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公开(公告)号：CN110874649A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN202010048032.4
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于状态机的联邦学习方法、系统、客户端及电子设备。其中：服务端创建的目标联邦学习任务的成员对象在加入目标联邦学习任务后，将成员对象状态设置为标注状态，以对属于私有信息的样本数据进行标注，得到样本数据的分类标签。标注状态下的成员对象在完成标注后，将成员对象状态设置为就绪状态，以接收并响应服务端发送的启动目标联邦学习任务的训练指令。服务端在监控到不少于预设数量的就绪状态的成员对象时，向就绪状态下的成员对象发送训练指令。就绪状态下的成员对象在接收到训练指令后，将成员对象状态设置为执行状态，以按照安全多方计算协议，基于样本数据和对应的分类标签，执行目标联邦学习任务的训练操作。
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公开(公告)号：CN110795722A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911022641.6
申请日：2019-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例公开了一种安全认证模型的部署方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标用户在历史时间段内的用户行为数据；基于所述目标用户在所述历史时间段内的用户行为数据，进行模型训练，以得到所述目标用户的安全认证模型；将所述目标用户的安全认证模型存储到云端设备，以使得目标终端从所述云端设备下载并部署所述目标用户的安全认证模型。
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公开(公告)号：CN110730459A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911023105.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种近场通信认证的发起方法及相关装置。其中，方法包括：终端设备采集用户行为特征序列。终端设备将所述用户行为特征序列发送至云服务器。所述云服务器基于异常检测模型对所述用户行为特征序列进行异常检测，其中，所述异常检测模型是基于用户在至少一个终端设备中的历史用户行为特征序列训练得到的。所述云服务器将所述异常检测模型的异常检测结果发送至所述终端设备。所述终端设备基于所述异常检测结果，确定是否向近场通信NFC认证设备发起NFC认证。
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公开(公告)号：CN111028006B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201911216410.9
申请日：2019-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06Q30/0201 , G06F16/9535
Abstract: 本说明书实施例提供一种业务投放辅助方法、业务投放方法及相关装置。业务投放辅助方法包括：基于业务决策相匹配的用户画像特征维度组合，对业务决策的历史投放用户进行用户画像特征提取，得到历史投放用户的用户画像特征组合。将历史投放用户的用户画像特征组合作为解释模型的输入，将历史投放用户对应业务决策的业务投放效果分类标签作为解释模型的输出，以对解释模型进行训练，得到针对历史投放用户的用户画像特征组合的解释数据。若解释数据满足预设要求，则将用户画像特征组合中的至少一个用户画像特征确定为业务决策的受众用户画像特征。
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公开(公告)号：CN111241477A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015237.2
申请日：2020-01-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F17/18
Abstract: 本说明书实施例提供构建监控基准线的方法、监控数据对象状态的方法及装置，其中所述构建监控基准线的方法通过历史数据建立数据对象样本池，基于蒙特卡洛模拟的思想，在数据对象池生命周期内随机抽取数据对象样本，进行大量业务运作过程的模拟，得到数据对象样本池中数据对象在生命周期内各个时刻分别对应的资源状态，从而以此为基础建立状态监控基准线，为监控数据数据对象池提供了数据上的依据，实现了降低监控难度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110874650B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN202010048788.9
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例公开了一种融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统，在所述方法中，联盟中的第二成员节点对至少两个第一成员节点发送的模型参数进行整合后，还基于公域数据对整合得到的第一目标模型参数进行了更新，得到第二目标模型参数，然后将所述第二目标模型参数发送至所述联盟中的第一成员节点，以使联盟中的第一成员节点基于所述第二目标模型参数和本地数据再次进行本地训练。
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公开(公告)号：CN111046145A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911337912.7
申请日：2019-12-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G10L15/26
Abstract: 本说明书实施例提供交互意图路径的挖掘方法以及装置，其中所述交互意图路径的挖掘方法包括：获取交互过程中用户输入的用户语音信息对应的文本数据；对所述文本数据中包含的语句进行分词处理，获得所述语句的词单元；将所述词单元依次与多个词桶规则匹配，根据匹配结果提取与所述词桶规则匹配的词桶词单元；按照所述词桶规则的规则顺序对所述词桶词单元进行串联，生成所述语句对应的交互意图路径。
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公开(公告)号：CN110874650A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN202010048788.9
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例公开了一种融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统，在所述方法中，联盟中的第二成员节点对至少两个第一成员节点发送的模型参数进行整合后，还基于公域数据对整合得到的第一目标模型参数进行了更新，得到第二目标模型参数，然后将所述第二目标模型参数发送至所述联盟中的第一成员节点，以使联盟中的第一成员节点基于所述第二目标模型参数和本地数据再次进行本地训练。
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公开(公告)号：CN110874647A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN202010047743.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种联盟学习中的私有数据评估、联盟学习方法、装置及系统，其中，在联盟学习中的私有数据评估方法中，联盟中的第一成员节点将基于本地私有数据训练得到的一组模型参数发送至所述联盟中的第二成员节点，其中，所述第一成员节点是所述联盟中不参与模型参数整合的成员节点，所述第二成员节点是所述联盟中参与模型参数整合的成员节点；所述第二成员节点基于多个所述第一成员节点发送的多组模型参数，确定中心模型参数，并基于所述第一成员节点对应的一组模型参数与所述中心模型参数之间的距离，评估所述第一成员节点的本地私有数据在联盟学习中的贡献度。
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公开(公告)号：CN110874637A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN202010048787.4
申请日：2020-01-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 刘磊
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私数据保护的多目标融合学习方法、装置和系统，该方法包括：云端获取多个本地端进行融合学习时的多个学习目标，确定多个学习目标对应的多个隐含层参数，并将多个隐含层参数下发给多个本地端，多个本地端中任一个本地端可以基于神经网络模型，以及云端下发的多个隐含层参数为初始训练参数对本地隐私数据进行多目标学习训练，并将学习得到的与多个隐含层参数对应的多个更新后隐含层参数共享至云端，由云端对不同学习目标的更新后隐含层参数进行整合，在整合后的隐含层参数满足预设条件时，将整合后的隐含层参数发送给对应本地端，由本地端结合自己的学习目标得到目标模型。
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