(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111214504.X (22)申请日 2021.10.19 (71)申请人 上海淇玥信息技 术有限公司 地址 201500 上海市崇明区横沙乡富民支 路58号A2-8914室 (72)发明人 沈赟　朱维娜　范迪　 (74)专利代理 机构 北京清诚知识产权代理有限 公司 11691 代理人 宋红艳 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于冷启动场景领域适应学习的风险设备 识别方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于冷启动场景领域适 应学习的风险设备识别方法及装置， 所述方法包 括： 配置与风险识别模型相关联的辅助任务模 型； 基于所述辅助任务模型对源域和目标域进行 领域适应学习； 根据目标域冷启动场景选取源域 和目标域对应的训练样本； 将 选取的训练样本输 入风险识别模 型进行训练； 采用训练好的风险识 别模型识别冷启动场景的设备风险。 本发明通过 配置与风险识别模型相关联的辅助任务模型； 基 于辅助任务模型对源域和目标域进行领域适应 学习， 从而将有足够标签样本的源域的特征迁移 到只有少量标签样本的目标域， 通过选取的训练 样本训练出可以应用在目标域上的风险识别模 型， 从而能够识别目标域冷启动场景的设备风 险。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114091818 A 2022.02.25 CN 114091818 A 1.一种基于冷启动场景领域适应学习的风险设备识别方法， 其特征在于， 所述方法包 括： 配置与风险识别模型相关联的辅助任务模型； 基于所述辅助任务模型对 源域和目标域进行 领域适应学习； 根据目标域冷启动场景选取源域和目标域对应的训练样本； 将选取的训练样本 输入风险识别模型进行训练； 采用训练好的风险识别模型识别冷启动场景的设备风险； 其中， 所述冷启动指因样本表现期不够导 致有标签样本量小于预设样本量的情况。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述辅助任务模型对源域和目标 域进行领域适应学习包括： 通过辅助任务模型优化源域与目标域之间的边 缘概率距离或者局部边 缘概率距离； 或者， 通过源域和目标域之间的梯度反转层最大化源域和目标域之间的分类误差 。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述领域 适应学习为： 其中， l为损失函数， n为样本个数， vi为样本权重， λ为复杂度权重， R为领域适应学习正 则项， T为特征变换函数， xi是第i个样本的特征数据， yi是第i个样本的标签数据， Ds表示源 域和Dt表示目标域。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述冷启动场景包括： 样本量小 于阈值的新开业务场景、 只包含早于预定时期的旧样本的重启业务场景、 在其他地区新开 业务场景。 5.根据权利要求4所述方法， 其特征在于， 所述根据目标域冷启动场景选取源域和目标 域对应的训练样本包括： 对于样本量小于阈值的新开业务场景和在其他地 区新开业务场景， 将源域样本作为训 练样本； 对于只包含早于预定时期的旧样本的重启业务场景， 将源域和目标域样本混合作为训 练样本。 6.一种基于冷启动场景领域适应学习的风险设备识别装置， 其特征在于， 所述装置包 括： 配置模块， 用于配置与风险识别模型相关联的辅助任务模型； 适应模块， 用于基于所述辅助任务模型对 源域和目标域进行 领域适应学习； 选取模块， 用于根据目标域冷启动场景选取源域和目标域对应的训练样本； 训练模块， 用于将选取的训练样本 输入风险识别模型进行训练； 识别模块， 用于采用训练好的风险识别模型识别冷启动场景的设备风险； 其中， 所述冷启动指因样本表现期不够导 致有标签样本量小于预设样本量的情况。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述适应模块通过辅助任务模型优化源域 与目标域之间的边 缘概率距离或者局部边 缘概率距离； 或者， 所述适应模块通过源域和目标域之间的梯度反转层最大化源域和目标域之间的 分类误差 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114091818 A 28.根据权利要求6或7 所述的装置， 其特 征在于， 所述领域 适应学习为： 其中， l为损失函数， n为样本个数， vi为样本权重， λ为复杂度权重， R为领域适应学习正 则项， T为特征变换函数， xi是第i个样本的特征数据， yi是第i个样本的标签数据， Ds表示源 域和Dt表示目标域。 9.根据权利要求6 ‑8任一项所述的装置， 其特征在于， 所述冷启动场景包括： 样本量小 于阈值的新开业务场景、 只包含早于预定时期的旧样本的重启业务场景、 在其他地区新开 业务场景。 10.根据权利要求9所述装置， 其特征在于， 所述选取模块， 对于样本量小于 阈值的新开 业务场景和在其他地区新开业务场景， 将源域样本作为训练样本； 对于只包含早于预定时 期的旧样本的重启业 务场景， 将源域和目标域样本混合作为训练样本 。 11.一种电子设备， 包括： 处理器； 以及 存储计算机可执行指令的存储器， 所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执 行根据权利要求1 ‑5中任一项所述的方法。 12.一种计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被处 理器执行时， 实现权利要求1 ‑5中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114091818 A 3