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[发明专利]异常交易识别模型的训练方法及异常交易识别方法-CN202010251816.7有效
发明人：王宁涛;于亭义;肖凯 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供了一种异常交易识别模型的训练方法及异常交易识别方法。在一种实施例中，一种异常交易识别模型的训练方法包括：首先，获取多个第一交易信息；其中，第一交易信息为第一交易的第一目标信息，第一交易包括成功历史交易和失败历史交易；然后，将每个第一交易信息输入预设异常交易识别模型，得到每个第一交易信息的第一预测值；其中，预设异常交易识别模型根据多个有标记的第二交易信息生成，第二交易信息为第二交易的第一目标信息，第二交易包括成功历史交易；最后，利用多个第一交易信息和每个第一交易信息的第一预测值训练目标识别模型，得到目标异常交易识别模型。
异常交易识别模型训练方法

[发明专利]一种基于分布式数据的模型训练方法及系统-CN202010586338.5有效
发明人： 于亭义;傅欣艺 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于分布式数据的模型训练方法及系统。所述方法应用于包括至少3个终端的系统；终端被划分为至少3个终端集群，针对每个集群，将该集群中任一终端确定为集群中心；所述方法包括，通过以下步骤完成模型训练的每轮迭代：针对每个集群中心，确定本轮迭代的至少一个目标集群中心；其中，每轮迭代所确定的目标集群中心具有随机性；每个集群中心获得本集群当前的综合模型脱敏特征，并将该综合模型脱敏特征发送到目标集群中心；每个集群中心根据本集群的综合模型脱敏特征、以及接收到的其他集群的综合模型脱敏特征，对本集群中每个终端的模型进行更新。
一种基于分布式数据模型训练方法系统