[发明专利]训练欺诈交易检测模型的方法、检测方法以及对应装置有效
| 申请号： | 201810076249.9 | 申请日： | 2018-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN110084603B | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 李龙飞 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种训练欺诈交易检测模型的方法，该欺诈交易检测模型包括卷积层和分类器层，训练方法包括：获取分类样本集，样本集中的标定样本包括用户操作序列和时间序列，用户操作序列包括，按时间顺序排列的预定数目的用户操作，时间序列包括用户操作序列中相邻用户操作之间的时间间隔。对于这样的样本集，在卷积层中，对用户操作序列进行第一卷积处理，获得第一卷积数据；对时间序列进行第二卷积处理，获得第二卷积数据；然后对第一卷积数据和第二卷积数据进行结合，获得时间调整卷积数据。将如此获得的时间调整卷积数据输入分类器层，根据分类器层的分类结果训练欺诈交易检测模型。如此训练的模型可以更加有效地进行欺诈交易的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 欺诈 交易 检测 模型 方法 以及 对应 装置 | ||
【主权项】：
1.一种训练欺诈交易检测模型的方法，所述欺诈交易检测模型包括卷积层和分类器层，所述方法包括：获取分类样本集，所述分类样本集包括多个标定样本，所述标定样本包括用户操作序列和时间序列，所述用户操作序列包括预定数目的用户操作，所述预定数目的用户操作按照时间顺序排列；所述时间序列包括所述用户操作序列中相邻用户操作之间的时间间隔；在所述卷积层中，对所述用户操作序列进行第一卷积处理，获得第一卷积数据；对所述时间序列进行第二卷积处理，获得第二卷积数据；对所述第一卷积数据和所述第二卷积数据进行结合，获得时间调整卷积数据；将所述时间调整卷积数据输入所述分类器层，根据分类器层的分类结果训练欺诈交易检测模型。
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