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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GNN节点分类与关系预测实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融GNN的学习目标 · 核心价值 · 整体知识框架与实战项目概览
课程导入GNN
02
金融图数据基础
目标=金融实体 · 关系类型 · 图结构表示
金融图数据基础目标=金融实体
03
图神经网络入门
目标=图卷积 · 消息传递 · 聚合更新
图神经网络入门目标=图卷积
04
金融场景建模
目标=将银行交易 · 信贷关系 · 供应链
金融场景建模目标=将银行交易
05
环境与工具准备
目标=Python · PyTorch · PyG/DGL
环境工具准备
06
节点特征工程
目标=金融实体属性 · 时序统计 · 嵌入表示
节点特征工程目标=金融实体属…
07
边与关系构建
目标=交易关系 · 担保关系 · 持股关系
关系构建目标=交易关系
08
图数据划分
目标=训练集 · 验证集 · 测试集划分
图数据划分目标=训练集
09
GCN节点分类实战
目标=构建金融风控节点分类模型 · 完成训练 · 评估与调参
GCN节点分类实战
10
GraphSAGE节点分类实战
目标=面向大规模金融图的归纳学习与邻…
GraphSAGE节点分类实战
11
GAT节点分类实战
目标=注意力机制在金融关系加权与可解…
GAT节点分类实战
12
关系预测基础
目标=链接预测任务定义 · 负采样 · 评分函数与评价指标
关系预测基础目标=链接预测任…
13
关系预测模型
目标=GAE · VGAE · SEAL
关系预测模型GAE
14
金融反欺诈实战
目标=基于交易图的异常节点识别与欺诈…
金融反欺诈实战目标=基于交易图…
15
信用风险实战
目标=基于企业关系图的违约节点分类与…
信用风险实战目标=基于企业关…
16
推荐与营销实战
目标=基于用户-产品-商户图的关系预…
推荐营销实战
17
时序金融图
目标=动态图神经网络 · 时序消息传递与事件驱动关系预测
时序金融图目标=动态图神经…
18
异构图与多关系
目标=金融异构网络 · 元路径 · HAN
异构图多关系
19
可解释性与合规
目标=GNN解释方法 · 注意力可视化 · 金融监管与模型审计
可解释性合规
20
模型评估与调优
目标=AUC · F1 · Recall@K
模型评估调优
21
大规模图训练
目标=邻居采样 · 子图训练 · 分布式训练与显存优化
大规模图训练目标=邻居采样
22
图数据不平衡
目标=类别不平衡 · 负样本采样 · 代价敏感学习与重加权
图数据不平衡目标=类别不平衡
23
常见问题排查
目标=梯度消失 · 过平滑 · 邻居爆炸
常见问题排查目标=梯度消失
24
案例复盘一
目标=银行交易反洗钱图模型从数据到上…
案例复盘一目标=银行交易反…
25
案例复盘二
目标=供应链金融关系预测与风险传导的…
案例复盘二目标=供应链金融…
26
案例复盘三
目标=证券投资知识图谱节点分类与关联…
案例复盘三目标=证券投资知…
27
模型部署与监控
目标=ONNX · TorchServe · 在线推理
模型部署监控
28
综合项目设计
目标=自选金融场景 · 完成图构建 · 模型训练
综合项目设计目标=自选金融场…
29
前沿进展与论文精读
目标=动态图 · 大模型结合 · 因果GNN与金融应用趋势
前沿进展论文精读
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 实战经验提炼 · 进阶学习路线与职业发展
课程总结提升