公开(公告)号：CN113902256A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111059586.5

申请日：2021-09-10

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 吕乐 ,  周璟 ,  刘佳 ,  傅幸 ,  杨阳 ,  范东云 ,  王宁涛 ,  王维强

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种训练标签预测模型的方法、标签预测方法和装置。首先获取样本集合，所述样本集合中的各样本包括对象的特征数据以及对该对象标注的标签；然后从所述样本集合中确定支持集合和查询集合；再利用所述支持集合和查询集合训练标签预测模型；其中，将所述支持集合和查询集合中的查询样本输入所述标签预测模型，由所述标签预测模型利用输入的查询样本与支持集合中各支持样本之间的特征相似度以及各支持样本的标签，预测输入的查询样本的标签；训练目标为最小化预测结果与查询样本被标注的标签之间的差异。

公开(公告)号：CN117056166A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311031839.7

申请日：2023-08-16

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 黄俊 ,  杨阳 ,  余航 ,  李建国 ,  郑啸 ,  刘向阳

IPC: G06F11/30 ,  G06F18/2433

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种数据异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：确定目标微服务系统中的指标时序数据、日志时序数据和调用链时序数据，目标微服务系统中包括多个微服务；基于指标时序数据和日志时序数据，确定多个微服务对应的多个服务实例；基于调用链时序数据，确定多个服务实例之间的服务调用关系；基于多个服务实例以及多个服务实例之间的服务调用关系，生成具有时序关系的多个有向图；基于多个有向图，确定目标微服务系统对应的数据异常检测结果。

公开(公告)号：CN116361745A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310345274.3

申请日：2023-03-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 杨阳

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16 ,  G06Q40/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种风控模型建模、风险控制方法及装置。所述方法包括：获取风控事件序列集合中每个风控事件序列对应的风控事件特征矩阵，基于预训练得到的风控事件权重矩阵，分别对风控事件特征矩阵进行线性变换处理，得到风控事件查询矩阵、风控事件键矩阵和风控事件值矩阵，从而根据风控事件特征矩阵对应的风控事件键矩阵，确定风控事件序列集合对应的第一共享键矩阵，针对每个风控事件序列，根据风控事件查询矩阵、第一共享键矩阵和风控事件值矩阵，计算风控事件序列对应的风控事件融合特征矩阵，风控事件融合特征矩阵用于描述风控事件序列的序列表征，进而基于风控事件融合特征矩阵构建用于风险控制的风控模型。

公开(公告)号：CN115293238A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210793703.9

申请日：2022-07-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周璟 ,  蒋晨之 ,  王宁涛 ,  吕乐 ,  傅幸 ,  刘芳卿 ,  杨阳 ,  杨信 ,  王维强

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种可信性判别的方法及系统。其中方法包括：获取表征模型分别利用第一主体和第二主体在时间t2之前预设时长内的行为特征得到的第一主体和第二主体的表征向量；针对所述第一主体确定与该第一主体的表征向量之间的距离满足预设第一条件的第二主体，并将确定出的各第二主体分别与第一主体构成候选关系对；对各候选关系对进行风险评分，选择风险评分满足预设第二条件的候选关系对作为可信关系对，所述可信关系对用以在时间t2+m对包含网络行为的流量进行可信性判别。本申请能够实现基于双主体的准确可信性判别。

公开(公告)号：CN114897168A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210696228.3

申请日：2022-06-20

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周璟 ,  吕乐 ,  傅幸 ,  王宁涛 ,  杨信 ,  杨阳 ,  蒋晨之 ,  刘芳卿 ,  王维强

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种风控模型的融合训练方法，包括：接收标签数据并提炼专家知识；将所述标签数据和所述专家知识分别进行多阶特征交叉以获取数据表征和规则表征；基于所述规则表征提纯所述数据表征；以及基于经提纯的数据表征训练并输出所述风控模型。

公开(公告)号：CN113988225B

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111597741.9

申请日：2021-12-24

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 吕乐 ,  周璟 ,  刘佳 ,  范东云 ,  傅幸 ,  王宁涛 ,  杨阳

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本说明书实施例提供了一种建立表征提取模型、表征提取、类型识别的方法和装置。根据该实施例的方法，首先获取包含一个以上样本对的第一训练数据，样本对包括正样本对和负样本对；然后利用第一训练数据训练第一表征提取模型和第二表征提取模型，其中第一表征提取模型用以利用用户的终端侧特征提取用户的终端侧表征向量，第二表征提取模型用以利用用户的服务器侧特征提取用户的服务器侧表征向量；训练目标为最大化正样本对的终端侧表征向量与服务器侧表征向量之间的相似度且最小化负样本对的终端侧表征向量与服务器侧表征向量之间的相似度；再将训练得到的第一表征提取模型部署于终端设备。

公开(公告)号：CN113256300A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110582927.0

申请日：2021-05-27

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 周璟 ,  傅幸 ,  吕乐 ,  杨阳 ,  刘佳 ,  尚田丰 ,  宝鹏庆 ,  王维强

IPC: G06Q20/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本说明书实施例提供了一种交易的处理方法及装置，该方法包括：接收第一用户的交易请求；其中，该交易请求指示第一用户与第二用户进行交易；获取与上述交易请求相关联的历史记录数据；根据该历史记录数据，采用机器学习模型预测上述交易是否为可信交易；其中，该交易被判定为可信交易的条件包括该交易不存在囤号风险；其中，上述历史记录数据包括以下数据中的至少一种：第一用户的历史点击行为序列数据、第一用户的交易关系数据、第二用户的交易关系数据，以及第一用户与第二用户之间的历史交易数据。

公开(公告)号：CN113222141A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110521834.7

申请日：2021-05-13

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 吕乐 ,  周璟 ,  刘佳 ,  尚田丰 ,  傅幸 ,  杨阳 ,  王维强

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  G06N20/10 ,  G06N20/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的监督训练方法、装置及设备，该方法包括：获取用于训练预设模型的样本数据，并对所述样本数据进行特征提取，得到每个所述样本数据对应的特征向量；使用预设的字典学习算法，并基于每个所述样本数据对应的特征向量、预设的字典矩阵和待确定的每个所述样本数据对应的类别构建的优化目标，对每个所述样本数据进行分类，得到每个所述样本数据对应的类别，所述字典矩阵由预设的用于构建样本数据类别的多个基向量构建；基于每个所述样本数据对应的特征向量和每个所述样本数据对应的类别对所述预设模型进行监督训练。