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Spark处理图谱数据的欺诈评分实践

共计 30 章节
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01
课程导论
图谱欺诈检测的背景 · Spark在图计算中的优势 · 课程目标与学习路径
课程导论图谱欺诈检测的背…
02
图数据基础
节点 · 边 · 属性
图数据基础节点
03
欺诈图谱建模
常见欺诈模式（团伙欺诈 · 环状交易 · 薅羊毛）
欺诈图谱建模常见欺诈模式
04
Spark GraphX入门
GraphX核心概念 · RDD与PropertyGraph · 创建Graph的三种方式
SparkGraphX
05
GraphX基本操作
vertices · edges · triplets
GraphX基本操作
06
图结构查询与过滤
subgraph · mask · filter操作
图结构查询过滤
07
图聚合与分组
aggregateMessages · sendMsg与mergeMsg · 消息聚合计算
图聚合分组
08
PageRank算法原理
PageRank在欺诈评分中的意义 · 算法公式 · 收敛条件
PageRank算法原理
09
GraphX PageRank实战
使用GraphX内置PageRank · 参数调优 · 结果解读
GraphXPageRank
10
连通分量算法
连通分量定义 · 强连通与弱连通 · 在团伙发现中的应用
连通分量算法连通分量定义
11
GraphX连通分量实现
connectedComponent… · stronglyConnectedC… · 性能优化
GraphX连通分量实现
12
三角计数与聚类系数
三角计数原理 · 聚类系数计算 · 在异常检测中的价值
三角计数聚类系数
13
GraphX三角计数实战
triangleCount API · 结果分析 · 与欺诈团伙关联
GraphX三角计数实战
14
标签传播算法（LPA）
LPA原理 · 半监督学习 · 在社区发现中的应用
LPA标签传播算法
15
GraphX LPA实现
labelPropagation A… · 迭代次数设置 · 社区划分结果评估
GraphXLPA
16
图特征工程
节点度 · PageRank值 · 聚类系数
图特征工程节点度
17
特征提取与存储
使用GraphX提取特征 · 保存为DataFrame · 写入Hive/Parquet
特征提取存储
18
欺诈评分模型设计
逻辑回归 · 随机森林 · XGBoost在图特征上的应用
欺诈评分模型设计逻辑回归
19
Spark MLlib与图特征融合
VectorAssembler · Pipeline · 训练与评估
SparkMLlib
20
模型评估指标
AUC · KS · Precision-Recall曲线
模型评估指标AUC
21
实时图谱欺诈检测
流式图构建 · Spark Streaming与Gr… · 滑动窗口
实时图谱欺诈检测流式图构建
22
大规模图优化
图分区策略（EdgePartitio… · RandomVertexCut） · 缓存与持久化
大规模图优化EdgePartitio
23
图数据倾斜处理
度数分布分析 · 倾斜节点处理 · 自定义分区器
图数据倾斜处理度数分布分析
24
图可视化与结果展示
GraphX图导出 · Gephi/Neo4j集成 · 欺诈子图高亮
图可视化结果展示
25
案例实战一
信用卡套现团伙检测——数据准备 · 图构建 · 特征提取
案例实战一信用卡套现团伙检…
26
案例实战二
电商刷单团伙识别——用户-商品二部图 · 异常模式挖掘
案例实战二电商刷单团伙识别
27
案例实战三
社交网络欺诈传播分析——影响力传播 · PageRank变种
案例实战三社交网络欺诈传播…
28
案例实战四
多源异构图谱融合——设备指纹 · IP · 手机号多维度关联
案例实战四多源异构图谱融合
29
生产环境部署
Spark作业调优 · 参数配置 · 监控告警
生产环境部署Spark
30
课程总结与进阶方向
图谱欺诈检测前沿（GNN · GraphSAGE） · 学习资源推荐
课程总结进阶方向