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本课程属于：048-金融图机器学习与关系建模 智能金融与金融工程 · 共 12 门相关课程，组合学习更完整。
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金融图机器学习完整项目实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融图机器学习的学习目标 · 核心概念 · 整体框架与实战项目概览
课程导入目标=金融图机器…
02
金融数据与图结构基础
目标=金融数据类型 · 图的基本定义 · 节点与边
金融数据图结构基础
03
图机器学习核心概念
目标=图嵌入 · 图神经网络 · 消息传递
图机器学习核心概…目标=图嵌入
04
金融场景中的图建模
目标=交易网络 · 股权网络 · 供应链网络
金融场景图建模
05
图数据预处理与特征工程
目标=数据清洗 · 节点特征构造 · 边权重设计
图数据预处理特征工程
06
经典图算法与金融应用
目标=PageRank · 社区发现 · 标签传播
经典图算法金融应用
07
图嵌入方法实战
目标=DeepWalk · Node2Vec · LINE
图嵌入方法实战DeepWalk
08
图神经网络基础
目标=GCN · GraphSAGE · GAT 的模型结构
图神经网络基础GCN
09
图神经网络进阶
目标=GIN · MPNN · RGCN
图神经网络进阶GIN
10
动态图与时序图学习
目标=时序图神经网络 · 动态图嵌入 · 金融时序交易网络的建模方法
动态图时序图学习
11
金融风控中的图机器学习
目标=欺诈检测 · 团伙识别 · 反洗钱
金融风控图机器学习
12
金融推荐与营销中的图机器学习
目标=用户-产品二部图 · 图推荐算法 · 个性化营销案例
金融推荐营销
13
量化投资中的图机器学习
目标=股票关系图 · 因子挖掘 · 图神经网络选股与组合优化
量化投资图机器学习
14
信用评估与违约预测
目标=企业关联图 · 担保网络 · 图特征工程与信用风险模型实战
信用评估违约预测
15
金融知识图谱构建与应用
目标=实体识别 · 关系抽取 · 图谱补全
金融知识图谱构建应用
16
图机器学习模型评估
目标=分类 · 链接预测 · 聚类任务的评价指标
图机器学习模型评…目标=分类
17
可解释性与公平性
目标=GNNExplainer · 注意力可视化 · 金融监管合规与模型可解释性实践
可解释性公平性
18
大规模图计算与工程化
目标=图数据库 · 分布式图计算 · Spark GraphX
大规模图计算工程化
19
实战项目一
目标=基于交易网络的欺诈检测完整项目 · 涵盖数据 · 建模
实战项目一目标=基于交易网…
20
实战项目二
目标=基于股权与供应链图的信用风险传…
实战项目二目标=基于股权
21
实战项目三
目标=基于新闻与社交舆情的金融知识图…
实战项目三目标=基于新闻
22
实战项目四
目标=基于动态图神经网络的量化选股与…
实战项目四目标=基于动态图…
23
常见问题与调优
目标=过拟合 · 邻居爆炸 · 异质图处理
常见问题调优
24
金融图机器学习中的隐私与安全
目标=联邦图学习 · 差分隐私 · 对抗攻击与防御
金融图机器学习隐私
25
图机器学习与大模型结合
目标=图提示学习 · LLM 增强图推理 · 金融文本与图结构融合
图机器学习大模型结合
26
综合提升一
目标=从业务问题到图建模的完整方法论…
综合提升一目标=从业务问题…
27
综合提升二
目标=多模态金融图学习 · 跨市场图迁移与领域自适应
综合提升二目标=多模态金融…
28
综合提升三
目标=金融图机器学习系统的全生命周期…
综合提升三目标=金融图机器…
29
课程总结与前沿展望
目标=核心知识回顾 · 技术趋势 · 职业发展与持续学习路径
课程总结前沿展望
30
课程大作业
目标=自选金融场景 · 完成图机器学习项目的数据 · 建模
课程大作业目标=自选金融场…