-
公开(公告)号：CN113256275B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110797310.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中，专家系统的更新方法包括：获取目标业务的样本业务特征数据以及目标业务的优化目标数据；根据样本业务特征数据和优化目标数据，训练目标业务对应的概率图网络，得到训练完成的概率图网络的网络参数，概率图网络是根据专家系统接收的目标业务对应的模糊逻辑信息生成；基于训练得到的网络参数，输出对于专家系统的模糊逻辑信息的更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习网络参数的能力，能够据此优化专家系统的录入信息，有利于专家系统的决策结果更准确。
-
公开(公告)号：CN113269540A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110797304.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中专家系统的更新方法，包括：获取至少一个参考专家系统对应的概率图网络，所述参考专家系统与目标专家系统用于基于同一目标业务的业务特征数据输出目标业务对应的业务决策结果；获取目标业务的样本业务特征数据和优化目标数据；基于上述数据，结合参考专家系统和目标专家系统的概率图网络进行图结构学习，输出对目标专家系统的概率图网络的图结构更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习图结构的能力，有利于专家系统的决策结果更准确。
-
公开(公告)号：CN113256274A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110797305.X
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种基于专家系统的业务处理方法及装置，其中方法包括：获取待处理的目标业务的至少一个业务特征数据；对业务特征数据进行模糊化处理得到对应的模糊化值；基于各个业务特征数据对应的模糊化值、以及预先设置的模糊逻辑进行模糊推理，得到模糊推理结果；所述模糊逻辑中包括第一模糊逻辑和第二模糊逻辑，第一模糊逻辑的结论信息作为第二模糊逻辑的其中一个条件信息；对模糊推理结果进行去模糊化，得到目标业务的业务决策结果；通过专家系统的输出交互界面显示目标业务的业务决策结果。本实施例的方法提高了业务处理效率，也能获得较好的决策准确性。
-
公开(公告)号：CN111737546A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010724053.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种确定实体业务属性的方法，一方面，利用时序神经网络处理待预测实体在不同历史时间点的表达向量，考虑待预测实体状态的时序特征，另一方面，单个历史时间点的表达向量基于按照相应的实体状态确定的关系网络，进行邻居节点的节点向量聚合，充分考虑与预测实体相关联的其他实体对预测实体状态的影响，从而对预测实体产生具有更好的表达能力的表达向量。通过这种对具有更好的表达能力的表达向量的分析，可以提高对实体的预定业务属性预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN111222026A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010023203.8
申请日：2020-01-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/906 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户类别识别模型的训练方法和用户类别识别方法，训练方法包括：将样本用户的联系人列表输入用户类别计算模型，以生成样本用户属于预设类别的概率。将样本用户对应的软件特征，和样本用户属于预设类别的概率，输入用户类别识别模型，以生成样本用户的识别结果。根据样本用户的识别结果和样本用户的类别标签，对用户类别识别模型中的参数，以及样本用户的常用软件列表中每个常用软件对应的软件特征进行优化。当满足预设条件时，完成对用户类别识别模型的训练。由此，使得训练完的用户类别识别模型能够在用户信息不充分的情况下，基于待识别用户的联系人列表和对应的软件特征，实现用户类别识别。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581450B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010588745.X
申请日：2020-06-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06Q10/04 , G06Q40/03 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种确定用户的业务属性的方法，一方面，基于异构图确定用户的预测向量，将各个关联关系下获取的用户的表达向量融合，综合了各种可能的信息，从多维度丰富用户信息，利用信息互补性探索多重关系下的丰富语义，从而避免单一信息缺失无法准确描述用户导致的无法预测用户业务属性的情形；另一方面，在单个关联关系下确定用户的表达向量过程中，不仅考虑用户与其他用户之间的关联影响，而且还考虑连接边对应的业务属性对这种关联关系的影响，充分利用用户的局部结构信息来增强对用户的表示能力，从而提高对用户业务属性预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN111222026B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010023203.8
申请日：2020-01-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06Q40/03
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户类别识别模型的训练方法和用户类别识别方法，训练方法包括：将样本用户的联系人列表输入用户类别计算模型，以生成样本用户属于预设类别的概率。将样本用户对应的软件特征，和样本用户属于预设类别的概率，输入用户类别识别模型，以生成样本用户的识别结果。根据样本用户的识别结果和样本用户的类别标签，对用户类别识别模型中的参数，以及样本用户的常用软件列表中每个常用软件对应的软件特征进行优化。当满足预设条件时，完成对用户类别识别模型的训练。由此，使得训练完的用户类别识别模型能够在用户信息不充分的情况下，基于待识别用户的联系人列表和对应的软件特征，实现用户类别识别。
-
公开(公告)号：CN113269540B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110797304.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中专家系统的更新方法，包括：获取至少一个参考专家系统对应的概率图网络，所述参考专家系统与目标专家系统用于基于同一目标业务的业务特征数据输出目标业务对应的业务决策结果；获取目标业务的样本业务特征数据和优化目标数据；基于上述数据，结合参考专家系统和目标专家系统的概率图网络进行图结构学习，输出对目标专家系统的概率图网络的图结构更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习图结构的能力，有利于专家系统的决策结果更准确。
-
公开(公告)号：CN111309983B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010162991.9
申请日：2020-03-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于异构图进行业务处理的方法和装置，可以利用不同结构的关系网络构成的异构图直接进行业务处理。在本说明书的实施架构下，利用多个不同连接关系类型的关系网络，可以更加全面的刻画实体的特征，另一方面，针对各个关系网络分别处理得到节点的各个业务表征向量，无需对各个关系网络进行综合，可以避免繁琐的手工特征抽取，进一步地，可以自动确定在当前业务下，当前实体在每个关系网络中的重要度系数(权重)，实现在各个关系网络下的信息融合，从而使得对当前实体的评估结果更加准确。
-
公开(公告)号：CN111737546B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010724053.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/906 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种确定实体业务属性的方法，一方面，利用时序神经网络处理待预测实体在不同历史时间点的表达向量，考虑待预测实体状态的时序特征，另一方面，单个历史时间点的表达向量基于按照相应的实体状态确定的关系网络，进行邻居节点的节点向量聚合，充分考虑与预测实体相关联的其他实体对预测实体状态的影响，从而对预测实体产生具有更好的表达能力的表达向量。通过这种对具有更好的表达能力的表达向量的分析，可以提高对实体的预定业务属性预测的准确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.036 seconds)
