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[发明专利]数据源重要性的确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310539034.7在审
发明人：张铭枫;黄志翔;郑邦祺;冯浚洋;高俊杰;杨恺;石通斌;李彦瑾;刘英楠 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据源重要性的确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法可包括：针对至少两个样本中的每个样本，利用已训练完成的目标模型，处理样本在至少两个数据源中每个数据源下的数据，得到目标模型的输出值；分别确定每个数据源针对输出值的影响程度，并将影响程度作为样本对应的数据源重要性；根据每个样本分别对应的数据源重要性，对至少两个样本进行群体划分，得到至少一个样本群体，并且针对至少一个样本群体中的每个样本群体，得到样本群体对应的数据源重要性。本发明实施例的技术方案，通过确定每个数据源在样本级别下的数据源重要性，然后基于此划分全体样本，由此得到了每个数据源在样本群体级别下的数据源重要性。
数据源重要性确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备和存储介质-CN202310457725.2在审
发明人：李婧希;黄志翔;郑邦祺 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取目标用户在至少两个业务领域产生的至少两个事件数据序列。对每个业务领域对应的每个事件数据序列进行特征提取，确定每个业务领域对应的事件特征信息，并进行信息融合确定第一融合特征信息。对属于不同业务领域的两两事件数据进行跨越注意力处理，确定每个事件数据组合对应的事件相关特征信息，并进行信息融合确定第二融合特征信息。基于第一融合特征信息和第二融合特征信息，确定目标融合特征信息，通过本发明实施例的技术方案，可以结合业务领域级别的粗粒度融合和事件级别的细粒度融合，提高了多个业务领域之间的数据融合效果，进而也提高了对用户分析的准确性。
一种数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]训练方法、装置和计算机可读存储介质-CN202310361877.2在审
发明人：高俊杰;汪冬冬;郑邦祺;黄志翔;杨恺 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种训练方法、装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。本公开的方法包括：获取用于训练的样本组，其中，样本组包括多个样本，多个样本的第一类特征的值互不相同，第二类特征的值相同；将样本组输入机器学习模型，得到输出的样本组中各个样本对应的结果；根据各个样本对应的结果确定第一损失函数的值，其中，第一损失函数根据单调约束条件构建，各个样本对应的结果越符合单调约束条件，第一损失函数的值越小，单调约束条件为各个样本的第一类特征的值在预设区间内与各个样本对应的结果单调相关；根据第一损失函数的值调整机器学习模型的参数。
训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]特征贡献度评估方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310193788.1在审
发明人：范昊;黄思梦;杨恺;郑邦祺;黄志翔 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种特征贡献度评估方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：计算训练样本集中任意一个样本在任意一个联邦树模型的各个节点的期望值，训练样本集用于训练多个联邦树模型；根据任意一个样本在任意一个联邦树模型的各个节点的期望值，计算任意一个样本中的每个特征在任意一个联邦树模型中的Saabas值；根据任意一个样本中的每个特征在任意一个联邦树模型中的Saabas值，确定任意一个样本中的每个特征在任意一个联邦树模型中的贡献度；将训练样本集中每个样本的每个特征在多个联邦树模型中的贡献度汇总，得到每个特征的汇总贡献度，汇总贡献度用于衡量对应特征对多个联邦树模型的输出的综合影响程度。
特征贡献评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]特征贡献度评估方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310182289.2在审
发明人：范昊;黄思梦;杨恺;郑邦祺;黄志翔 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种特征贡献度评估方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取联邦树模型和用于训练联邦树模型的样本，样本中包括的特征构成联邦特征集合；构建联邦特征集合的特征子集；根据特征子集计算样本在联邦树模型中的期望；根据样本在联邦树模型中的期望计算样本中的每个特征对联邦树模型的边际贡献；根据样本中的每个特征对联邦树模型的边际贡献，确定样本中的每个特征对联邦树模型的个体贡献度。本发明利用联邦特征集合的特征子集确定特征的边际贡献，基于边际贡献确定特征的个体贡献度，即将夏普利值原理引入联邦学习场景，将夏普利值原理与各特征子集相结合来评估各个特征的贡献度，能够保证评估的准确度和公正性。
特征贡献评估方法装置电子设备存储介质

