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本课程属于：012-反欺诈图谱与团伙识别 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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Louvain社区发现与欺诈团伙识别实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=Louvain社区发现与欺诈团… · 核心价值 · 整体课程框架与实战案例概览
课程导入Louvain
02
图论与网络基础
目标=图的基本概念 · 节点与边 · 有向图与无向图
图论网络基础
03
社区发现概述
目标=社区的定义 · 社区发现的意义 · 常见社区发现算法分类
社区发现概述目标=社区的定义
04
模块度与模块度优化
目标=模块度的定义与计算公式 · 模块度矩阵 · 模块度优化的直观理解
模块度模块度优化
05
Louvain算法原理
目标=两阶段迭代流程 · 节点移动策略 · 社区聚合
Louvain算法原理
06
Louvain算法实现细节
目标=数据结构选择 · 节点遍历顺序 · 增益计算优化
Louvain算法实现细节
07
Louvain算法实战环境搭建
目标=Python环境配置 · 常用图计算库（NetworkX · igraph
Louvain算法实战环境搭建
08
案例数据准备
目标=欺诈团伙数据来源 · 数据字段说明 · 交易关系构建
案例数据准备目标=欺诈团伙数…
09
构建欺诈关系网络
目标=从交易记录到图结构 · 节点定义（用户 · 商户
构建欺诈关系网络目标=从交易记录…
10
Louvain算法应用实战
目标=使用NetworkX实现Lou… · 使用igraph实现Louvain · 参数调优
Louvain算法应用实战
11
社区划分结果评估
目标=模块度计算 · 社区数量与规模分析 · 社区内聚度
社区划分结果评估目标=模块度计算
12
欺诈团伙识别特征
目标=社区密度 · 社区规模异常 · 社区内交易模式
欺诈团伙识别特征目标=社区密度
13
基于社区特征的欺诈评分
目标=特征提取方法 · 评分模型选择 · 规则与模型结合
基于社区特征的欺…目标=特征提取方…
14
欺诈团伙可视化分析
目标=网络布局算法 · 节点着色与大小映射 · 社区高亮
欺诈团伙可视化分…目标=网络布局算…
15
案例实战一
目标=小额高频交易欺诈团伙识别 · 网络构建 · Louvain社区划分
案例实战一目标=小额高频交…
16
案例实战二
目标=刷单炒信团伙识别：数据描述 · 网络构建 · Louvain社区划分
案例实战二目标=刷单炒信团…
17
案例实战三
目标=传销与庞氏骗局团伙识别 · 网络构建 · Louvain社区划分
案例实战三目标=传销
18
Louvain算法的变体与改进
目标=Leiden算法 · 加权Louvain · 多层网络Louvain
Louvain算法的变体
19
大规模图上的Louvain优化
目标=图分割与并行计算 · 采样策略 · 近似算法
Louvain大规模图上的
20
与其他社区发现算法对比
目标=GN算法 · 标签传播算法（LPA） · Infomap
其他社区发现算法…GN
21
欺诈团伙识别中的误报与漏报
目标=误报原因分析 · 漏报原因分析 · 降低误报的策略
欺诈团伙识别误报
22
模型融合与集成
目标=Louvain与分类模型结合 · Louvain与异常检测结合 · Louvain与图神经网络结合
模型融合集成
23
实时与流式欺诈团伙识别
目标=流式图构建 · 增量社区发现 · 滑动窗口策略
实时流式欺诈团伙识别
24
可解释性与业务落地
目标=社区发现结果解释 · 业务规则转化 · 风控策略制定
可解释性业务落地
25
常见问题与解决方案
目标=Louvain分辨率限制 · 社区重叠问题 · 孤立节点处理
常见问题解决方案
26
综合实战项目一
目标=端到端欺诈团伙识别系统 · 数据 pipeline · 模型构建
综合实战项目一目标=端到端欺诈…
27
综合实战项目二
目标=多源异构数据融合的团伙识别 · 跨域图构建 · Louvain应用
综合实战项目二目标=多源异构数…
28
综合实战项目三
目标=时序动态团伙识别：时间切片 · 动态网络构建 · 时序Louvain
综合实战项目三目标=时序动态团…
29
课程总结与知识体系梳理
目标=核心知识点回顾 · 方法流程总结 · 实战经验提炼
课程总结知识体系梳理
30
进阶学习与资源推荐
目标=推荐论文 · 开源工具 · 数据集
进阶学习资源推荐