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Python实现欺诈图谱阈值自动巡检实践

共计 30 章节
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01
课程导论
欺诈图谱与阈值巡检的背景 · 课程目标与学习路径
课程导论欺诈图谱
02
欺诈图谱基础
图谱定义 · 节点与边 · 常见欺诈模式（团伙欺诈
欺诈图谱基础图谱定义
03
阈值概念与重要性
阈值在风控中的作用 · 误报与漏报的平衡
阈值概念重要性
04
Python环境准备
Python 3.10+安装 · 虚拟环境配置 · 依赖管理（requirements.…
Python环境准备
05
Neo4j图数据库入门
Neo4j安装 · Cypher基础查询 · Python连接Neo4j（py2n…
Neo4j图数据库入门
06
数据建模与导入
欺诈图谱数据模型设计 · CSV/JSON数据导入Neo4j
数据建模导入
07
阈值类型详解
静态阈值 · 动态阈值 · 基于统计的阈值（均值
阈值类型详解静态阈值
08
阈值巡检需求分析
巡检目标 · 巡检频率 · 告警级别定义
阈值巡检需求分析巡检目标
09
Python巡检框架设计
模块化设计 · 配置驱动 · 可扩展架构
Python巡检框架设计
10
配置管理模块
YAML/JSON配置文件读取 · 阈值参数动态加载
配置管理模块YAML/JSON
11
图谱连接模块
Neo4j连接池管理 · 会话复用 · 异常重试机制
图谱连接模块Neo4j
12
指标计算模块（上）
节点度数 · 社区发现指标（Louvain模块度）
指标计算模块节点度数
13
指标计算模块（下）
边权重统计 · 路径长度分布 · 异常子图密度
指标计算模块边权重统计
14
阈值判定引擎
规则引擎设计 · 多条件组合判定 · 阈值上下界检查
阈值判定引擎规则引擎设计
15
告警生成模块
告警级别分级 · 告警消息格式化 · 告警去重逻辑
告警生成模块告警级别分级
16
日志与监控
Python logging模块配置 · 巡检日志结构化 · Prometheus指标暴露
日志监控
17
定时调度实现
APScheduler集成 · Cron表达式配置 · 任务持久化
定时调度实现APScheduler
18
结果可视化
Matplotlib/Plotly绘… · 异常分布图
结果可视化Matplotlib/P…
19
报告生成
HTML/PDF报告模板 · 关键指标汇总 · 历史对比
报告生成HTML/PDF
20
单元测试与集成测试
pytest框架 · Mock Neo4j连接 · 测试覆盖率
单元测试集成测试
21
性能优化
批量查询 · 索引优化 · 异步IO（asyncio + aio…
性能优化批量查询
22
案例实战一
设备指纹阈值巡检——同一设备关联过多…
案例实战一设备指纹阈值巡检
23
案例实战二
IP关联阈值巡检——短时间内IP关联…
案例实战二IP
24
案例实战三
资金流转阈值巡检——环形转账金额异常
案例实战三资金流转阈值巡检
25
案例实战四
社交关系阈值巡检——异常高密度子图检…
案例实战四社交关系阈值巡检
26
阈值自适应调整
基于历史数据自动校准阈值（移动平均 · EWMA）
阈值自适应调整基于历史数据自动…
27
多数据源融合
图谱与离线特征（Hive/Click…
多数据源融合Hive/Click
28
生产部署与运维
Docker容器化 · Kubernetes部署 · 健康检查
生产部署运维
29
最佳实践与避坑指南
常见问题（数据倾斜 · 阈值漂移 · 告警风暴）
最佳实践避坑指南
30
课程总结与展望
欺诈图谱未来趋势 · 联邦学习与隐私计算结合
课程总结欺诈图谱未来趋势