[发明专利]基于迁移学习的风控方法、装置及系统有效

专利信息
申请号: 201711331628.X 申请日: 2017-12-13
公开(公告)号: CN107944874B 公开(公告)日: 2021-07-20
发明(设计)人: 陈明星 申请(专利权)人: 创新先进技术有限公司
主分类号: G06Q20/40 分类号: G06Q20/40
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: 开曼群岛大开曼岛*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 基于 迁移 学习 方法 装置 系统
【说明书】:

本说明书实施例提供一种基于迁移学习的风控方法,基于迁移学习算法,从风险交易样本的源域数据中选取出训练源域数据作为目标域数据的有效补充,在目标域数据不足等情况下,有助于打通不同数据源,提升风控效率。

技术领域

本说明书实施例涉及互联网技术领域,尤其涉及一种基于迁移学习的风控方法、装置及系统。

背景技术

随着互联网的快速发展,各种形式的业务不断涌现,如在线银行、在线支付、在线购物等基于互联网的服务业务。人们已经接受并越来越习惯在网上进行各种商务及生活活动。

由于互联网是一个开放的网络,任何人在任何地方都可以很方便地连接到互联网上。互联网在给人们生活提供便利的同时,也带来了风险。尤其是随着电子商务平台和第三方交易平台的发展,网络金融犯罪以及网上欺诈、信用卡盗刷等不断出现。因此,对交易进行风险识别及控制越来越重要。

发明内容

本说明书实施例提供及一种基于迁移学习的风控方法、装置及系统。

第一方面,本说明书实施例提供一种基于迁移学习的风控方法,包括:

获取风险交易样本的源域数据及目标域数据;

基于迁移学习算法,从所述源域数据中选取出与所述目标域数据具有类似或相同数据分布的训练源域数据,并从所述目标域数据选取出训练目标域数据;合并所述训练源域数据与所述训练目标域数据为训练数据集;

利用所述训练数据集进行风险模型训练。

第二方面,本说明书实施例提供一种基于迁移学习的风控装置,包括:

数据获取单元,用于获取风险交易样本的源域数据及目标域数据;

训练数据集确定单元,用于基于迁移学习算法,从所述源域数据中选取出与所述目标域数据具有类似或相同数据分布的训练源域数据,并从所述目标域数据选取出训练目标域数据;合并所述训练源域数据与所述训练目标域数据为训练数据集;

训练单元,用于利用所述训练数据集进行风险模型训练。

第三方面,本说明书实施例提供一种服务器,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行上述任一项所述方法的步骤。

第四方面,本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

本说明书实施例有益效果如下:

在本说明书实施例提供的基于迁移学习的风控方法中,基于迁移学习算法,从风险交易样本的源域数据中选取出训练源域数据作为目标域数据的有效补充,在目标域数据不足等情况下,有助于模型建立的准确性。通过打通不同数据源(例如不同国家数据或不同市场数据),提升风控效率。

附图说明

图1为本说明书实施基于迁移学习进行风控例的场景示意图;

图2为本说明书实施例第一方面提供的基于迁移学习的风控方法流程图;

图3为本说明书实施例第一方面提供的基于迁移学习的风控方法实例整体示意图;

图4为本说明书实施例第一方面提供的基于迁移学习的风控方法实例迁移学习算法逻辑示意图;

图5为本说明书实施例第二方面提供的基于迁移学习的风控装置结构示意图;

图6为本说明书实施例第三方面提供的基于迁移学习的风控服务器结构示意图。

具体实施方式

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