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公开(公告)号：CN112581191B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011626281.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/02 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本说明书实施例提供一种行为预测模型的训练方法，包括：针对目标对象，获取基于多个种子用户形成的多个正样本，其中任意的第一正样本包括，与第一种子用户对应的第一用户特征和正例标签，此标签指示对应用户是被确定为对目标对象做出特定行为的用户；基于多个种子用户各自的用户特征，采用无监督的离群点检测算法，确定第一种子用户的离群分数，作为针对行为预测任务的第一训练权重；利用包括上述多个正样本以及预先获取的多个负样本，对第一行为预测模型进行第一训练，具体包括：将第一用户特征输入第一行为预测模型中，结合得到的行为预测结果和上述正例标签，确定行为预测损失，并利用第一训练权重对其进行加权处理，以训练第一行为预测模型。
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公开(公告)号：CN111681059B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010819192.4
申请日：2020-08-14
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模型的训练方法，包括：先确定针对目标对象的多个样本用户，其中任一的第一样本用户对应第一样本硬标签，指示是否对该目标对象做出特定行为；再基于利用训练后的图神经网络对用户‑对象二部图进行图嵌入处理而确定的嵌入向量集，确定对应于第一样本用户的样本用户特征向量以及对应于目标对象的目标对象特征向量，进而确定第一样本用户对目标对象做出特定行为的特定行为概率，作为第一样本软标签，并且，将该样本用户特征向量输入第一行为预测模型中，得到行为预测结果；利用基于该预测结果和第一样本硬标签确定的第一损失项，以及基于该预测结果和第一样本软标签确定的第二损失项，训练该第一行为预测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115392957A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210968175.6
申请日：2022-08-12
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模型训练中的注意力图的生成方法、装置以及设备。通过获取所述事件序列所对应的特征矩阵；确定所述事件序列中所包含的第i个事件所对应的第一时间向量x，确定所述事件序列中所包含的第j个事件所对应的第二时间向量x’；根据预设的时态内核、所述第一时间向量x和所述第二时间向量x’确定时间注意力权重矩阵kt；采用预设的事件内核确定所述事件键矩阵Ke和事件查询矩阵Qe所对应的事件注意力权重矩阵ke；融合所述时间注意力权重矩阵kt和所述事件注意力权重矩阵ke生成总注意力权重矩阵；根据所述总注意力权重矩阵和所述事件值矩阵Ve生成注意力图，从而体现出各事件的绝对时间和相对时间在相关性上的贡献。
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公开(公告)号：CN112581191A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011626281.3
申请日：2020-08-14
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模型的训练方法，包括：针对目标对象，获取基于多个种子用户形成的多个正样本，其中任意的第一正样本包括，与第一种子用户对应的第一用户特征和正例标签，此标签指示对应用户是被确定为对目标对象做出特定行为的用户；基于多个种子用户各自的用户特征，采用无监督的离群点检测算法，确定第一种子用户的离群分数，作为针对行为预测任务的第一训练权重；利用包括上述多个正样本以及预先获取的多个负样本，对第一行为预测模型进行第一训练，具体包括：将第一用户特征输入第一行为预测模型中，结合得到的行为预测结果和上述正例标签，确定行为预测损失，并利用第一训练权重对其进行加权处理，以训练第一行为预测模型。
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公开(公告)号：CN111428994B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010203457.8
申请日：2020-03-20
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业务处理方法、装置及电子设备，其核心思想是，在获取到全量的各样本用户的业务数据时，从这些样本用户中选取出不同种子用户，这些种子用户是已领取业务权益的用户；从所述不同种子用户的业务数据中提取业务权益信息与所述业务权益信息相关的业务特征数据之间的映射关系。在这种情况下，当采集到不同待测用户的业务数据时，就可以根据如上映射关系，判断所述不同待测用户各自业务数据中是否包含所述业务特征数据，根据判断结果从所述不同待测用户中选取权益用户和为该权益用户分配的业务权益信息，根据确定的业务权益信息生成为所述权益用户的权益配置策略。
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公开(公告)号：CN111681059A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010819192.4
申请日：2020-08-14
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模型的训练方法，包括：先确定针对目标对象的多个样本用户，其中任一的第一样本用户对应第一样本硬标签，指示是否对该目标对象做出特定行为；再基于利用训练后的图神经网络对用户-对象二部图进行图嵌入处理而确定的嵌入向量集，确定对应于第一样本用户的样本用户特征向量以及对应于目标对象的目标对象特征向量，进而确定第一样本用户对目标对象做出特定行为的特定行为概率，作为第一样本软标签，并且，将该样本用户特征向量输入第一行为预测模型中，得到行为预测结果；利用基于该预测结果和第一样本硬标签确定的第一损失项，以及基于该预测结果和第一样本软标签确定的第二损失项，训练该第一行为预测模型。
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公开(公告)号：CN111428994A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010203457.8
申请日：2020-03-20
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业务处理方法、装置及电子设备，其核心思想是，在获取到全量的各样本用户的业务数据时，从这些样本用户中选取出不同种子用户，这些种子用户是已领取业务权益的用户；从所述不同种子用户的业务数据中提取业务权益信息与所述业务权益信息相关的业务特征数据之间的映射关系。在这种情况下，当采集到不同待测用户的业务数据时，就可以根据如上映射关系，判断所述不同待测用户各自业务数据中是否包含所述业务特征数据，根据判断结果从所述不同待测用户中选取权益用户和为该权益用户分配的业务权益信息，根据确定的业务权益信息生成为所述权益用户的权益配置策略。
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