[发明专利]样本属性评估模型训练方法、装置及服务器在审
| 申请号： | 201811015607.1 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109325525A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王修坤;赵婷婷;刘斌 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供了一种样本属性评估方法，首先确定训练样本，该训练样本中仅包括少量已确认属性的黑样本，还有大部分未确认属性的未知样本。基于训练样本对应的关系图，确定每个社区的黑样本浓度，结合社区黑样本浓度以及半监督机器学习算法，即使黑样本数量较少，本实施例中的方法也可以从未知样本中挖掘潜在黑样本，进而确定模型训练所需要的白样本，达到模型训练要求，使得训练出的模型能够准确地对样本是否属于黑样本的属性进行评估。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 训练样本 模型训练 样本属性 半监督机器学习算法 评估模型 评估 社区 服务器 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种样本属性模型训练方法，包括：确定与训练样本对应的关系图中每个社区的黑样本浓度，其中，所述训练样本包括黑样本和未知样本；基于所述每个社区的黑样本浓度，确定每个所述未知样本的白样本抽样概率，以每个所述未知样本的白样本抽样概率进行抽样，获得白样本；基于半监督机器学习算法对所述黑样本与所述白样本进行训练，获得目标样本属性评估模型。
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