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反欺诈图谱评分系统从入门到实战

共计 30 章节
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01
反欺诈概述
欺诈的定义与分类 · 反欺诈行业现状 · 图谱评分系统的价值与定位
反欺诈概述欺诈的定义
02
知识图谱基础
知识图谱概念 · 三元组（实体-关系-实体） · 图数据库（Neo4j）简介
知识图谱基础知识图谱概念
03
反欺诈图谱架构设计
整体架构分层（数据层 · 图计算层 · 评分层
反欺诈图谱架构设…整体架构分层
04
数据采集与预处理
多源数据接入（设备指纹 · 交易流水 · 社交关系）
数据采集预处理
05
实体识别与对齐
实体抽取（用户 · 设备 · IP
实体识别对齐
06
关系抽取与构建
显式关系（交易 · 登录 · 转账）
关系抽取构建
07
图数据建模
属性图模型设计 · 节点与边的属性定义 · 图模式（Schema）设计
图数据建模属性图模型设计
08
Neo4j环境搭建
Neo4j安装配置 · Cypher查询语言入门 · 数据导入（CSV/JSON）
Neo4j环境搭建
09
图数据存储与索引
图存储原理 · 索引策略（标签索引 · 属性索引）
图数据存储索引
10
图查询与遍历
Cypher高级查询（路径查询 · 子图查询） · 图遍历算法（BFS/DFS）
图查询遍历
11
图特征工程（上）
节点特征（度数 · 中心性 · PageRank）
图特征工程节点特征
12
图特征工程（下）
社区发现特征（Louvain · 标签传播） · 子图特征（三角计数
图特征工程Louvain
13
图神经网络（GNN）入门
GNN概念 · 消息传递机制 · 常见模型（GCN
GNN图神经网络
14
图嵌入（Graph Embedding）
Node2Vec · DeepWalk · GraphSAGE原理与实现
GraphEmbedding
15
评分模型设计
评分卡模型 · 逻辑回归 · XGBoost在图特征上的应用
评分模型设计评分卡模型
16
图谱评分算法（上）
基于规则的评分（路径计数 · 环检测 · 异常模式）
图谱评分算法基于规则的评分
17
图谱评分算法（下）
基于机器学习的评分（GNN分类 · 异常检测模型）
图谱评分算法GNN
18
团伙欺诈识别
团伙检测算法（连通分量 · 社区发现） · 团伙评分策略
团伙欺诈识别团伙检测算法
19
设备指纹与关联分析
设备指纹生成 · 设备-用户关联图谱 · 设备异常评分
设备指纹关联分析
20
时间序列图谱分析
时序图构建 · 时间窗口特征 · 序列异常检测
时间序列图谱分析时序图构建
21
实时反欺诈图谱
流式图计算（Flink/Spark… · 实时特征更新
实时反欺诈图谱Flink/Spark
22
模型评估与验证
离线评估指标（AUC · KS · 召回率）
模型评估验证
23
模型可解释性
SHAP值 · 图注意力权重可视化 · 规则解释
模型可解释性SHAP
24
系统部署与架构
微服务部署 · 图数据库集群 · API设计
系统部署架构
25
数据安全与隐私
数据脱敏 · 联邦学习在图谱中的应用 · 合规要求
数据安全隐私
26
案例实战（一）
信贷申请反欺诈图谱评分系统搭建
案例实战信贷申请反欺诈图…
27
案例实战（二）
电商交易反欺诈图谱评分系统搭建
案例实战电商交易反欺诈图…
28
案例实战（三）
社交网络虚假账号检测图谱评分系统搭建
案例实战社交网络虚假账号…
29
性能调优与监控
图查询优化 · 缓存策略 · 系统监控与告警
性能调优监控
30
未来趋势与进阶
大模型+知识图谱 · 因果推理在图谱反欺诈中的应用
未来趋势进阶