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金融图数据建模与PyTorch Geometric实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融图数据建模的学习目标 · 核心价值 · 整体课程框架与实战项目概览
课程导入目标=金融图数据…
02
金融数据与图结构基础
目标=金融数据类型 · 图的基本概念 · 节点与边
金融数据图结构基础
03
PyTorch Geometric入门
目标=环境安装 · Data与HeteroData对象 · 数据集加载
PyTorchGeometric
04
金融图构建方法
目标=从交易记录 · 股权关系 · 供应链
金融图构建方法目标=从交易记录
05
节点特征工程
目标=金融时间序列特征 · 财务指标 · 文本嵌入
节点特征工程目标=金融时间序…
06
边特征与关系建模
目标=交易金额 · 时间戳 · 关系类型
边特征关系建模
07
图神经网络基础
目标=GCN · GraphSAGE · GAT的原理
图神经网络基础GCN
08
金融节点分类实战
目标=上市公司行业分类 · 信用评级预测 · 客户风险等级识别
金融节点分类实战目标=上市公司行…
09
金融链路预测实战
目标=股票关联预测 · 企业合作关系推断 · 欺诈交易链路发现
金融链路预测实战目标=股票关联预…
10
金融图回归任务
目标=股价走势预测 · 违约损失估计 · 交易量预测与模型评估
金融图回归任务目标=股价走势预…
11
动态图与时序图建模
目标=时序图快照 · Temporal GNN · 动态金融网络演化分析
动态图时序图建模
12
异构图神经网络
目标=HeteroConv · 元路径 · 金融异构网络中的多类型节点与关系建模
异构图神经网络HeteroConv
13
图嵌入与表示学习
目标=DeepWalk · Node2Vec · Metapath2Vec在金融图上的…
图嵌入表示学习
14
图注意力与可解释性
目标=GAT注意力权重分析 · 金融风控模型的可解释性实践
图注意力可解释性
15
大规模金融图训练
目标=NeighborSamplin… · Cluster-GCN · GraphSAINT与分布式训练策略
大规模金融图训练NeighborSamp…
16
金融反欺诈实战
目标=构建交易图 · 识别团伙欺诈 · 异常检测与PyG模型实现
金融反欺诈实战目标=构建交易图
17
信用风险图模型实战
目标=企业担保网络 · 违约传播 · 风险传染与信用评估
信用风险图模型实…目标=企业担保网…
18
量化投资中的图模型
目标=股票关系图 · 因子挖掘 · 组合优化与图神经网络选股
量化投资图模型
19
金融知识图谱构建
目标=实体识别 · 关系抽取 · 知识图谱嵌入与PyG集成
金融知识图谱构建目标=实体识别
20
图生成模型与金融模拟
目标=VAE · GAN · 扩散模型在金融图生成与压力测试中的应…
图生成模型金融模拟
21
模型评估与调优
目标=金融图任务的评价指标 · 交叉验证 · 过拟合与超参数调优
模型评估调优
22
常见问题与解决方案
目标=数据不平衡 · 噪声边 · 冷启动
常见问题解决方案
23
PyG高级技巧
目标=自定义MessagePassi… · 自定义数据集 · Transform与DataLoad…
PyG高级技巧
24
图神经网络可扩展性与部署
目标=模型导出 · TorchScript · ONNX与在线推理服务
图神经网络可扩展…部署
25
金融图数据安全与隐私
目标=联邦图学习 · 差分隐私 · 合规要求与数据脱敏
金融图数据安全隐私
26
综合项目一
目标=基于交易图的洗钱检测系统设计与…
综合项目一目标=基于交易图…
27
综合项目二
目标=基于股权与供应链图的企业风险预…
综合项目二目标=基于股权
28
综合项目三
目标=基于新闻与社交图的金融市场情绪…
综合项目三目标=基于新闻
29
前沿进展与论文导读
目标=Temporal GNN · 异构图 · 图Transformer在金融中的最…
前沿进展论文导读
30
课程总结与进阶路线
目标=知识体系回顾 · 实战经验提炼 · 持续学习资源与职业发展建议
课程总结进阶路线