[发明专利]风险预测模型的训练方法及装置、计算机可读存储介质-CN202310132757.5在审
发明人：范昊;杨恺;李娴;郑邦祺;黄志翔 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本公开涉及风险预测模型的训练方法及装置、计算机可读存储介质，涉及人工智能领域。风险预测模型的训练方法包括：获取多个训练样本，其中，每个训练样本包括风险标签和用户特征，多个训练样本中至少一个训练样本的风险标签包括在第一时间窗口生成的第一风险标签和在第二时间窗口生成的第二风险标签，第一时间窗口的长度大于第二时间窗口的长度；针对每个训练样本，根据用户特征，利用风险预测模型生成风险预测结果；根据多个训练样本的风险预测结果和对应的风险标签，训练风险预测模型。根据本公开的风险预测模型的训练方法，能够同时提高风险预测模型在长期风险预测和短期风险预测上的准确率。
风险预测模型训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]联邦特征工程数据的筛选方法及装置、设备及存储介质-CN202210634511.3在审
发明人：范昊;杨恺;郑邦祺;黄志翔 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及隐私计算技术领域，尤其涉及联邦学习技术，具体公开一种联邦特征工程数据的筛选方法及装置、设备及存储介质，所述方法包括：向数据端发送与数据端的样本对齐的样本ID和同态加密的指定标签；接收数据端发送的各分箱的密文求和结果、分箱编号和样本总数量；对接收到的各分箱的密文求和结果解密，得到数据端的各分箱的解密结果；按照分箱编号，根据各分箱的解密结果和样本总数量确定数据端的分析结果，以根据分析结果确定是否选择按照当前用于分箱的特征进行分箱的数据作为联邦建模的数据，向数据端发送的数据仅包括一种样本标签，通过获取数据端各分箱的样本总数量来计算各分箱的分析结果，能够大幅度提高联邦特征工程的效率。
联邦特征工程数据筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]一种梯度提升树模型的构建方法、装置、设备和介质-CN202210580412.1在审
发明人：杨恺;郑邦祺;黄志翔 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种梯度提升树模型的构建方法、装置、设备和介质。该方法应用于业务端，包括：获取第一样本数据，并将样本密文标签发送至数据端；基于上一树模型中的叶子节点权重、第一样本数据和样本标签确定第一信息增益；将上一树模型中的叶子节点密文权重发送至数据端，以使数据端基于叶子节点密文权重、第二样本数据和样本密文标签确定并发送梯度密文聚合值；基于梯度密文聚合值确定第二信息增益；基于第一信息增益和第二信息增益，对待分裂节点进行节点分裂，并在满足预设分裂停止条件时确定当前树模型构建完成；在满足预设构建停止条件时，获得梯度提升树模型，从而可以降低通信开销，提高模型构建效率，并且保证数据安全性。
一种梯度提升模型构建方法装置设备介质

[发明专利]欺诈社群发现方法、装置、设备及存储介质-CN202010834549.6在审
发明人：张科;郑邦祺;彭南博 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本申请涉及一种欺诈社群发现方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：首先根据多个网络结点的拓扑关系生成初始异构图，将结点参数输入到有监督模型中得到欺诈社群评判依据，然后对初始异构图进行剪枝，从而获取到预设数量的可疑异构图，将每一个可疑异构图中所有网络结点构成的社群对应确定为一个可疑社群，最后利用欺诈社群评判依据，从所有可疑社群中确定欺诈社群。其中得到初始异构图及获得可疑异构图的过程属于无监督算法，而欺诈社群评判依据则是利用网络结点自身的结点参数得到，本申请既可以利用无监督算法侧重的拓扑关系，又可以利用有监督模型侧重的结点参数，弥补了单一使用无监督算法或有监督模型带来的不足。
欺诈社群发现方法装置设备存储介质

