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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种用于多机构的风险预测模型的训练、预测方法和装置。训练方法包括：分布式系统内的任一工作节点获取目标机构对应的一批样本构成的目标样本集，样本包括目标机构的样本用户的用户特征和样本用户的风险标签；在第一阶段，根据目标样本集，与其他工作节点联合确定多个机构对应的多个风险预测模型的元基础参数；多个风险预测模型具有共享的特征表示网络，任一风险预测模型具有对应机构专用的预测网络；在第二阶段，根据目标样本集，在元基础参数的基础上，调整目标机构的目标风险预测模型中预测网络的专属参数。
主权项：1.一种用于多机构的风险预测模型的训练方法，所述方法由分布式系统内多个工作节点中的任一工作节点执行，包括：获取多个机构中目标机构对应的一批样本构成的目标样本集，其中样本包括目标机构的样本用户的用户特征和所述样本用户的风险标签；在第一阶段，根据所述目标样本集，与其他工作节点联合确定所述多个机构对应的多个风险预测模型的元基础参数；其中，所述多个风险预测模型具有共享的特征表示网络，任一所述风险预测模型具有对应机构专用的预测网络；在第二阶段，根据所述目标样本集，在所述元基础参数的基础上，调整所述目标机构的目标风险预测模型中预测网络的专属参数。
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权利要求：
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