支付宝(杭州)信息技术有限公司吴若凡获国家专利权
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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属性预测模型的训练方法、属性预测方法和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：CN115222040B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210651571.6，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权属性预测模型的训练方法、属性预测方法和装置是由吴若凡设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本属性预测模型的训练方法、属性预测方法和装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例描述了属性预测模型的训练方法、属性预测方法和装置。根据实施例的方法，首先需要将利用网络行为数据构建的图网络拆分为多个子网络。然后计算各个子网络中的第一节点的损失函数值，并计算损失函数值满足分布漂移约束时的权重值，进一步利用得到的权重值即可训练得到属性预测模型。由于权重值是在满足损失函数分布漂移约束的条件下得到的，即实现了对模型训练数据和预测数据随时间变化呈现的不一致规律的约束。因此，基于本方案能够有效缓解分布漂移带来的模型性能衰减的问题，从而提高利用该模型进行属性预测的准确性。
本发明授权属性预测模型的训练方法、属性预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.属性预测模型的训练方法，包括： 基于业务场景记录的网络行为数据构建图网络；其中，所述业务场景包括：在风险防控领域中判断账户是否为风险账户；其中，所述网络行为数据包括：账户与其他账户之间的交易联系、与账户相关联的设备信息、与账户相关联的银行卡信息；其中，以网络行为数据中所包括的各个账户为节点，根据各个账户之间的关联建立连边关系，从而构建出所述图网络； 从所述图网络中得到至少两个子网络；其中，每一个子网络中均包括第一节点，以及至少一个与所述第一节点具有连边关系的第二节点，且任意两个子网络中所包含的节点不完全相同；所述节点为基于所述网络行为数据得到的实体； 针对每个子网络，计算该当前子网络中的第一节点相对于标签值的损失函数值； 根据各个所述损失函数值，计算各个子网络的损失函数满足分布漂移约束的权重值；其中，所述分布漂移约束用于表征对模型训练数据和预测数据随时间变化呈现的不一致规律进行约束； 利用得到的损失函数的权重值，训练所述属性预测模型。
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