[发明专利]文本数据处理方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202011297267.3在审
发明人：董燮;张益铭;郑邦祺;彭南博 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种文本数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。其中，文本数据处理方法包括：获取待识别的对话文本中与目标意图关联的意图转换特征；提取所述对话文本中与所述目标意图相关的文本嵌入特征；基于分类模型对所述意图转换特征与所述文本嵌入特征进行分类，以得到第一意图分类或第二意图分类。通过本公开的技术方案，基于意图转换特征与文本嵌入特征并采用分类模型进行分类，以得到准确性较高的第一分类意图或第二分类意图，通过引入对话中的意图流转与文本中的嵌入信息，提升了分类结果的准确性。
文本数据处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]团伙行为识别及装置、存储介质及电子设备-CN202011625322.7在审
发明人：黄婉棉;张小伟;彭南博;郑邦祺 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及计算机领域，具体涉及一种团伙行为识别方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，上述方法包括：获取多个用户的用户数据；根据行为信息确定多个用户的行为相似性，并根据行为相似性筛选出符合筛选标准的目标用户；对目标用户进行聚类得到类簇，以类簇中的用户作为节点，以用户两两之间构建边，以用户间的行为相似性和强相关性介质作为边确定第一拓扑网络和第二拓扑网络，再根据第一拓扑网络和第二拓扑网络确定第三拓扑网络并进行社区划分，社区内的用户为同一团伙。通过本公开实施例的技术方案，可以更准确的确定一个团伙的用户。
团伙行为识别装置存储介质电子设备

[发明专利]机器学习样本权重调整方法和装置、存储介质-CN202010922347.7在审
发明人：聂健;黄婉棉;郑邦祺;彭南博 -专利权人：京东数字科技控股股份有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种机器学习样本权重调整方法和装置、存储介质。该机器学习样本权重调整方法包括：对于不同类型样本数量不均衡的场景，在机器学习模型的多轮迭代训练过程的每一轮模型训练后，确定每一个样本的样本预测值与样本标签值的误差；根据样本预测值与样本标签值间的误差，对模型训练后的每一个样本的当前样本权重进行动态调整，并作为下轮模型训练的样本权重。本公开可以通过启发式迭代思路实现对学习样本权重的动态、精细调节。
机器学习样本权重调整方法装置存储介质

[发明专利]用于提取用户特征的方法和装置-CN202010919065.1在审
发明人：李杰桠;李德华;郑邦祺;彭南博 -专利权人：京东数字科技控股股份有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于提取用户特征的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户关系网络，其中，用户关系网络中的节点用于表征用户，用户关系网络中的边用于表征用户之间的关联关系；从用户关系网络中提取至少两个子网络；利用预先训练的图卷积网络对至少两个子网络进行处理，以得到用户关系网络中的用户对应的用户特征，其中，图卷积网络包括卷积层，卷积层用于分别对至少两个子网络中的各子网络中的用户进行特征提取，以及对各子网络分别对应的特征提取结果进行聚合。该实施方式有助于降低图卷积网络的计算复杂度。
用于提取用户特征方法装置

[发明专利]数据处理方法和装置-CN201811037221.0在审
发明人：张晗;黄婉棉;郑邦祺;程建波;彭南博 -专利权人：北京京东金融科技控股有限公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据处理方法，包括：获取第一用户和第二用户的用户属性数据；基于第一用户和第二用户的用户属性数据确定第一用户和第二用户的至少一个属性关系；以及基于所述至少一个属性关系和至少一条规则预测所述第一用户和第二用户属于特定社会关系的概率，其中，所述规则与确定所述第一用户和所述第二用户之间的社会关系相关。
数据处理方法装置

[发明专利]量化用户之间关联程度的方法和装置-CN201810802766.X在审
发明人：张晗;郑邦祺;黄婉棉;程建波;彭南博 -专利权人：北京京东金融科技控股有限公司
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种量化用户之间关联程度的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据用户的数据，建立异构网络；根据所述异构网络，确定所述异构网络中每条边的关联分；根据所述异构网络中每条边的关联分，建立同构网络并且量化用户之间的关联程度。该实施方式解决了现有技术确定用户之间关联程度时仅利用同构网络扩展数据类型较为麻烦、将其他类型介质相关信息作为数据直接加入同构网络中计算较为复杂的技术问题，进而达到提高确定用户之间关联程度准确度的同时降低计算量的有益效果。
异构网络关联同构网络条边计算机技术领域量化扩展数据类型方法和装置准确度相关信息计算量

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