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公开(公告)号：CN113689006B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111074304.9
申请日：2020-04-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/20
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型联合训练的方法及系统。所述方法包括：多个联合训练的参与终端分别基于所述终端自身持有的私有数据联合进行模型训练，多个联合训练的参与终端分别使用基于梯度的优化算法生成各自的梯度；所述多个参与终端分别将所述各自的梯度发送给服务器；所述服务器从多个所述梯度中选取可信任梯度，并且根据选取的所述可信任梯度更新所述联合训练模型的参数；所述样本数据为文本数据、语音数据或者图形数据。
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公开(公告)号：CN118132681A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410547438.5
申请日：2024-04-30
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医疗知识图谱查询中对多个查询结果的排序方法和装置。方法包括：根据查询请求从医疗知识图谱中提取目标子图；其中，目标子图包括多个类别的输入节点和多个结果节点，输入节点对应于查询请求中携带的输入医疗实体，结果节点对应于医疗相关查询结果；确定各个类别的反映其通用贡献的第一指标分数，第一指标分数与对应类别中各输入节点在医疗知识图谱中关联的结果节点数目负相关；针对任意的目标结果节点，根据各个类别的输入节点中与该目标结果节点的关联节点数目，确定各个类别的反映其对该目标结果节点贡献度的第二指标分数；根据各个类别的第一指标分数和第二指标分数，确定目标结果节点的排序分数。
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公开(公告)号：CN118095450A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410521286.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/045 , G06N5/046 , G06N5/02 , G06F40/295 , G06F16/36
Abstract: 本说明书提供了一种基于知识图谱的医疗LLM模型推理方法及相关设备。知识图谱包含多个节点和连接节点的边，节点代表实体，边代表实体之间的关系。该方法包括：获取用户输入的目标文本，确定目标文本中是否包含与知识图谱中的节点对应的实体；如果是，则在知识图谱中查找出与所述实体相关的子图；获取保存的用户在所述目标文本之前输入的历史文本，并基于历史文本中包含的用户信息，对子图中包含的属性与所述用户信息不匹配的边进行裁剪，得到目标子图；根据目标子图和目标文本构建提示词，并将所述提示词输入至第一LLM模型中，由所述第一LLM模型基于所述提示词执行逻辑推理，并输出与所述目标文本对应的推理结果。
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公开(公告)号：CN117909592A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410124852.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例提供一种序列推荐方法和装置。方法包括：获取目标用户的历史交互的各个对象按照时间先后顺序构成的历史对象序列；根据历史对象序列，构建目标提示信息；用于提示向所述目标用户推荐目标对象及其理由；将目标提示信息输入第一语言模型，通过第一语言模型输出目标推荐理由；基于目标推荐理由的文本编码向量，确定目标用户的用户表征；基于对象集合中的任一待推荐对象的文本编码向量，确定该待推荐对象的对象表征；将用户表征和对象集合中的任一待推荐对象的对象表征输入匹配模型，得到二者的匹配分数，并根据匹配分数，从对象集合中选择一个待推荐对象作为向目标用户推荐的目标对象。能够提升推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN117370663A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311369866.5
申请日：2023-10-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214
Abstract: 本说明书的实施例提供一种推荐模型的训练方法、推荐方法及电子设备，其中，所述训练方法包括：获得多个初始样本，每个所述初始样本包括样本用户按照时间顺序先后交互的多个项目；基于所述多个初始样本从至少两个对比维度构建得到对比样本集合，其中，所述至少两个对比维度包括：项目相关性对比维度和序列周期性对比维度；进而，从所述至少两个对比维度对所述多个初始样本和所述对比样本集合进行对比学习以得到所述推荐模型，所述推荐模型具有捕获用户交互行为的发散周期性的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349335A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311297791.4
申请日：2023-10-08
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06Q30/0241
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于生成信息展示策略的方法和装置。在该用于生成信息展示策略的方法中，根据所获取的历史时间段内的请求序列数据中的各个请求对应的相关信息，确定各个请求所属的类别，其中，各个类别的请求分别对应有展示预定信息所需资源量和预期收益值；再基于请求序列数据，确定对应的转移概率矩阵以及与历史时间段对应的预测时间段所对应的请求总量和资源总量；之后基于动态规划方法，确定在预测时间段内的不同状态下针对属于各个类别的请求的信息展示策略，以在满足资源总量的约束条件下最大化请求总量对应的总收益值。
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公开(公告)号：CN117010492A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310980538.2
申请日：2023-08-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/02 , G06N3/08 , G06F16/9535 , G06Q30/0601
Abstract: 本说明书实施例提供了基于知识迁移进行模型训练的方法及装置。在该方法中，可以获取不同场景的场景数据；然后根据所获取的场景数据学习各个场景之间的关联性，以得到各个场景对应的迁移权重，其中，每个场景对应的迁移权重用于表征该场景与其他场景之间的关联性特征；以及利用知识蒸馏根据各个场景对应的迁移权重在由场景数据训练得到的通用模型与各个场景对应的子模型之间进行知识迁移，以得到各个场景的子模型。
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公开(公告)号：CN116992674A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310980059.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F111/04
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于基于分布式计算系统求解可分解问题的方法和系统。在该基于分布式计算系统求解可分解问题的方法中，经由各个计算节点从参数节点获取用于求解与该计算节点对应的子问题分片的上一迭代轮次的优化变量值和对偶变量值，并据此对该子问题进行求解，得到该子问题对应的当前迭代轮次的优化变量值和对应的约束计算值；经由参数节点，分别聚合并保存各个计算节点发送的子问题分片对应的当前迭代轮次的优化变量值和各个子问题分片对应的约束计算值，以及确定并保存当前迭代轮次的对偶变量值；经由计算控制节点，根据聚合后的当前迭代轮次的优化变量值和对偶变量值确定约束残差并据此确定是否继续迭代。
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公开(公告)号：CN116934396A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310730887.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0242 , G06F18/214
Abstract: 本说明书实施例公开了一种转化率预估模型构建方法、转化率预估方法及相关装置。其中，该模型构建方法包括：先获取服务商对应的服务能力，然后基于服务商对应的服务能力确定服务商对应的正负样本比例，最后基于服务商对应的服务特征和服务商对应的正负样本比例构建转化率预估模型。
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公开(公告)号：CN116933082A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310903966.5
申请日：2023-07-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书的实施例提供基于跨域迁移的异构蒸馏方法及装置。在进行异构蒸馏时，将目标域训练数据分别提供给源域模型和目标域模型，得到源域模型和目标域模型的指导知识；确定源域模型和目标域模型的指导知识的知识迁移权重；并且使用所确定的知识迁移权重、源域模型和目标域模型的指导知识，指导目标域模型的模型训练。
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