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公开(公告)号：CN116644185A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310201791.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 公开了一种用于生成遥感领域知识图谱的方法，包括：至少获取遥感影像数据和文本数据；对该遥感影像数据和该文本数据执行实体发现和关系发现，以标识实体以及实体间的关系；以及基于该实体和该实体间的关系来构建遥感领域知识图谱。本申请还涉及用于生成遥感领域知识图谱的系统、装置和介质。
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公开(公告)号：CN111383028B
公开(公告)日：2022-11-22
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：CN115049067A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210513340.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型解释及训练方法、装置、设备、介质及程序产品。其中，模型训练方法首先将获取包括多个样本测试数据的样本测试集输入由样本训练集训练得到的预设模型中，输出样本测试集中每个样本测试数据对应的第一预测结果，上述样本训练集包括多个已知目标值的样本训练数据，每个样本测试数据以及每个样本训练数据均对应N个特征，N为大于或等于2的正整数，然后通过根据上述样本测试集中每个样本测试数据对应的第一预测结果以及上述样本测试集中每个样本测试数据对应的N个特征，按照预设训练方式训练可解释模型。上述可解释模型用于解释上述预设模型产生上述第一预测结果的原因。
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公开(公告)号：CN115034327A
公开(公告)日：2022-09-09
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
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：CN113256275B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110797310.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中，专家系统的更新方法包括：获取目标业务的样本业务特征数据以及目标业务的优化目标数据；根据样本业务特征数据和优化目标数据，训练目标业务对应的概率图网络，得到训练完成的概率图网络的网络参数，概率图网络是根据专家系统接收的目标业务对应的模糊逻辑信息生成；基于训练得到的网络参数，输出对于专家系统的模糊逻辑信息的更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习网络参数的能力，能够据此优化专家系统的录入信息，有利于专家系统的决策结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111507543A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010466497.1
申请日：2020-05-28
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用于预测实体间业务关系的模型训练方法及装置，利用采集到的实体基础数据构建基础关系图谱，从而利用实体间已知的上下游业务关系，训练包含第一图神经网络和第一分类网络的业务关系预测模型，用于挖掘未知的上下游业务关系。进一步地，本说明书实施例还提供一种实体业务关系图谱的构建方法及装置，通过利用训练后的业务关系预测模型，挖掘出未知的上下游业务关系，进而结合已知的实体间业务关系，构建实体业务关系图谱。更进一步地，本说明书实施例还提供一种实体业务风险的预测方法及装置，基于构建出的实体业务关系图谱，实现对实体节点进行精准地业务风险预测。
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公开(公告)号：CN116521895A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310493492.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N5/02
Abstract: 公开了一种用于生成遥感影像的场景图的方法，包括：生成遥感影像中的目标集合；基于遥感领域知识图谱选择多个存在潜在关系的目标对；以及对目标对执行关系预测以生成该遥感影像的场景图。还公开了用于生成遥感影像的场景图的系统、装置和介质。
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公开(公告)号：CN116310638A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310184333.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06F16/36
Abstract: 公开了一种用于跨模态对齐模型的训练方法，包括：获取多个训练样本；以及使用该多个训练样本来训练所述跨模态对齐模型，其中所述跨模态对齐模型将每个样本的视觉特征和语义表示映射到隐层空间，且至少对齐同一场景的该视觉特征与该语义表示在隐层空间的分布。本申请还涉及用于分类器的训练方法、遥感影像场景分类的方法、装置和介质。
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公开(公告)号：CN114519610A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210143587.6
申请日：2022-02-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本说明书实施例提供了信息预测方法以及装置，其中，信息预测方法包括：首先获取第一历史时间段的包括多个时间序列的历史时序信息，然后将历史时序信息输入预先训练的由多个串联的时序子模型组成的时序模型，得到各时序子模型输出的目标时间段的预测时序向量，其中，时序子模型间加入了回测机制，最后对各时序子模型输出的预测时序向量进行聚合，得到聚合结果，基于聚合结果，确定目标时间段的预测信息。同时输入多条时间序列，提升了预测的效率，同时可以捕捉时间序列之间的关联性，得到的预测信息更加精准，同时时序模型具有多个时序子模型，可以对不同场景处理，而不需要建立多个模型，节省了成本。
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公开(公告)号：CN113269540A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110797304.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种专家系统的更新方法、业务处理方法及装置，其中专家系统的更新方法，包括：获取至少一个参考专家系统对应的概率图网络，所述参考专家系统与目标专家系统用于基于同一目标业务的业务特征数据输出目标业务对应的业务决策结果；获取目标业务的样本业务特征数据和优化目标数据；基于上述数据，结合参考专家系统和目标专家系统的概率图网络进行图结构学习，输出对目标专家系统的概率图网络的图结构更新信息。本说明书实施例使得专家系统具有了学习图结构的能力，有利于专家系统的决策结果更准确。
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