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GNN链路预测与隐蔽欺诈关系识别实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入目标=学习目标
02
图与链路预测基础
目标=图的基本定义 · 邻接矩阵 · 链路预测任务定义
链路预测基础目标=图的基本定…
03
欺诈关系识别背景
目标=隐蔽欺诈关系特点 · 传统方法局限 · 图方法优势
欺诈关系识别背景目标=隐蔽欺诈关…
04
图神经网络入门
目标=GCN · GraphSAGE · GAT基本原理与消息传递机制
图神经网络入门GCN
05
链路预测经典方法
目标=启发式指标 · 矩阵分解 · 概率模型与深度学习对比
链路预测经典方法目标=启发式指标
06
GNN链路预测建模
目标=节点嵌入 · 边预测器设计 · 损失函数与训练流程
GNN链路预测建模
07
隐蔽欺诈关系识别挑战
目标=数据稀疏 · 类别不平衡 · 伪装行为与对抗性
隐蔽欺诈关系识别…目标=数据稀疏
08
图数据构建与特征工程
目标=交易图 · 社交图 · 异构信息网络构建与节点特征提取
图数据构建特征工程
09
GNN模型选型与改进
目标=RGCN · HGNN · 动态图网络在欺诈识别中的应用
GNN模型选型
10
负采样与不平衡学习
目标=负采样策略 · 加权损失 · Focal Loss与课程学习
负采样不平衡学习
11
模型评估与可解释性
目标=AUC · AP · Recall@K
模型评估可解释性
12
实战案例一
目标=金融交易网络中的隐蔽欺诈链路预…
实战案例一目标=金融交易网…
13
实战案例二
目标=社交网络虚假账号与团伙关系识别
实战案例二目标=社交网络虚…
14
实战案例三
目标=电商刷单与虚假评论关系检测
实战案例三目标=电商刷单
15
实战案例四
目标=保险欺诈中的团伙关系挖掘
实战案例四目标=保险欺诈
16
实战案例五
目标=洗钱网络中的可疑资金链路预测
实战案例五目标=洗钱网络
17
数据预处理与图构建实战
目标=从原始日志到图结构 · 特征归一化与划分
数据预处理图构建实战
18
模型训练与调参实战
目标=超参数搜索 · 早停 · 正则化与模型集成
模型训练调参实战
19
大规模图训练技巧
目标=邻居采样 · 子图训练 · 分布式训练与内存优化
大规模图训练技巧目标=邻居采样
20
对抗攻击与鲁棒性
目标=图对抗攻击 · 防御策略与鲁棒性评估
对抗攻击鲁棒性
21
隐私保护与合规
目标=联邦图学习 · 差分隐私与数据安全
隐私保护合规
22
部署与工程化
目标=模型压缩 · 在线推理 · 实时链路预测系统设计
部署工程化
23
常见问题与解决方案
目标=过拟合 · 梯度消失 · 负样本偏差与评估陷阱
常见问题解决方案
24
前沿进展
目标=自监督图学习 · 大语言模型与图结合 · 因果推断
前沿进展目标=自监督图学…
25
综合项目一
目标=端到端隐蔽欺诈关系识别系统设计…
综合项目一目标=端到端隐蔽…
26
综合项目二
目标=多源异构图的欺诈链路预测与融合…
综合项目二目标=多源异构图…
27
综合项目三
目标=动态图上的实时欺诈关系预警
综合项目三目标=动态图上的…
28
课程总结与知识体系梳理
目标=核心方法 · 实战经验与学习路径
课程总结知识体系梳理
29
扩展学习资源
目标=经典论文 · 开源工具 · 数据集与竞赛平台
扩展学习资源目标=经典论文
30
职业发展与实战建议
目标=岗位技能 · 项目经验与面试准备
职业发展实战建议