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反欺诈GraphSAGE模型漂移监控实战

共计 30 章节
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01
课程导论
反欺诈场景下的图神经网络需求 · GraphSAGE模型简介 · 模型漂移监控的重要性
课程导论反欺诈场景下的图…
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
采样与聚合机制 · 归纳式学习 · 邻居节点采样策略
GraphSAGE原理
04
GraphSAGE模型架构
聚合函数（Mean · LSTM · Pooling）
GraphSAGE模型架构
05
反欺诈场景建模
用户-设备-交易异构图构建 · 节点特征工程 · 标签定义（欺诈/正常）
反欺诈场景建模用户
06
GraphSAGE模型训练
数据准备与图划分 · Mini-batch训练 · 超参数调优
GraphSAGE模型训练
07
模型评估与验证
AUC · Precision-Recall曲线 · 图级别的评估指标
模型评估验证
08
模型部署与推理
模型导出（ONNX/TorchScr… · 在线推理服务架构 · 实时图更新
模型部署推理
09
模型漂移概念
数据漂移（Covariate Shi… · 概念漂移（Concept Shift… · 标签漂移
模型漂移概念Covariate
10
图数据漂移检测
节点特征分布变化检测（KS检验 · PSI） · 边结构变化检测
图数据漂移检测KS
11
图结构漂移
度分布变化 · 社区结构变化 · 子图模式变化对模型的影响
图结构漂移度分布变化
12
预测漂移与置信度漂移
模型输出概率分布变化 · 置信度校准 · Expected Calibrati…
预测漂移置信度漂移
13
漂移监控指标设计
特征级指标 · 模型级指标 · 业务级指标（欺诈率变化）
漂移监控指标设计特征级指标
14
监控数据管道
实时特征日志 · 推理日志收集 · 离线批处理与存储（HDFS/Clic…
监控数据管道实时特征日志
15
漂移检测算法实现
基于统计检验的漂移检测 · 基于距离度量的漂移检测
漂移检测算法实现基于统计检验的漂…
16
自适应阈值与告警
动态阈值计算（EWMA · CUSUM） · 多级告警策略（Warning/Cri…
自适应阈值告警
17
漂移根因分析
特征重要性归因（SHAP） · 子图级根因定位 · 案例回溯
漂移根因分析SHAP
18
模型重训练策略
增量训练 · 全量重训练 · 基于漂移触发的自动重训练Pipeli…
模型重训练策略增量训练
19
GraphSAGE版本管理
模型注册中心 · 版本回滚 · A/B测试框架
GraphSAGE版本管理
20
监控Dashboard设计
实时监控面板 · 历史趋势图 · 漂移事件时间线
Dashboard监控
21
实战案例一
交易欺诈GraphSAGE模型搭建与…
实战案例一GraphSAGE
22
实战案例二
用户注册场景的图模型漂移检测与告警
实战案例二用户注册场景的图…
23
实战案例三
设备指纹图谱的社区漂移监控
实战案例三设备指纹图谱的社…
24
实战案例四
跨时间窗口的模型性能衰减分析
实战案例四跨时间窗口的模型…
25
大规模图监控优化
分布式采样 · 特征存储优化 · 监控计算降级策略
大规模图监控优化分布式采样
26
MLOps集成
与Kubeflow/MLflow集成 · CI/CD for ML Pipel…
MLOps集成
27
合规与安全
数据隐私保护（差分隐私） · 模型可解释性报告 · 监管审计日志
合规安全
28
前沿趋势
动态图神经网络（TGN） · 在线学习与漂移适应 · 联邦学习下的漂移监控
前沿趋势TGN
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见陷阱与最佳实践 · 推荐学习资源
课程总结核心知识点回顾
30
期末项目
端到端反欺诈GraphSAGE漂移监…
期末项目GraphSAGE