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GraphSAGE与图谱变量衍生分箱实战

共计 30 章节
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01
图神经网络概述
图神经网络概述 · 核心概念 · 实践要点
图神经网络概述重点
02
GraphSAGE背景与原理
GraphSAGE背景与原理 · 核心概念 · 实践要点
GraphSAGE背景
03
图数据结构与表示
图数据结构与表示 · 核心概念 · 实践要点
图数据结构表示
04
节点特征与边特征工程
节点特征与边特征工程 · 核心概念 · 实践要点
节点特征边特征工程
05
邻域采样方法详解
邻域采样方法详解 · 核心概念 · 实践要点
邻域采样方法详解重点
06
GraphSAGE聚合函数
Mean · LSTM · Pooling
GraphSAGE聚合函数
07
无监督学习与有监督学习训练
无监督学习与有监督学习训练 · 核心概念 · 实践要点
无监督学习有监督学习训练
08
图分类与节点分类任务
图分类与节点分类任务 · 核心概念 · 实践要点
图分类节点分类任务
09
主流图神经网络框架
PyG · DGL
主流图神经网络框…PyG
10
数据预处理与图构建实战
数据预处理与图构建实战 · 核心概念 · 实践要点
数据预处理图构建实战
11
图特征工程
节点度 · 中心性
图特征工程节点度
12
变量衍生概念与方法
变量衍生概念与方法 · 核心概念 · 实践要点
变量衍生概念变量衍生概念与方…
13
基于图的变量衍生
邻居聚合特征
基于图的变量衍生邻居聚合特征
14
图嵌入与Node2Vec、DeepWalk
图嵌入与Node2Vec · 核心概念 · 实践要点
Node2VecDeepWalk
15
分箱技术基础
等距 · 等频
分箱技术基础等距
16
卡方分箱与决策树分箱
卡方分箱与决策树分箱 · 核心概念 · 实践要点
卡方分箱决策树分箱
17
基于图结构的分箱策略
基于图结构的分箱策略 · 核心概念 · 实践要点
基于图结构的分箱…重点
18
GraphSAGE模型实现代码详解
GraphSAGE模型实现代码详解 · 核心概念 · 实践要点
GraphSAGE模型实现代码详解
19
模型训练与评估指标
模型训练与评估指标 · 核心概念 · 实践要点
模型训练评估指标
20
超参数调优与实验管理
超参数调优与实验管理 · 核心概念 · 实践要点
超参数调优实验管理
21
特征重要性分析与可视化
特征重要性分析与可视化 · 核心概念 · 实践要点
特征重要性分析可视化
22
实际案例
风控场景中的图变量衍生
实际案例风控场景
23
实际案例
推荐系统中的图特征
实际案例推荐系统
24
模型部署与在线推理实践
模型部署与在线推理实践 · 核心概念 · 实践要点
模型部署线推理实践
25
性能优化
采样策略与分布式训练
性能优化采样策略
26
图神经网络最新进展
GAT · GIN
图神经网络最新进…GAT
27
异构图与知识图谱的图学习
异构图与知识图谱的图学习 · 核心概念 · 实践要点
异构图知识图谱的图学习
28
大规模图处理的挑战与解决方案
大规模图处理的挑战与解决方案 · 核心概念 · 实践要点
大规模图处理的挑…解决方案
29
综合实战
从数据到模型端到端
综合实战从数据到模型端到…
30
课程总结与进阶学习路径
课程总结与进阶学习路径 · 核心概念 · 实践要点
课程总结进阶学习路径