arXiv · cs.AI · Ze Zhao, Haoyu Jiang, Weiyu Han, Ruobing Zuo, Xiao Tan, Shuai Chen, Tianyi Zhang · 10 小时前模型评分39
ID2Pattern：为交易风险基础模型预训练可泛化的身份行为模式
ID2Pattern: Pretraining Generalizable Identity Behavior Patterns for Transaction Risk Foundation Models
导读
ID2Pattern 预训练框架将卡号、设备、账户等高基数身份字段编码为跨交易序列的行为模式，而非依赖具体身份值。它先用 Local Anonymous ID（LAID）分词器捕捉身份在序列中的出现与复现方式，再在无标注序列上预训练多尺度模式码本，把 LAID 序列抽象为离散行为模式供下游预测。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：金融
事件类型：研究发布
证据摘录
- “Building on this insight, we propose ID2Pattern, a pretraining framework that brings these patterns into transaction foundation models.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org