公开(公告)号：CN112149179A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010986615.1

申请日：2020-09-18

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈永环 ,  侯辉超 ,  张正雄

IPC: G06F21/62 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种基于隐私保护的风险识别方法及装置，以解决现有的利用终端边缘计算能力进行风险防控效果不佳、且局限性较大的问题。所述方法包括：获取目标小程序的运行过程中所产生的第一文本数据。利用预先部署于所述客户端的语义表征模型，对所述第一文本数据进行语义识别，得到所述第一文本数据对应的语义表征向量。其中，所述语义表征模型基于预设语料库训练、并利用预设知识蒸馏方法处理后得到。所述预设语料库包括具有风险内容的第一类样本语料和不具有风险内容的第二类样本语料。根据所述语义表征向量对所述第一文本数据进行风险识别，得到所述第一文本数据对应的风险识别结果。

公开(公告)号：CN111782813B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202010647688.8

申请日：2020-07-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈永环 ,  侯辉超 ,  张正雄

IPC: G06F16/35 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q50/00

Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户社群的评价方法、装置及设备，该方法包括获取多个不同用户对商户的评论信息；基于所述多个不同用户对商户的评论信息，构建用户与商户之间的二部图，其中，所述二部图中的节点基于用户和商户确定，所述二部图中的边线基于用户对商户的评论信息确定；基于所述多个不同用户的信息、相应商户的信息和所述用户与商户之间的二部图进行图嵌入Graph Embedding处理，得到所述多个不同用户的嵌入Embedding特征；基于所述多个不同用户的Embedding特征，对所述多个不同用户进行聚类，得到分簇的用户社群；针对每个所述分簇的用户社群，基于所述分簇的用户社群中用户对商户的评论信息，确定所述分簇的用户社群是否为恶意评论社群。

公开(公告)号：CN112149179B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202010986615.1

申请日：2020-09-18

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈永环 ,  侯辉超 ,  张正雄

IPC: G06F21/62 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30

Abstract: 本说明书一个或多个实施例公开了一种基于隐私保护的风险识别方法及装置，以解决现有的利用终端边缘计算能力进行风险防控效果不佳、且局限性较大的问题。所述方法包括：获取目标小程序的运行过程中所产生的第一文本数据。利用预先部署于所述客户端的语义表征模型，对所述第一文本数据进行语义识别，得到所述第一文本数据对应的语义表征向量。其中，所述语义表征模型基于预设语料库训练、并利用预设知识蒸馏方法处理后得到。所述预设语料库包括具有风险内容的第一类样本语料和不具有风险内容的第二类样本语料。根据所述语义表征向量对所述第一文本数据进行风险识别，得到所述第一文本数据对应的风险识别结果。

公开(公告)号：CN112149404A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010987464.1

申请日：2020-09-18

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈永环 ,  侯辉超 ,  张正雄

IPC: G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06F21/62

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供了一种用户隐私数据的风险内容识别方法、装置及系统，其中，该方法应用于客户端，该方法包括：监测用户使用客户端中的目标应用所产生的用户隐私数据。利用预设语义表征模型，对上述用户隐私数据进行语义识别，得到相应的语义表征信息；其中，该预设语义表征模型是利用预设知识蒸馏方法处理后部署于客户端的语义表征模型。若上述语义表征信息包括用于表征可疑风险内容语句的第一语义特征向量，则向服务端发送该第一语义特征向量，以使服务端基于该第一语义特征向量对用户隐私数据进行风险内容识别。

公开(公告)号：CN111782813A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010647688.8

申请日：2020-07-07

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈永环 ,  侯辉超 ,  张正雄

IPC: G06F16/35 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/00

Abstract: 本说明书实施例公开了一种用户社群的评价方法、装置及设备，该方法包括获取多个不同用户对商户的评论信息；基于所述多个不同用户对商户的评论信息，构建用户与商户之间的二部图，其中，所述二部图中的节点基于用户和商户确定，所述二部图中的边线基于用户对商户的评论信息确定；基于所述多个不同用户的信息、相应商户的信息和所述用户与商户之间的二部图进行图嵌入Graph Embedding处理，得到所述多个不同用户的嵌入Embedding特征；基于所述多个不同用户的Embedding特征，对所述多个不同用户进行聚类，得到分簇的用户社群；针对每个所述分簇的用户社群，基于所述分簇的用户社群中用户对商户的评论信息，确定所述分簇的用户社群是否为恶意评论社群。