(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210405947.5 (22)申请日 2022.04.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114548830 A (43)申请公布日 2022.05.27 (73)专利权人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 顾咏丰　宁跃　吴华　 (74)专利代理 机构 北京亿腾知识产权代理事务 所(普通合伙) 11309 专利代理师 陈霁　周良玉 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/02(2012.01)(56)对比文件 CN 113419853 A,2021.09.21 CN 114066196 A,202 2.02.18 CN 110929960 A,2020.0 3.27 CN 103440540 A,2013.12.1 1 US 2016283970 A1,2016.09.2 9 US 20161672 27 A1,2016.0 6.16 陆国锋.“基于多约束目标的旅游路线推荐 及关键算法研究 ”. 《中国优秀硕士学位 论文全文 数据库(信息科技 辑)》 .2016, 杨景明等.改进选择 策略的有约束 多目标优 化算法. 《高技 术通讯》 .2019,(第12期), Peng Xiao;Mi ngyue Liu等."Approach for Multi-Attribute Decisi on Making Based o n Gini Aggregation Operator and Its Application to Carbo n Supplier Selection". 《IEEE Access》 .2019, 审查员 焦天栋 (54)发明名称 选择算子确定方法、 策略组合优化方法及装 置 (57)摘要 本说明书实施例提供了一种选择算子确定 方法、 策略组合优化方法及装置。 在选择算子确 定方法中， 确定选择策略组合时的目标条件和约 束条件， 基于目标条件和约束条件构建待确定的 选择算子， 选择算子包含若干个基算子和对应的 待确定的系数， 确定系数的多组系数取值， 得到 对应的待选选择算子， 针对任意一个待选选择算 子， 利用多个风险用户样本和该待选选择算子， 从第一策略总集中选择识别效果评分最高的策 略组合， 并确定策略组合对应的识别结果的目标 值， 作为该待选选择算子对应的目标值， 当得到 多组待选选择算子和对应的目标值时， 将满足预 设优选条件的目标值对应的待选选择算子， 确定 为选择算子 。 权利要求书4页 说明书14页 附图4页 CN 114548830 B 2022.07.29 CN 114548830 B 1.一种策略组合中的选择算子确定方法， 所述选择算子用于在从第一策略总集中选择 策略组合时确定策略组合针对多个风险用户样本的识别结果的识别效果评 分， 所述策略组 合用于识别风险用户； 所述方法包括： 确定选择策略组合 时的目标条件和约束条件； 所述目标条件包括针对所述识别结果的 目标值满足预设优选条件， 约束条件 包括针对所述识别结果的约束值满足预设限制条件； 基于所述目标条件和约束条件构建待确定的选择算子， 所述选择算子包含若干个基算 子和对应的待确定的系数， 所述系数 是对应的基算子在所述选择算子中的占比； 确定所述系数的多组系数取值， 得到对应的待选选择算子， 针对任意一个待选选择算 子， 利用多个风险用户样本和该待选选择算子， 从所述第一策略总集中选择识别效果评分 最高的策略组合， 并确定所述策略组合对应的识别结果的目标值， 作为该待选选择算子对 应的目标值； 当得到多组待选选择算子和对应的目标值 时， 将满足所述预设优选条件的目标值对应 的待选选择算子， 确定为选择算子 。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述基于所述目标条件和约束条件构建待确定的选择 算子的步骤， 包括： 基于所述目标 条件中的目标值和所述约束条件中的约束值， 构建若干个 基算子； 基于为每个基算子分配的待确定的系数， 对所述若干个基算子进行组合， 得到待确定 的选择算子 。 3.根据权利要求1所述的方法， 所述确定所述系数的多组系数 取值的步骤， 包括： 确定所述系数的一组系数 取值， 得到对应的待选 选择算子； 在确定所述待选 选择算子对应的目标值之后， 所述方法还 包括： 将所述目标值和对应的所述一组系数取值输入贝叶斯模型， 通过所述贝叶斯模型确定 更新后的一组系数取值， 返回执行所述利用多个风险用户样本和该待选选择算子， 从所述 第一策略总集中选择识别效果评分最高的策略组合的步骤。 