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金融知识图谱样本偏差校验模型训练案例

共计 30 章节
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01
课程导论
金融知识图谱概述 · 样本偏差问题定义 · 偏差校验的重要性与课程目标
课程导论金融知识图谱概述
02
金融知识图谱基础
实体 · 关系 · 属性三元组结构
金融知识图谱基础实体
03
样本偏差类型（上）
选择偏差（Selection Bia… · 成因（如数据采集偏好）及金融场景案例
样本偏差类型Selection
04
样本偏差类型（中）
报告偏差（Reporting Bia… · 成因及金融场景案例
样本偏差类型Reporting
05
样本偏差类型（下）
标签偏差（Label Bias）与测… · 成因及金融场景案例
样本偏差类型Label
06
偏差校验整体框架
数据准备 · 偏差检测 · 偏差量化
偏差校验整体框架数据准备
07
数据采集与预处理
金融数据源（财报 · 新闻 · 交易记录）清洗
数据采集预处理
08
构建基准知识图谱
使用公开金融数据集（如Wikidat…
构建基准知识图谱Wikidat
09
特征工程（上）
实体特征（度中心性 · PageRank） · 关系特征（类型分布
特征工程实体特征
10
特征工程（下）
子图特征（密度 · 聚类系数） · 时间特征（事件时间戳分布）提取
特征工程子图特征
11
偏差检测方法（一）
统计检验法——卡方检验 · T检验检测特征分布差异
偏差检测方法统计检验法
12
偏差检测方法（二）
基于距离的方法——KL散度 · JS散度 · Wasserstein距离度量样本与…
偏差检测方法KL
13
偏差检测方法（三）
基于模型的方法——使用孤立森林 · One-Class SVM检测异常样…
偏差检测方法基于模型的方法
14
偏差量化指标
偏差系数（Bias Coeffici… · 分布偏移度（Distribution…
偏差量化指标Bias
15
偏差可视化分析
使用PCA/t-SNE降维 · 箱线图 · 分布直方图展示偏差模式
偏差可视化分析PCA/t-SNE
16
偏差校验模型设计（上）
基于逻辑回归的偏差分类器——输入特征 · 损失函数设计
偏差校验模型设计基于逻辑回归的偏…
17
偏差校验模型设计（中）
基于图神经网络的偏差检测——GCN/…
偏差校验模型设计GCN
18
偏差校验模型设计（下）
基于对比学习的偏差表征——SimCL…
偏差校验模型设计SimCL
19
模型训练与调优
训练集/验证集/测试集划分 · 超参数搜索（网格搜索 · 贝叶斯优化）
模型训练调优
20
模型评估指标
准确率 · 召回率 · F1-score
模型评估指标准确率
21
偏差修正策略（一）
重采样方法——过采样（SMOTE） · 欠采样 · 集成采样
偏差修正策略SMOTE
22
偏差修正策略（二）
加权损失函数——Focal Loss · Class-Balanced Los…
偏差修正策略Focal
23
偏差修正策略（三）
数据增强——基于规则的关系翻转 · 实体替换 · 文本扰动
偏差修正策略数据增强
24
偏差修正策略（四）
模型层面修正——对抗训练（Adver… · 正则化技术
偏差修正策略Adver
25
案例实战（一）
企业关联图谱偏差检测——数据加载 · 特征提取 · 偏差识别全流程
案例实战企业关联图谱偏差…
26
案例实战（二）
供应链图谱偏差修正——使用重采样+加…
案例实战供应链图谱偏差修…
27
案例实战（三）
金融事件图谱偏差校验——对比学习模型…
案例实战金融事件图谱偏差…
28
模型部署与监控
模型导出（ONNX/PMML） · API服务搭建 · 在线偏差漂移监控
模型部署监控
29
课程总结
关键知识点回顾 · 常见陷阱与最佳实践 · 偏差校验的未来方向（因果推断
课程总结关键知识点回顾
30
综合练习与考核
给定含偏差的金融图谱数据集 · 独立完成偏差检测 · 量化
综合练习考核