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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一种模型训练的方法、业务风控的方法及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：CN115660105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211339182.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置是由但家旺;朱亮;田胜;孟昌华设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置。首先，确定预先构建的业务关系图。其次，获取业务序列数据。而后，将业务序列数据输入到待训练的预测模型中，以通过特征提取层，得到目标节点的第一序列特征，以及关联节点的第二序列特征。然后，通过注意力层，确定第一序列特征与第二序列特征之间的注意力权重，并根据注意力权重、第一序列特征以及第二序列特征，确定目标节点与关联节点之间的边的边特征。接着，将确定出的目标节点对应的节点特征以及边特征输入到决策层中，得到风险预测结果。最后，以最小化风险预测结果与标签之间的偏差为优化目标，对预测模型进行训练。本方法可以在用户执行业务过程中进行有效地业务风控。

本发明授权一种模型训练的方法、业务风控的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，包括： 确定目标用户在预先构建的业务关系图中对应的节点，作为目标节点，以及确定与所述目标节点相连的节点，作为关联节点，在所述业务关系图中，一个节点对应一个用户，具有业务关联的用户对应的节点由边相连； 获取所述目标用户对应的业务序列数据，以及获取所述关联节点对应用户的业务序列数据，业务序列数据用于表示按照时间顺序进行排序的各业务数据，业务数据至少包括用户的注册数据、用户的登录数据、用户的点击数据、用户的交易数据以及用户的收藏数据； 将所述目标用户的业务序列数据以及所述关联节点对应用户的业务序列数据输入到待训练的预测模型中，以通过所述预测模型中的特征提取层，从所述目标用户对应的业务序列数据中提取特征，得到第一序列特征，以及从所述关联节点对应用户的业务序列数据中提取特征，得到第二序列特征； 通过所述预测模型中的注意力层，确定所述第一序列特征与所述第二序列特征之间的注意力权重，并根据所述注意力权重、所述第一序列特征以及所述第二序列特征，确定所述目标节点与所述关联节点之间的边的边特征； 将确定出的所述目标节点对应的节点特征以及所述边特征输入到所述预测模型中的决策层中，得到风险预测结果； 以最小化所述风险预测结果与所述目标用户对应的标签之间的偏差为优化目标，对所述预测模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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