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反欺诈GraphSAGE团伙识别漂移实战

共计 30 章节
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01
课程导论
反欺诈背景 · 团伙欺诈现状 · GraphSAGE在反欺诈中的优势
课程导论反欺诈背景
02
图神经网络基础
图的基本概念（节点 · 边 · 邻接矩阵）
图神经网络基础图的基本概念
03
GraphSAGE原理（上）
归纳式学习思想 · 采样邻居节点策略 · 聚合函数（Mean
GraphSAGE原理
04
GraphSAGE原理（下）
节点特征更新公式 · 无监督损失函数 · 有监督训练方式
GraphSAGE原理
05
反欺诈图数据构建
用户实体图 · 交易关系图 · 设备指纹图
反欺诈图数据构建用户实体图
06
特征工程与图特征
节点原始特征（金额 · 频次 · 设备）
特征工程图特征
07
图数据预处理
数据清洗 · 缺失值处理 · 边权重归一化
图数据预处理数据清洗
08
GraphSAGE模型搭建（PyTorch Geometric）
环境配置 · 数据加载器（NeighborLoad… · 模型定义
GraphSAGEPyTorch
09
模型训练与调优
超参数（学习率 · 隐藏层维度 · 采样邻居数）
模型训练调优
10
模型评估指标
准确率 · 召回率 · F1-score
模型评估指标准确率
11
团伙识别实战（一）
数据集介绍（模拟金融交易图） · 标签定义（正常/欺诈团伙） · 训练/验证/测试划分
团伙识别实战数据集介绍
12
团伙识别实战（二）
模型训练代码实现 · 损失曲线可视化 · 节点分类结果分析
团伙识别实战模型训练代码实现
13
团伙识别实战（三）
团伙子图提取 · 团伙成员关联分析 · 可视化团伙结构
团伙识别实战团伙子图提取
14
概念漂移概述
什么是概念漂移 · 欺诈场景下的漂移类型（突发型 · 渐进型
概念漂移概述什么是概念漂移
15
图数据漂移检测方法
特征分布漂移（KS检验） · 图结构漂移（度分布 · 社区结构变化）
图数据漂移检测方…KS
16
GraphSAGE漂移感知训练
时间窗口划分 · 增量训练策略 · 模型回滚机制
GraphSAGE漂移感知训练
17
漂移自适应模型架构
自适应聚合权重 · 动态邻居采样 · 在线学习框架
漂移自适应模型架…自适应聚合权重
18
漂移检测实战（一）
模拟漂移数据生成（注入新欺诈模式） · 基线模型评估
漂移检测实战模拟漂移数据生成
19
漂移检测实战（二）
基于特征分布的漂移报警实现 · 报警阈值设定
漂移检测实战基于特征分布的漂…
20
漂移检测实战（三）
模型重训练流程自动化 · 模型版本管理与回滚
漂移检测实战模型重训练流程自…
21
大规模图处理技术
分布式图存储（Neo4j/Janus… · GraphSAGE分布式训练（PyT…
大规模图处理技术Neo4j/Janus
22
模型可解释性
GNNExplainer节点解释 · 子图级解释 · 特征重要性分析
模型可解释性GNNExplainer
23
模型部署与推理
ONNX导出 · TensorRT加速 · 实时推理管道设计
模型部署推理
24
A/B测试与效果评估
在线A/B测试设计 · 离线/在线指标对比 · 业务ROI计算
A/B测试
25
案例研究（一）
电商支付反欺诈团伙识别——数据构建 · 模型训练 · 效果分析
案例研究电商支付反欺诈团…
26
案例研究（二）
社交网络虚假账号团伙检测——异构图建… · 漂移应对策略
案例研究社交网络虚假账号…
27
案例研究（三）
金融信贷申请团伙欺诈——多源数据融合 · 实时预警系统
案例研究金融信贷申请团伙…
28
前沿进展
Heterogeneous Grap… · Temporal Graph Net… · Graph Foundation M…
前沿进展Heterogeneou…
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见陷阱与最佳实践 · 学习路径推荐
课程总结核心知识点回顾
30
毕业项目
端到端反欺诈GraphSAGE系统设… · 架构设计 · 代码实现
毕业项目GraphSAGE