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异常交易检测样本构建与模型训练

共计 30 章节
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01
课程导论
异常交易检测的定义 · 业务价值 · 典型应用场景（信用卡欺诈
课程导论异常交易检测的定…
02
异常检测基础理论
异常类型（点异常 · 上下文异常 · 集体异常）
异常检测基础理论异常类型
03
金融交易数据特征工程
交易时间 · 金额 · 频率
金融交易数据特征…交易时间
04
样本构建核心概念
正负样本定义 · 样本不平衡问题 · 样本权重
样本构建核心概念正负样本定义
05
标签获取策略
人工标注 · 规则引擎标注 · 延迟标注（事后确认）
标签获取策略人工标注
06
采样技术（上）
随机欠采样 · 随机过采样 · SMOTE算法原理与实现
采样技术随机欠采样
07
采样技术（下）
ADASYN · Borderline-SMOTE · SMOTE-ENN
采样技术ADASYN
08
异常检测数据集划分
时间序列数据划分（避免未来信息泄露） · 分层采样 · 交叉验证策略（TimeSeriesS…
异常检测数据集划…时间序列数据划分
09
特征选择与降维
基于统计的过滤法 · 基于模型的嵌入法 · PCA
特征选择降维
10
孤立森林（Isolation Forest）
算法原理 · 参数调优 · 在交易异常检测中的应用
IsolationForest
11
单类支持向量机（One-Class SVM）
核函数选择 · nu参数调节 · 高维稀疏数据适配
One-ClassSVM
12
基于距离的方法
LOF（局部异常因子） · CBLOF · 基于KNN的异常检测
基于距离的方法LOF
13
基于概率的方法
高斯混合模型（GMM） · 贝叶斯网络 · HBOS（直方图异常检测）
基于概率的方法GMM
14
基于重构的方法
自编码器（Autoencoder）异… · 变分自编码器（VAE） · 对抗自编码器
基于重构的方法Autoencoder
15
集成学习方法
Bagging · Boosting · Stacking在异常检测中的集成策…
集成学习方法Bagging
16
深度学习模型（上）
LSTM-Autoencoder · Conv-Autoencoder · 时序卷积网络（TCN）
深度学习模型LSTM-Autoenc…
17
深度学习模型（下）
Transformer异常检测 · 时间序列Transformer · Graph Neural Netwo…
深度学习模型Transformer
18
模型评估指标
混淆矩阵 · 精确率 · 召回率
模型评估指标混淆矩阵
19
业务导向评估
成本矩阵 · 误报率容忍度 · 查全率要求
业务导向评估成本矩阵
20
模型可解释性
SHAP · LIME · 特征重要性
模型可解释性SHAP
21
实时检测系统架构
流式数据处理（Kafka/Flink… · 特征存储（Redis/Feature… · 模型服务（Triton/ONNX）
实时检测系统架构Kafka/Flink
22
模型部署与监控
模型版本管理 · A/B测试 · 模型漂移检测
模型部署监控
23
案例实战（一）
信用卡交易欺诈检测——从原始数据到样…
案例实战信用卡交易欺诈检…
24
案例实战（二）
信用卡交易欺诈检测——模型训练 · 调优与评估
案例实战信用卡交易欺诈检…
25
案例实战（三）
洗钱交易检测——基于图神经网络的资金…
案例实战洗钱交易检测
26
案例实战（四）
洗钱交易检测——样本构建（账户级 · 交易级 · 团伙级）与模型集成
案例实战洗钱交易检测
27
案例实战（五）
电商交易风控——刷单 · 恶意退款 · 薅羊毛行为检测
案例实战电商交易风控
28
案例实战（六）
电商交易风控——特征工程（用户行为序… · 设备指纹 · 社交关系）与模型选择
案例实战电商交易风控
29
课程总结
异常检测常见陷阱（数据泄露 · 标签噪声 · 概念漂移）
课程总结异常检测常见陷阱
30
扩展学习
联邦学习在异常检测中的应用 · 自监督学习 · 大模型辅助异常检测
扩展学习联邦学习