[课程更新完了]万物皆网络-风控中的网络挖掘方法

文摘   2024-03-06 22:43   浙江  
大家好,我是小伍哥,【万物皆网络-风控中的网络挖掘方法】这个课程3个月前已经更新完成了,都没来得及发个广告介绍下,真是非常佛系的卖课了。不过感谢大家的信任,全网也卖出了340多个了,其中千聊288,网易14,datafun30。

课程一共8章52小节,包含【课件PPT+80页代码+数据+52课时视频】,提供开发票服务(购买前单独联系我)。


有需要的同学可以看看,一年写几十万字,其实也蛮累的,课程赚不了啥大钱,整点零花钱,也算是更新的动力。反正不满意不合适,随时找我退钱。


课程链接如下,也可以阅读原文获取,也可以长按下面的二维码。

课程链接:https://m.qlchat.com/wechat/page/channel-intro?channelId=2000016196950664

加我咨询:wuzhx2014

哈哈,我也来晒晒好评我看其他人卖课都有这个环节,感觉应该有用


这是一门深刻的、稀缺的关系网络挖掘入门课程。不是那种纯理论的,也不是讲特有业务,而是实战里面总结出来的通用技能,打磨了一年,完全从应用的角度出发,手把手教大家来做关系网络挖掘。

本课程适合0基础或者有经验,但是知识不体系的人学习,提供有大量的案例和代码模板,学完可以基本上可以直接套用。
课程主线:关系理解-关系基础-关系寻找-关系构建-关系降噪-网络挖掘实战
课程优点:业务与算法融合,体系化并且深入的掌握关系网络分析方法。
学完好处:突破迷茫和瓶颈,让自己能力更上一个台阶!
很多牛逼的风控,不是因为他掌握了一个很高级的方法,而是体系化的积累了大量的通用挖掘方法,在遇到问题时能够随机应变。
最近一年几乎没什么时间,这门课程,基本都是凌晨完成的,但是价格也不贵,赚点零花钱,算是对自己坚持这么久知识分享的一点回报吧。打算第一批结束后恢复原价,有需求的可以抓紧。
说实话,风控知识的分享,难度很大,直接分享业务,涉及到公司机密,所以需要分享通用知识,案例需要脱敏、或者重新设计案例,耗时耗力,因此市面上很少看到应用型的风控知识的课程,基本都是数据集+特征工程,收费都是两三千。
本课程,把非常重要的关系网络或者团伙挖掘部分底层知识抽象出来,加上典型的应用案例,形成理论+实践的双重组合。
风控做多了,发现团伙挖掘的最大难点,并不在算法,或者说算法学习的深度,并不能解决新手在团伙挖掘中的困惑,网络挖掘的核心工作,在于业务的抽象、边的的构建、以及边和节点的降噪等前期工作,否则就是一顿操作猛如虎,一看结果250。
关系网络挖掘的终极阶段,应该忘掉算法,致力于抽象和化简错综复杂的业务世界。
长按加我咨询
课程目录:
一、为什么要用网络挖掘?

1、真实世界由图主导,无处不在的图
2、图逐渐成为机器学习的核心领域
3、黑灰产反侦察能力提高,图能够大大提高规避成本
4、对全体用户进行图聚类,方便挖掘分析
5、图能够直观的表达多度关系

二、理解网络挖掘中的关系
1、关系的变动、短暂、长久、永恒-介质强弱的相对性
2、节点间存在连接的抽象本质 - 逻辑拓朴结构
3、什么时候可以使用社区发现算法

三、网络挖掘的基础概念
1、图的基本定义和表示
2、如何表示图
3、有向图和无向图
4、同构图和异构图
5、二分图(二部图)
6、无权图和带权图
7、连通图和非连通图

四、业务中常见的15种关系
1、硬件设备关系
2、互联网物理地址(IP)关系
3、社交关系数据
4、通讯录关系
5、地址关系数据
6、营销活动关系
7、资金往来关系
8、LBS地址位置数据
9、文本、图片等内容关系
10、众包关系
11、工商关系
12、产权关系
13、代收代付关系
14、交互关系
15、授权关系

五、从业务数据到边的构建
案例1:无需构图
案例2:无脑构图-简单二部图
案例2:无脑构图-复杂异构网络
案例3:二部图转同构图
案例4:相似度构图-杰卡德相似
案例4:相似度构图-基本案例
案例5:连续特征构图-基本介绍
案例5:连续特征构图-案例实践
案例5:连续特征构图-基于评论内容的团伙挖掘
案例6:多介质组合构图

六、关系数据的降噪和增强
1、降噪总原则
2、剔除关系弱的边
3、剔除关系强的边
4、剔除相似度低的边
5、剔除热门节点或者异常节点
6、剔除业务指标优良的节点
7、添加属性增强关系

七、网络挖掘算法实战
1、理论基础-大连通子图算法
连通图、连通分量、强连通图、强连通分量、弱连通图
常用的两个极大连通子图算法
2、理论基础-标签传播算法-LPA
LPA算法概述
LPA算法优缺点
LPA算法实验
3、理论基础-基于模块度的算法-Louvain
Louvain算法概述
模块度
模块度增益
常用的算法库
Louvain算法实验
4、算法实战-数据介绍
数据读取
数据聚合
团伙挖掘
风险画像
数据可视化

5、算法实战-欺诈数据直接构图
数据读取
数据聚合
团伙挖掘
风险画像
数据可视化

6、算法实战-属性增强构图
……

7、算法实战-复杂异构网络
……

8、算法实战-二部图折叠&相似度构图
……

9、算法实战-明细数据探索
训练维度数据探索
明细数据维度数据探索

八、节点向量化-Embedding

1、Embedding简介

2、Word2Vec简介

3、文本序列转换成Graph

4、Graph转换成文本序列

5、DeepWalk理论详解

6、Node2Vec理论详解
7、Node2Vec算法实战


课件、代码、可视化案例



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