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本课程属于：013-金融知识图谱样本偏差校验 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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金融图谱图神经网络样本偏差校验实战案例

共计 30 章节
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01
课程导论
金融图谱与图神经网络概述 · 样本偏差问题的行业痛点 · 本课程目标与学习路径
课程导论金融图谱
02
金融图谱基础
节点与边的定义 · 常见金融实体（公司 · 个人
金融图谱基础节点
03
图神经网络入门
GNN核心思想 · 消息传递机制 · 聚合函数（Mean
图神经网络入门GNN
04
样本偏差概念
什么是样本偏差 · 金融场景中偏差的来源（采样偏差 · 标签偏差
样本偏差概念什么是样本偏差
05
偏差对GNN模型的影响
过拟合 · 泛化能力下降 · 不公平性
GNN偏差对
06
数据准备
构建金融子图数据集 · 节点特征工程（交易频次 · 金额统计
数据准备构建金融子图数据…
07
标签偏差检测
正负样本不平衡 · 标签噪声识别 · 基于图结构的标签传播校验
标签偏差检测正负样本不平衡
08
采样偏差分析
随机采样 vs 图采样 · 邻居采样导致的度偏差 · 子图代表性评估
采样偏差分析vs
09
时间偏差校验
训练/测试时间窗口划分 · 时序漂移检测 · 事件驱动型偏差
时间偏差校验训练
10
偏差可视化方法
节点分布图 · 度分布直方图 · 标签分布饼图
偏差可视化方法节点分布图
11
基于统计的偏差校验
卡方检验 · KS检验 · JS散度在节点属性上的应用
基于统计的偏差校…卡方检验
12
基于图结构的偏差校验
同质性检验 · 结构等价性分析 · 社区发现偏差
基于图结构的偏差…同质性检验
13
偏差缓解策略概览
重采样 · 重加权 · 对抗训练
偏差缓解策略概览重采样
14
重采样方法
欠采样 · 过采样 · SMOTE在图数据上的适配与局限
重采样方法欠采样
15
重加权方法
基于度 · 基于标签频率 · 基于损失贡献的自适应权重
重加权方法基于度
16
对抗去偏方法
对抗性训练框架 · 梯度反转层 · 公平性约束
对抗去偏方法对抗性训练框架
17
图数据增强
节点Dropout · 边扰动 · 子图替换
图数据增强Dropout
18
偏差校验Pipeline设计
数据加载→偏差检测→缓解→再校验→模…
Pipeline偏差校验
19
实战案例一
信贷违约预测中的标签偏差校验与修复
实战案例一信贷违约预测
20
实战案例二
反洗钱交易网络中的采样偏差处理
实战案例二反洗钱交易网络
21
实战案例三
供应链金融中的时间偏差与动态图处理
实战案例三供应链金融
22
模型评估指标
偏差感知的评估指标（Equal Op… · Demographic Parity…
模型评估指标Equal
23
工具与框架
PyG · DGL · NetworkX在偏差校验中的使用技…
工具框架
24
自动化偏差报告
生成偏差诊断报告 · 可视化仪表盘设计
自动化偏差报告生成偏差诊断报告
25
大规模图偏差处理
分布式采样 · Mini-batch训练中的偏差控制
大规模图偏差处理分布式采样
26
模型可解释性与偏差
GNNExplainer · Grad-CAM用于偏差溯源
模型可解释性偏差
27
合规与伦理
金融监管对模型公平性的要求 · 偏差审计流程
合规伦理
28
前沿研究
因果图神经网络 · 反事实公平性 · 去偏图表示学习
前沿研究因果图神经网络
29
课程总结
偏差校验最佳实践 · 常见陷阱与避坑指南
课程总结偏差校验最佳实践
30
综合大作业
端到端金融图谱偏差校验系统设计与实现
综合大作业端到端金融图谱偏…