4.根据权利要求1所述的方法， 所述确定所述系数的多组系数 取值的步骤， 包括： 利用随机 搜索算法或网格搜索算法， 确定所述系数的多组系数 取值。 5.根据权利要求1所述的方法， 所述利用多个风险用户样本和该待选选择算子， 从所述 第一策略总集中选择识别效果评分最高的策略组合的步骤， 包括： 从所述第一策略总集中确定多组策略组合； 针对任意一组策略组合， 确定该组策略组合针对多个风险用户样本的识别结果， 利用 该待选选择算子确定所述识别结果的识别效果评分； 当得到多组策略组合和对应的识别效果评分时， 将最高的识别效果评分对应的策略组 合确定为选出的策略组合。 6.根据权利要求5所述的方法， 所述从所述第 一策略总集中确定多组策略组合的步骤， 包括： 从所述第一策略总集中确定初始的多组策略组合； 当从所述初始的多组策略组合中确定 选出的策略组合之后， 还 包括： 针对所述第 一策略总集中除所述选出的策略组合之外的多个可选策略， 将其分别添加 至所述选出的策略组合， 得到更新后的多组策略组合， 返回执行针对任意一组策略组合， 确权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114548830 B 2定该组策略组合针对多个风险用户样本的识别结果的步骤。 7.根据权利要求1所述的方法， 任意一个风险用户样本包括对应用户的用户特征， 任意 一个策略组合中的策略包括： 基于用户特征设定的判别条件， 以及满足该判别条件时的风 险判别结果。 8.根据权利要求1所述的方法， 所述目标值包括识别出的风险用户数量， 所述预设优选 条件包括所述风险用户数量取最大值； 所述约束值包括识别出的非风险用户数量， 所述预 设限制条件 包括所述非风险用户数量取最小值。 9.根据权利要求1所述的方法， 所述目标值包括识别出的风险用户的异常交易金额， 所 述预设优选条件包括所述异常交易金额取最大值； 所述约束值包括识别出的风险用户的正 常交易金额， 所述预设限制条件 包括所述 正常交易金额取最小值。 10.一种策略组合的优化方法， 用于利用选择算子从第一策略总集中选择策略组合， 所 述选择算子用于确定策略组合针对多个风险用户样本的识别结果的识别效果评 分， 所述策 略组合用于识别风险用户， 所述方法包括： 确定选择策略组合 时的目标条件和约束条件； 所述目标条件包括针对所述识别结果的 目标值满足预设优选条件， 约束条件 包括针对所述识别结果的约束值满足预设限制条件； 基于所述目标条件和约束条件构建待确定的选择算子， 所述选择算子包含若干个基算 子和对应的待确定的系数， 所述系数 是对应的基算子在所述选择算子中的占比； 确定所述系数的多组系数取值， 得到对应的待选选择算子， 针对任意一个待选选择算 子， 利用多个风险用户样本和该待选选择算子， 从所述第一策略总集中选择识别效果评分 最高的策略组合， 并确定所述策略组合对应的识别结果的目标值； 当得到多组策略组合对应的目标值 时， 将满足所述预设优选条件的目标值对应的策略 组合， 确定为优化的策略组合。 11.一种策略组合的优化方法， 包括： 获取待优化的第二策略总集； 获取权利要求1中确定的选择算子； 利用多个风险用户样本和所述确定的选择算子， 从所述第 二策略总集中选择识别效果 评分最高的策略组合， 作为优化的策略组合。 12.一种策略组合中的选择算子确定方法， 所述选择算子用于在从第一策略总集中选 择策略组合时确定策略组合针对多个任务标注样本的识别结果的识别效果评分， 所述策略 组合用于执 行指定识别任务； 所述方法包括： 确定选择策略组合 时的目标条件和约束条件； 所述目标条件包括针对所述识别结果的 目标值满足预设优选条件， 约束条件 包括针对所述识别结果的约束值满足预设限制条件； 基于所述目标条件和约束条件构建待确定的选择算子， 所述选择算子包含若干个基算 子和对应的待确定的系数， 所述系数 是对应的基算子在所述选择算子中的占比； 确定所述系数的多组系数取值， 得到对应的待选选择算子， 针对任意一个待选选择算 子， 利用多个任务标注样本和该待选选择算子， 从所述第一策略总集中选择识别效果评分 最高的策略组合， 并确定所述策略组合对应的识别结果的目标值， 作为该待选选择算子对 应的目标值； 当得到多组待选选择算子和对应的目标值 时， 将满足所述预设优选条件的目标值对应权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114548830 B 3