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公开(公告)号：CN115660818A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211178808.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开涉及预测对信贷逾期用户的强制扣款的成功概率的方法及装置。一种用于预测对信贷逾期用户的强制扣款的成功概率的方法包括：获取包括信贷逾期后向其发起过强制扣款的信贷逾期用户的用户特征及信贷逾期后发生过消费的信贷逾期用户的用户特征的训练样本；将训练样本输入到多任务辅助学习模型以训练多任务辅助学习模型，多任务辅助学习模型的多任务包括被配置用于预测对信贷逾期用户的强制扣款是否成功的主任务和被配置用于预测信贷逾期用户是否消费的辅助任务，多任务辅助学习模型具有共同用于主任务和辅助任务的共享参数，并且被构建为输出对信贷逾期用户的强制扣款的成功概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115496587A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211178723.1
申请日：2022-09-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本公开涉及预测用户的还款概率的方法、装置、设备及存储介质。方法包括：接收描述用户在预设时间范围内的交易行为事件的交易行为事件序列；将预设时间范围分为多个一级时间窗口并将每个一级时间窗口内的交易行为事件聚合为一级特征；将各个一级时间窗口的一级特征输入第一门控循环单元以获得每个一级时间窗口的一级隐含特征；将预设时间范围分为多个二级时间窗口并将每个二级时间窗口内的一级特征聚合为二级特征；将各个二级时间窗口的二级特征输入第二门控循环单元以获得每个二级时间窗口的二级隐含特征；融合最后一个一级时间窗口的一级隐含特征和最后一个二级时间窗口的二级隐含特征以获得融合特征；基于融合特征确定用户的还款概率。
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公开(公告)号：CN111401478B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010306783.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 王婧
IPC: G06K9/62 , G06F16/906 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本说明书实施例提供数据异常识别方法以及装置，其中所述数据异常识别方法包括：获取数据请求，所述数据请求携带用户的用户标识；根据所述用户标识，获取所述用户在至少一个关系维度的关系数据；获取所述用户以及所述关系数据对应的关系用户群中关系用户的基础特征数据；在所述关系维度对所述基础特征数据进行特征提取，获得所述关系维度对应的关系特征；将所述用户的基础特征数据以及所述关系特征，输入异常识别模型对所述数据请求进行异常识别，获得输出的针对所述数据请求的异常识别结果。
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公开(公告)号：CN115002049B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210674620.8
申请日：2022-06-15
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网络资源分配的方法和装置。根据该方法，获取目标未来时长所对应的网络资源的资源限额信息以及时段信息，所述时段信息包括，目标未来时长包含的多种时段类型按照资源回报率的第一排序。此外还获取分组估计信息，其中包括针对各时段类型，多个用户组中各用户组在得到各备选份额的网络资源情况下的预估资源回报。于是，根据分组估计信息，以最大化目标未来时长中预估资源回报的总和为目标，在多个约束条件下，确定针对各用户组在各时段类型的时段中分配的资源份额，所述多个约束条件包括，分配的总资源份额符合资源限额信息，且针对各时段类型的资源分配符合所述第一排序。
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公开(公告)号：CN115002049A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210674620.8
申请日：2022-06-15
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网络资源分配的方法和装置。根据该方法，获取目标未来时长所对应的网络资源的资源限额信息以及时段信息，所述时段信息包括，目标未来时长包含的多种时段类型按照资源回报率的第一排序。此外还获取分组估计信息，其中包括针对各时段类型，多个用户组中各用户组在得到各备选份额的网络资源情况下的预估资源回报。于是，根据分组估计信息，以最大化目标未来时长中预估资源回报的总和为目标，在多个约束条件下，确定针对各用户组在各时段类型的时段中分配的资源份额，所述多个约束条件包括，分配的总资源份额符合资源限额信息，且针对各时段类型的资源分配符合所述第一排序。
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公开(公告)号：CN111401478A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010306783.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 王婧
IPC: G06K9/62 , G06F16/906 , G06F16/901 , G06Q50/00
Abstract: 本说明书实施例提供数据异常识别方法以及装置，其中所述数据异常识别方法包括：获取数据请求，所述数据请求携带用户的用户标识；根据所述用户标识，获取所述用户在至少一个关系维度的关系数据；获取所述用户以及所述关系数据对应的关系用户群中关系用户的基础特征数据；在所述关系维度对所述基础特征数据进行特征提取，获得所述关系维度对应的关系特征；将所述用户的基础特征数据以及所述关系特征，输入异常识别模型对所述数据请求进行异常识别，获得输出的针对所述数据请求的异常识别结果。
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