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GraphSAGE团伙识别模型看板搭建实战

共计 30 章节
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01
课程导论
团伙识别业务背景 · GraphSAGE算法优势 · 看板系统目标与整体架构
课程导论团伙识别业务背景
02
环境准备
Python环境 · PyTorch Geometric安… · Neo4j图数据库搭建
环境准备Python
03
图数据基础
节点 · 边 · 邻接矩阵
图数据基础节点
04
GraphSAGE原理
采样邻居 · 聚合函数（Mean/LSTM/Poo… · 前向传播与反向传播
GraphSAGE原理
05
数据采集与预处理
从业务系统抽取交易数据 · 构建用户-设备-IP异构图 · 数据清洗与标准化
数据采集预处理
06
图数据存储
Neo4j图数据库建模 · Cypher语句批量导入节点与关系 · 索引创建
图数据存储Neo4j
07
特征工程
节点属性特征（交易频次 · 金额统计） · 结构特征（PageRank
特征工程节点属性特征
08
图采样策略
固定邻居采样 · 随机游走采样 · 分层采样实现与代码示例
图采样策略固定邻居采样
09
GraphSAGE模型搭建
PyTorch Geometric实… · 多层堆叠 · Dropout与BatchNorm
GraphSAGE模型搭建
10
模型训练
损失函数设计（交叉熵+对比损失） · 优化器选择 · 训练循环与早停机制
模型训练损失函数设计
11
模型评估
准确率 · 召回率 · F1-score
模型评估准确率
12
模型推理与预测
对新交易进行实时推理 · 输出团伙概率与风险等级
模型推理预测
13
看板技术选型
Flask后端 · ECharts前端 · WebSocket实时通信
看板技术选型Flask
14
后端API设计
Flask RESTful接口 · 模型加载与推理接口 · 数据查询接口
API后端
15
前端框架搭建
Vue3 + Vite项目初始化 · 路由配置 · Axios封装
前端框架搭建Vue3
16
看板布局设计
顶部导航 · 左侧菜单 · 右侧内容区
看板布局设计顶部导航
17
团伙关系图可视化
ECharts关系图配置 · 节点颜色按风险等级映射 · 边粗细按交易频次映射
团伙关系图可视化ECharts
18
风险指标卡片
总团伙数 · 高危团伙数 · 平均风险分
风险指标卡片总团伙数
19
时序趋势图
每日团伙发现数量折线图 · 风险趋势面积图 · 时间范围选择器
时序趋势图每日团伙发现数量…
20
团伙详情弹窗
点击节点弹出详情 · 展示成员列表 · 交易记录
团伙详情弹窗点击节点弹出详情
21
实时预警模块
WebSocket推送新发现团伙 · 弹窗提醒 · 声音告警
实时预警模块WebSocket
22
用户管理模块
登录注册 · 角色权限（管理员/分析师） · 操作日志记录
用户管理模块登录注册
23
模型监控模块
在线AUC监控 · 推理延迟统计 · 模型版本管理
模型监控模块AUC
24
数据导出功能
团伙列表导出CSV/Excel · 报告PDF生成 · 定时邮件推送
数据导出功能CSV/Excel
25
性能优化
前端懒加载 · 后端异步任务 · 图数据库查询优化
性能优化前端懒加载
26
安全与合规
数据脱敏 · 接口鉴权（JWT） · SQL注入防护
安全合规
27
测试与调试
单元测试（pytest） · 集成测试 · 前端E2E测试（Cypress）
测试调试
28
Docker部署
Dockerfile编写 · docker-compose编排（前… · Nginx反向代理
Docker部署
29
生产环境运维
Kubernetes集群部署 · 水平扩展 · 监控告警（Prometheus+Gr…
生产环境运维Kubernetes
30
课程总结与展望
项目复盘 · 常见问题FAQ · GraphSAGE最新研究进展
课程总结项目复盘