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申请/专利权人：艾玛迪斯简易股份公司

摘要：本发明涉及有属性序列的机器学习系统和方法。用于嵌入有属性序列数据的机器学习系统和方法。有属性序列数据包括具有固定数量的属性数据元素的属性数据部分和具有可变数量的序列数据元素的序列数据部分。属性网络模块包括前馈神经网络，被配置为将属性数据部分转换为具有第一数量的属性特征的经编码的属性向量。序列网络模块包括递归神经网络，被配置为将序列数据部分转换为具有第二数量的序列特征的经编码的序列向量。在使用中，机器学习系统学习并输出输入有属性序列数据的固定长度特征表示，该固定长度特征表示编码不同属性数据元素之间的依赖性、不同序列数据元素之间的依赖性，以及有属性序列数据内属性数据元素和序列数据元素之间的依赖性。

主权项：1.一种机器学习系统，用于将包括具有固定数量的属性数据元素的属性数据部分和具有可变数量的序列数据元素的序列数据部分的有属性序列数据嵌入到固定长度的特征表示中，其中，所述有属性序列数据包括与用户和电子商务系统的交互、web用户的点击流或在线顾客的购买历史相关的数据，所述机器学习系统用于欺诈检测或对所述有属性序列数据的分析和数据挖掘，所述机器学习系统包括：属性网络模块，包括前馈神经网络，被配置为将属性数据部分转换为具有第一预定数量的属性特征的经编码的属性向量；以及序列网络模块，包括递归神经网络，被配置为将序列数据部分转换为具有第二预定数量的序列特征的经编码的序列向量，其中，属性网络模块和序列网络模块操作地耦合，使得在使用中，机器学习系统被配置为学习并输出输入有属性序列数据的固定长度特征表示，所述固定长度特征表示编码属性数据部分中的不同属性数据元素之间的依赖性、序列数据部分中不同序列数据元素之间的依赖性、以及有属性序列数据内的属性数据元素和序列数据元素之间的依赖性，属性网络模块包括多层前馈神经网络，所述多层前馈神经网络具有属性向量输出层，所述属性向量输出层包括第一预定数量的单元，并且序列网络模块的所述递归神经网络包括具有第二预定数量的隐藏单元的长短期记忆LSTM网络，属性网络模块通过将所述属性向量输出层的输出传递到序列网络模块的属性向量输入而操作地耦合到序列网络模块，序列网络模块的所述属性向量输入包括第一评估步骤处LSTM网络的隐藏状态，属性向量输出层单元的第一预定数量等于序列网络模块隐藏单元的第二预定数量，以及输入有属性序列数据的固定长度特征表示包括最终评估步骤处LSTM网络的隐藏状态。

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