交易风控网络的训练方法及装置、交易风险检测方法

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摘要

本公开涉及机器学习领域，具体提供了一种交易风控网络的训练方法及装置、交易风险检测方法。交易风控网络包括第一风险预测网络和第二风险预测网络，第一风险预测网络为决策树网络，训练方法包括：获取第二时间段内采集到的最新的交易数据集；将最新的交易数据集输入已训练的第一风险预测网络，得到第一风险预测网络预测输出的各交易样本对应的第一训练特征和第二训练特征；将第一训练特征和第二训练特征输入已训练的第二风险预测网络，根据第二风险预测网络预测输出的交易风险分值和标签信息的损失，对第二风险预测网络中第一训练特征对应的网络参数进行调整，得到调整后的第二风险预测网络。本公开方法可有效解决风控网络的概念漂移。

基本信息

专利标题：

交易风控网络的训练方法及装置、交易风险检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110942248A

申请号：

CN201911171026.1

公开（公告）日：

2020-03-31

申请日：

2019-11-26

授权号：

CN110942248B

授权日：

2022-05-31

发明人：

肖凯

申请人：

支付宝（杭州）信息技术有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

代理机构：

北京博思佳知识产权代理有限公司

代理人：

周嗣勇

优先权：

CN201911171026.1

主分类号：

G06Q10/06

IPC分类号：

G06Q10/06 G06Q40/04 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08