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GraphSAGE模型看板漂移检测资料

共计 30 章节
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01
课程导论
GraphSAGE模型看板漂移检测的… · 目标与课程整体架构
课程导论GraphSAGE
02
图神经网络基础
图的基本概念 · 节点与边 · 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 · 邻居节点采样策略 · 聚合函数（Mean
GraphSAGE原理
04
GraphSAGE模型架构
前向传播过程 · 损失函数 · 无监督与有监督训练
GraphSAGE模型架构
05
模型看板概念
什么是模型看板 · 看板的核心指标（准确率 · 召回率
模型看板概念什么是模型看板
06
数据漂移概述
数据漂移的定义 · 类型（协变量漂移 · 先验漂移
数据漂移概述数据漂移的定义
07
特征漂移检测
特征分布变化检测方法（KS检验 · PSI · JS散度）
特征漂移检测KS
08
标签漂移检测
标签分布变化检测方法（卡方检验 · KL散度）
标签漂移检测标签分布变化检测…
09
概念漂移检测
模型性能随时间下降的检测方法（DDM · ADWIN · Page-Hinkley）
概念漂移检测DDM
10
GraphSAGE与漂移检测结合
为何用图结构检测漂移 · 图漂移检测的优势
GraphSAGE漂移检测结合
11
环境搭建
Python环境 · PyTorch Geometric安… · DGL安装
环境搭建Python
12
数据集准备
Cora · Citeseer · Pubmed数据集介绍与加载
数据集准备Cora
13
GraphSAGE模型实现
使用PyTorch Geometri…
GraphSAGE模型实现
14
模型训练与评估
训练循环 · 验证集评估 · 测试集性能指标计算
模型训练评估
15
模型看板构建
使用Streamlit或Dash构建…
模型看板构建Streamlit
16
看板指标可视化
折线图 · 柱状图 · 混淆矩阵
看板指标可视化折线图
17
特征漂移检测模块
在看板中集成特征分布对比 · KS统计量实时显示
特征漂移检测模块看板
18
标签漂移检测模块
在看板中集成标签分布变化 · PSI指数实时监控
标签漂移检测模块看板
19
概念漂移检测模块
在看板中集成DDM算法 · 告警阈值设置与触发
概念漂移检测模块DDM
20
多图数据流处理
模拟实时图数据流 · 滑动窗口机制 · 增量更新
多图数据流处理模拟实时图数据流
21
告警系统设计
邮件告警 · Webhook告警 · 看板内闪烁提示
告警系统设计邮件告警
22
案例实战一
社交网络图节点分类任务中的漂移检测
案例实战一社交网络图节点分…
23
案例实战二
推荐系统用户-物品交互图的漂移检测
案例实战二推荐系统用户
24
案例实战三
金融交易欺诈检测图中的概念漂移监控
案例实战三金融交易欺诈检测…
25
模型重训练策略
触发漂移后自动重训练 · 增量学习 · 模型回滚
模型重训练策略触发漂移后自动重…
26
看板性能优化
数据缓存 · 异步加载 · 前端性能调优
看板性能优化数据缓存
27
部署与运维
Docker容器化 · Kubernetes部署 · 日志与监控
部署运维
28
常见问题与调试
模型不收敛 · 漂移误报 · 看板卡顿等问题的排查
常见问题调试
29
进阶扩展
异构图漂移检测 · 时序图神经网络（T-GCN）与漂移检…
进阶扩展异构图漂移检测
30
课程总结与展望
GraphSAGE漂移检测的未来方向 · MLOps最佳实践
课程总结GraphSAGE