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Spark回放反欺诈图谱XGBoost实战

共计 30 章节
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01
反欺诈概述
金融欺诈的现状与挑战 · 反欺诈技术演进 · 图谱与机器学习在反欺诈中的角色
反欺诈概述金融欺诈的现状
02
Spark基础回顾
Spark RDD · DataFrame · Spark SQL核心概念
Spark基础回顾
03
XGBoost原理精讲
梯度提升树 · XGBoost目标函数与正则化 · 特征重要性
XGBoost原理精讲
04
反欺诈图谱基础
图数据库（Neo4j/JanusGr… · 实体-关系建模 · 图谱在反欺诈中的典型应用
反欺诈图谱基础Neo4j/JanusG…
05
回放机制设计
什么是回放（Replay） · 回放窗口与时间线 · 回放在反欺诈中的价值（团伙识别
回放机制设计Replay
06
环境搭建
Spark集群安装配置 · XGBoost4J-Spark依赖引… · 图数据库连接配置
环境搭建Spark
07
数据生成与模拟
模拟交易数据 · 用户设备数据 · IP地址数据
数据生成模拟
08
图谱构建实战
使用Spark GraphX构建用户… · 节点与边的属性定义 · 图存储与加载
图谱构建实战Spark
09
特征工程（上）
基于图谱的统计特征：节点度数 · PageRank · 连通分量
特征工程基于图谱的统计特…
10
特征工程（中）
基于回放的时间序列特征：滑动窗口聚合 · 交易频率 · 金额突变
特征工程基于回放的时间序…
11
特征工程（下）
基于XGBoost的特征选择 · 递归特征消除 · 相关性分析
特征工程XGBoost
12
回放数据管道
使用Spark Structured… · Kafka集成 · 事件时间与处理时间
回放数据管道Spark
13
XGBoost模型训练
Spark DataFrame格式数… · XGBoost4J-Spark训练参… · 交叉验证
XGBoost模型训练
14
模型评估与调优
AUC-ROC · KS值 · 混淆矩阵
模型评估调优
15
图谱特征与XGBoost融合
将图特征向量化 · 与原始特征拼接 · 构建最终训练集
XGBoost图谱特征
16
实时推理架构
Spark Streaming +… · 批量预测 · 结果写入Redis/ES
实时推理架构Spark
17
回放检测逻辑
基于滑动窗口的实时回放比对 · 历史行为画像构建 · 偏差分数计算
回放检测逻辑基于滑动窗口的实…
18
团伙欺诈检测
基于图谱的团伙挖掘（Louvain算… · 团伙特征聚合 · XGBoost团伙评分
团伙欺诈检测Louvain
19
设备指纹与IP代理检测
设备指纹生成 · IP风险库 · 代理/VPN检测特征
IP设备指纹
20
时间序列异常检测
使用XGBoost预测交易金额/频率 · 残差分析 · 异常阈值设定
时间序列异常检测XGBoost
21
模型解释性
SHAP值计算 · 特征依赖图 · 局部解释与全局解释
模型解释性SHAP
22
A/B测试与回测
离线回测框架 · 时间序列交叉验证 · A/B测试设计
A/B测试
23
性能优化
Spark作业调优（分区 · 缓存 · 广播）
性能优化Spark
24
生产部署
模型版本管理（MLflow） · Spark作业调度（Airflow） · 监控与告警（Prometheus+G…
生产部署MLflow
25
案例实战（一）
电商支付反欺诈——图谱构建 · 回放特征 · XGBoost模型训练与部署
案例实战电商支付反欺诈
26
案例实战（二）
信贷申请反欺诈——多头借贷图谱 · 设备关联 · 回放序列建模
案例实战信贷申请反欺诈
27
案例实战（三）
社交网络欺诈——虚假账号检测 · 消息传播图谱 · XGBoost分类
案例实战社交网络欺诈
28
常见问题与陷阱
数据倾斜 · 特征穿越 · 样本不平衡
常见问题陷阱
29
前沿趋势
图神经网络（GNN）与XGBoost… · 联邦学习在反欺诈中的应用 · 实时图谱计算
前沿趋势GNN
30
课程总结与展望
知识体系回顾 · 推荐学习路径 · 反欺诈工程师职业发展建议
课程总结知识体系回顾