[发明专利]无监督风险防控模型的训练方法、更新方法及装置在审
| 申请号： | 201910058892.3 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN110009359A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 陆毅成 | 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;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 许振新;朱文杰 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了一种无监督风险防控模型的训练方法、更新方法及装置，该方法包括：基于预设时间间隔对在线系统在目标业务的业务数据进行采样；基于采样的业务数据进行重采样操作以得到目标业务数据，所述重采样操作至少包括数据可信过滤操作；当未参与训练的目标业务数据达到预定数量时，基于预定数量的未参与训练的目标业务数据，对所述在线系统在所述目标业务的当前风险防控模型进行增量训练，以得到目标风险防控模型，其中，所述当前风险防控模型为孤立森林模型；将所述在线系统在所述目标业务的当前风险防控模型替换为所述目标风险防控模型。 | ||
| 搜索关键词： | 目标业务 在线系统 业务数据 无监督 重采样 采样 预设时间间隔 过滤操作 增量训练 更新 替换 可信 孤立 森林 申请 | ||
【主权项】：
1.一种无监督风险防控模型的更新方法，包括：基于预设时间间隔对在线系统在目标业务的业务数据进行采样；基于采样的业务数据进行重采样操作以得到目标业务数据，所述重采样操作至少包括数据可信过滤操作；当未参与训练的目标业务数据达到预定数量时，基于预定数量的未参与训练的目标业务数据，对所述在线系统在所述目标业务的当前风险防控模型进行增量训练，以得到目标风险防控模型，其中，所述当前风险防控模型为孤立森林模型；将所述在线系统在所述目标业务的当前风险防控模型替换为所述目标风险防控模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于阿里巴巴集团控股有限公司，未经阿里巴巴集团控股有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910058892.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
