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GraphSAGE团伙识别入门指南

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是团伙识别？为什么需要图神经网络…
课程导论什么是团伙识别？…
02
图论基础回顾
节点 · 边 · 邻接矩阵
图论基础回顾节点
03
图神经网络基础
从CNN到GNN · 消息传递范式 · 节点嵌入的概念
图神经网络基础CNN
04
GraphSAGE核心思想
归纳式学习 vs 直推式学习 · 采样与聚合的动机
GraphSAGE核心思想
05
邻居采样策略
均匀采样 · 随机游走采样 · 重要性采样
邻居采样策略均匀采样
06
聚合函数详解
Mean聚合器 · LSTM聚合器 · Pooling聚合器
聚合函数详解Mean
07
GraphSAGE模型架构
输入层 · 采样层 · 聚合层
GraphSAGE模型架构
08
损失函数与训练
无监督损失（负采样） · 有监督损失（交叉熵）
损失函数训练
09
环境搭建
Python环境 · PyTorch · PyTorch Geometric…
环境搭建Python
10
数据准备
图数据格式（邻接表 · 边列表） · 构建简单的团伙关系图
数据准备图数据格式
11
PyG基础
Data对象 · Dataset · DataLoader
PyGData
12
实现GraphSAGE采样器
NeighborSampler与自定…
GraphSAGE实现
13
实现GraphSAGE模型
SAGEConv层 · 多层堆叠 · Dropout
GraphSAGE实现
14
训练循环
前向传播 · 损失计算 · 反向传播
训练循环前向传播
15
评估指标
准确率 · 召回率 · F1-score
评估指标准确率
16
团伙识别特征工程
节点特征（交易金额 · 频率 · 设备指纹）
团伙识别特征工程节点特征
17
构建团伙识别数据集
从原始交易日志到图结构数据
构建团伙识别数据…从原始交易日志到…
18
标签定义
如何定义团伙标签？半监督场景下的正负…
标签定义如何定义团伙标签…
19
模型训练实战
在小型团伙数据集上训练GraphSA…
模型训练实战GraphSA
20
模型评估与调优
超参数（采样数 · 层数 · 隐藏维度）对性能的影响
模型评估调优
21
可视化分析
使用t-SNE/UMAP可视化节点嵌… · 观察团伙聚类
可视化分析t-SNE/UMAP
22
模型解释性
GNNExplainer · 注意力权重分析识别关键关系
模型解释性GNNExplainer
23
大规模图处理
Cluster-GCN · GraphSAINT与GraphSA…
大规模图处理Cluster-GCN
24
异构图团伙识别
关系类型 · 元路径 · HeteroGraphSAGE
异构图团伙识别关系类型
25
时序图团伙识别
动态图 · 时间戳聚合 · Temporal GraphSAGE
时序图团伙识别动态图
26
模型部署
ONNX导出 · TensorRT加速 · 服务化推理
模型部署ONNX
27
案例实战1
电商刷单团伙识别（用户-商品-IP图…
案例实战1IP
28
案例实战2
金融交易洗钱团伙识别（账户-交易-设…
案例实战2金融交易洗钱团伙…
29
常见问题与陷阱
过平滑 · 邻居爆炸 · 冷启动
常见问题陷阱
30
课程总结与进阶方向
GraphSAGE vs GAT v… · 未来趋势（LLM+图）
课程总结进阶方向