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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行为预测模型的训练方法、风险行为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：CN115169551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210757609.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权行为预测模型的训练方法、风险行为预测方法和装置是由吕乐;张长浩;傅幸;王维强设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本行为预测模型的训练方法、风险行为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行为预测模型的训练方法、风险行为预测方法和装置。根据实施例的方法，可以在训练行为预测模型时获取样本行为事件的类型标识以及样本行为事件所发生的时间信息。然后将样本行为事件在连续的时间域上进行表征，进而根据在连续时间域上表征后的行为事件表征训练行为预测模型，以对行为预测模型输出的类型标识和时间的预测值进行优化。通过将样本行为事件在连续的时间域上表征，实现了行为事件和其所发生的的时间的关联，使得模型能够充分学习到行为事件和其所发生的时间所呈现出的规律和周期性的特征，从而能够提高风险行为预测的准确性。

本发明授权行为预测模型的训练方法、风险行为预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.行为预测模型的训练方法，包括： 从历史行为数据中获取样本行为事件的类型标识以及样本行为事件所对应的时间信息；其中，每一种类型的样本行为事件对应一个类型标识； 根据所述样本行为事件的类型标识和时间信息，对所述样本行为事件在连续时间域上进行表征，得到行为事件表征； 根据所述行为事件表征训练所述行为预测模型，以对行为预测模型输出的类型标识和时间的预测值进行优化； 其中，所述行为预测模型包括对行为事件发生的时间进行预测的第二预测概率分布； 所述根据所述行为事件表征训练所述行为预测模型，包括：根据所述行为事件表征，确定针对行为事件发生的时间进行预测的第二预测概率分布；利用对数函数对所述第二预测概率分布中的模型参数进行优化； 其中，所述历史行为数据包括ti时刻之前的数据； 所述根据所述行为事件表征确定针对行为事件发生的时间进行预测的第二预测概率分布，包括：根据所述行为事件表征，确定ti时刻之后有行为事件发生的第一概率密度函数；根据所述第一概率密度函数，确定自ti时刻起的预设之间段内无任何行为事件发生的第二概率密度函数；根据所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数，确定所述第二预测概率分布； 其中，所述根据所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数确定所述第二预测概率分布，包括： 利用如下计算式，计算所述第二预测概率分布： f*t＝λ*t·S*t 其中，f*t用于表征所述第二预测概率分布，λ*t用于表征所述第一概率密度函数，S*t用于表征所述第二概率密度函数。

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