历史数据。如此通过记录表征事件特征表现的特征向量而不是记录各事件特征表现的原始数据，能够节省设备的存储资源。进一步在每个数据记录周期都用后续数据产生的历史特征向量对之前的历史特征向量进行更新，而不是存储所有周期得到的历史特征向量，能够进一步节省设备的存储资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116152837A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211091521.3
申请日：2022-09-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V30/413 , G06V30/19 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、业务执行的方法及装置，首先，获取样本图像以及第一样本文字信息，其中，样本图像中包含的文字信息与第一样本文字信息相匹配。其次，将样本图像和第一样本文字信息输入到待训练的匹配模型中，以通过匹配模型中的图像特征提取层，从样本图像中提取图像特征，以及，通过匹配模型中的文字特征提取层，从第一样本文字信息中提取文字特征。而后，将图像特征与文字特征输入到匹配模型中的匹配层中，以确定出图像特征与文字特征之间的匹配度。最后，以最大化匹配度为优化目标，对匹配模型进行训练。本方法减少了通过从样本图像中提取出的图像特征，识别文字信息这一步骤，从而，提高核对图像中的文本的效率。
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公开(公告)号：CN115905825A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211674951.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置及设备，该方法包括：获取预设业务的业务数据；对所述业务数据进行特征提取，得到所述业务数据对应的特征，所述业务数据对应的特征中包括特征值异常的特征；基于所述业务数据对应的特征中特征值异常情况和所述业务数据对应的特征中特征值无异常的特征，为所述业务数据对应的特征中每个特征项生成应用于所述预设业务中的目标模型的模型特征值；将所述业务数据对应的特征中每个特征项和相应的所述模型特征值输入到所述目标模型中，得到所述业务数据对应的预测结果。
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公开(公告)号：CN114358937A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111659490.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 谭潇
Abstract: 本说明书实施例描述了历史数据的记录方法和装置。根据实施例的方法，首先获取当前数据记录周期内的历史数据，然后对该历史数据进行特征提取得到对应该当前数据记录周期的历史特征向量。进一步利用该当前数据记录周期的历史特征向量对该数据记录周期之前得到的历史特征向量进行更新，进而可以利用更新后的历史特征向量来表征之前各数据记录周期的所有历史数据。如此通过记录表征事件特征表现的特征向量而不是记录各事件特征表现的原始数据，能够节省设备的存储资源。进一步在每个数据记录周期都用后续数据产生的历史特征向量对之前的历史特征向量进行更新，而不是存储所有周期得到的历史特征向量，能够进一步节省设备的存储资源。
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公开(公告)号：CN112560105B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110188950.1
申请日：2021-02-19
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保护多方数据隐私的联合建模方法，所述多方各自存储训练样本集，其中各个训练样本具有对应多个特征项的特征值以及对应标签项的标签值；该方法应用于任一的第一方，包括：基于第一训练样本集，确定该多个特征项与该标签项之间的多个第一关联度，并获取第二方确定的多个第二关联度，进而针对该各个特征项，确定其所对应的第一关联度和第二关联度之间的差异度，得到多个差异度；确定该多个特征项在利用第一训练样本集构建的第一树模型中的多个第一重要性权重，并利用其对上述多个差异度进行加权处理，得到特征分布差异分数；在此特征分布差异分数符合预定条件的情况下，将第二方归为与第一方进行联合建模的参与方。
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公开(公告)号：CN110992032A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911227435.9
申请日：2019-12-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 谭潇
Abstract: 本说明书实施例提供一种多方联合进行可信用户评估的方法及装置。根据该方法，多方中任意的第一参与方获取待评估用户在第一参与方中针对多项支付指标的第一隐私数据；加密第一隐私数据，得到第一加密数据，将第一加密数据发送至可信计算集群，获取可信计算集群发送的综合评估信息，利用综合评估信息，确定待评估用户是否为可信用户。综合评估信息基于将第二隐私数据和第一隐私数据汇总后的综合数据而确定，第二隐私数据为待评估用户在第二参与方中针对多项支付指标的隐私数据。通过以上过程，多方联合进行用户评估，同时保护用户的隐私数据。
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