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团伙识别回放链路GraphSAGE实践

共计 30 章节
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01
课程导论
团伙识别业务背景 · 回放链路概念 · GraphSAGE在反欺诈中的价值
课程导论团伙识别业务背景
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
采样与聚合思想 · Inductive Learning…
GraphSAGE原理
04
邻居采样策略
均匀采样 · 随机游走采样 · 重要性采样对比
邻居采样策略均匀采样
05
聚合函数详解
Mean聚合器 · LSTM聚合器 · Pooling聚合器
聚合函数详解Mean
06
GraphSAGE模型架构
前向传播过程 · 多层聚合 · 节点嵌入生成
GraphSAGE模型架构
07
回放链路概念
交易回放 · 行为回放 · 链路构建与图结构映射
回放链路概念交易回放
08
团伙识别场景建模
节点定义（用户/设备/账号） · 边定义（交易/登录/社交）
团伙识别场景建模节点定义
09
数据预处理
原始日志清洗 · 实体对齐 · 时间窗口切片
数据预处理原始日志清洗
10
图构建工具
NetworkX · DGL · PyG（PyTorch Geomet…
图构建工具NetworkX
11
GraphSAGE代码实战（一）
环境搭建 · 数据加载 · 邻接矩阵构建
GraphSAGE代码实战
12
GraphSAGE代码实战（二）
自定义邻居采样器实现
GraphSAGE代码实战
13
GraphSAGE代码实战（三）
Mean聚合器与Pooling聚合器…
GraphSAGE代码实战
14
GraphSAGE代码实战（四）
多层GraphSAGE模型搭建
GraphSAGE代码实战
15
模型训练
损失函数设计（交叉熵 · 对比损失） · 优化器选择
模型训练损失函数设计
16
回放链路数据生成
模拟交易回放 · 构建时序子图
回放链路数据生成模拟交易回放
17
负采样策略
随机负采样 · 基于度的负采样 · Hard Negative Mini…
负采样策略随机负采样
18
模型评估指标
Precision/Recall/F… · AUC-ROC · Hit Rate@K
模型评估指标Precision/Re…
19
团伙识别结果可视化
t-SNE降维 · 节点聚类 · 子图高亮
团伙识别结果可视…t-SNE
20
超参数调优
采样数量 · 聚合层数 · 嵌入维度
超参数调优采样数量
21
大规模图训练技巧
Mini-batch训练 · 邻居缓存 · 分布式采样
大规模图训练技巧Mini-batch
22
模型部署与推理
ONNX导出 · 服务化接口设计 · 实时回放链路接入
模型部署推理
23
案例实战（一）
电商交易团伙识别——数据描述与图构建
案例实战电商交易团伙识别
24
案例实战（二）
电商交易团伙识别——GraphSAG…
案例实战GraphSAG
25
案例实战（三）
金融转账团伙识别——回放链路与时间衰…
案例实战金融转账团伙识别
26
案例实战（四）
金融转账团伙识别——模型对比（GCN…
案例实战GCN
27
模型可解释性
注意力权重分析 · 重要子图提取 · SHAP值在图上的应用
模型可解释性注意力权重分析
28
常见问题与解决方案
过平滑 · 邻居爆炸 · 冷启动节点处理
常见问题解决方案
29
前沿拓展
Heterogeneous Grap… · Temporal Graph Net… · 大模型与图结合
前沿拓展Heterogeneou…
30
课程总结与项目实战
完整项目流程回顾 · 最佳实践建议 · 未来学习路径
课程总结项目实战