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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。
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公开(公告)号：CN111383028A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010181153.6
申请日：2020-03-16
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预测模型训练方法及装置、预测方法及装置，其中，所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练，得到所述第一预测模型；将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型，获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值；基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值；获取每个所述用户的信用特征，并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练，得到第二预测模型；采用上述串联模式对第一预测模型和第二预测模型进行级联训练，使得预测模型的训练更加简单。
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公开(公告)号：CN115034327B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210710860.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q40/04 , G06Q10/0635
Abstract: 本说明书实施例公开了一种外部数据应用、用户识别的方法、装置和设备，外部数据应用方法可以将目标对象的来自内部数据源的特征输入内部模型得到内部预测结果；将目标对象的来自不同外部数据源的特征分别输入对应的外部模型得到目标对象的至少一个外部预测结果；对所述内部预测结果和所述至少一个外部预测结果进行融合得到所述目标对象的最终预测结果，且融合时将断流外部数据源对应的外部预测结果替换为所述内部预测结果。
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公开(公告)号：CN116524188A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310486635.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N5/04
Abstract: 公开了一种用于对遥感影像执行语义分割的方法，包括：使用语义分割网络对遥感影像执行语义分割，使用知识推理模块基于遥感领域知识图谱对语义分割结果执行知识推理，以及将知识推理得到的消息作为辅助信息输入至语义分割网络，对遥感影像再次执行语义分割。还公开了用于对遥感影像执行语义分割的系统、装置和介质。
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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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115002049B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210674620.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种网络资源分配的方法和装置。根据该方法，获取目标未来时长所对应的网络资源的资源限额信息以及时段信息，所述时段信息包括，目标未来时长包含的多种时段类型按照资源回报率的第一排序。此外还获取分组估计信息，其中包括针对各时段类型，多个用户组中各用户组在得到各备选份额的网络资源情况下的预估资源回报。于是，根据分组估计信息，以最大化目标未来时长中预估资源回报的总和为目标，在多个约束条件下，确定针对各用户组在各时段类型的时段中分配的资源份额，所述多个约束条件包括，分配的总资源份额符合资源限额信息，且针对各时段类型的资源分配符合所述第一排序。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN115345653A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210952101.3
申请日：2022-08-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种增益值获取方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：获取用户特征数据，获取推广事务特征数据，基于增益模型中的嵌入层获取所述推广事务特征数据对应的推广事务向量，基于所述增益模型中的编码层获取所述用户特征数据对应的编码特征数据，采用所述增益模型中的交叉层，并根据所述推广事务向量和所述编码特征数据，获取所述用户在所述推广事务影响下所对应的增益值。采用本申请，可以通过将推广事务的特征与用户的特征进行交叉融合得到用户在推广事务影响下的增益值，获取用户受推广事务影响的大小，提高推送推广事务准确性。
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公开(公告)号：CN115002049A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210674620.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种网络资源分配的方法和装置。根据该方法，获取目标未来时长所对应的网络资源的资源限额信息以及时段信息，所述时段信息包括，目标未来时长包含的多种时段类型按照资源回报率的第一排序。此外还获取分组估计信息，其中包括针对各时段类型，多个用户组中各用户组在得到各备选份额的网络资源情况下的预估资源回报。于是，根据分组估计信息，以最大化目标未来时长中预估资源回报的总和为目标，在多个约束条件下，确定针对各用户组在各时段类型的时段中分配的资源份额，所述多个约束条件包括，分配的总资源份额符合资源限额信息，且针对各时段类型的资源分配符合所述第一排序。
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