支付宝(杭州)信息技术有限公司刘子弋获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利风险评估模型的训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904237B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411972370.1，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权风险评估模型的训练方法及装置是由刘子弋;秦小波设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本风险评估模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种风险评估模型的训练方法及装置，包括：获取目标样本集，其中包括对应于风险用户的若干正例样本和对应于正常用户的若干负例样本。利用风险评估模型分别处理各正例样本和各负例样本，得到各正例样本和各负例样本各自的预测风险分。对于任意的目标正例样本，基于该目标正例样本和各负例样本各自的预测风险分，以及该目标正例样本分别与各负例样本之间的各间隔参数，获取该目标正例样本与各负例样本之间的目标分数距离。根据各正例样本和各负例样本各自的预测风险分及其风险标签，以及各正例样本对应的各分数距离，调整风险评估模型的参数。
本发明授权风险评估模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种风险评估模型的训练方法，包括多轮迭代，其中任意的第t轮迭代包括： 获取目标样本集，其中包括对应于风险用户的若干正例样本和对应于正常用户的若干负例样本； 利用风险评估模型分别处理各正例样本和各负例样本，得到所述各正例样本和各负例样本各自的预测风险分； 对于任意的目标正例样本，基于该目标正例样本和所述各负例样本各自的预测风险分，以及该目标正例样本分别与所述各负例样本之间的各间隔参数，获取该目标正例样本与所述各负例样本之间的目标分数距离；该目标分数距离与所述各间隔参数负相关； 根据所述各正例样本和各负例样本各自的预测风险分及其风险标签，以及所述各正例样本对应的各分数距离，确定总损失，并以最小化该总损失为目标，调整所述风险评估模型的参数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路543号-569号(单号连续)1幢2号楼5层518室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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