01
金融关系网络概述
什么是金融关系网络 · 核心要素（节点、边、权重）· 应用场景：反欺诈、信用评估、社群发现
基础概念
02
数据源与采集
内部交易数据 · 外部公开数据（工商、司法、舆情）· 采集策略与合规性
数据采集
03
数据预处理基础
缺失值处理 · 异常值检测 · 数据标准化与归一化
清洗预处理
04
实体识别与对齐
同名消歧 · 企业实体对齐 · 个人-企业关联识别
实体对齐
05
关系抽取基础
基于规则的关系抽取 · 基于模型的关系抽取 · 关系类型定义
抽取NLP
06
图数据库入门
Neo4j安装与配置 · Cypher基础语法 · 数据导入导出
Neo4jCypher
07
网络拓扑特征
节点度 · 中心性（度、介数、接近）· PageRank
拓扑中心性
08
社群发现算法
Louvain算法 · 标签传播算法 · 连通分量分析
社群聚类
09
路径与连通性特征
最短路径 · 路径长度分布 · 连通性指标
路径连通
10
节点相似性特征
Jaccard相似度 · 余弦相似度 · SimRank
相似度度量
11
结构洞与桥接特征
结构洞理论 · 约束系数 · 桥接边识别
结构洞桥接
12
时序网络特征
时间窗口聚合 · 动态边权重 · 时序模式挖掘
时序动态
13
属性网络特征
节点属性嵌入 · 边属性特征 · 异质网络特征
属性异质
14
图嵌入技术
DeepWalk · Node2Vec · LINE算法原理与实现
嵌入表示学习
15
图神经网络基础
GCN · GAT · GraphSAGE原理简介
GNN深度学习
16
特征工程流水线
特征提取 · 特征选择 · 特征降维（PCA、t-SNE）
流水线降维
17
反欺诈场景实战
异常交易环检测 · 团伙欺诈识别 · 资金流追踪
反欺诈实战
18
信用评估场景实战
担保圈风险 · 关联企业信用传导 · 个人社交信用
信用风控
19
社群发现场景实战
客户分群 · 兴趣社群识别 · 意见领袖挖掘
社群应用
20
特征存储与管理
特征仓库设计 · 特征版本控制 · 在线/离线特征服务
存储管理
21
特征监控与漂移检测
特征分布监控 · PSI指标 · 特征时效性管理
监控漂移
22
大规模网络处理
分布式图计算框架（Spark GraphX）· 采样策略 · 增量更新
分布式大规模
23
可视化与解释
网络可视化工具（Gephi、D3.js）· 特征重要性解释 · SHAP值
可视化可解释
24
模型融合与特征组合
特征交叉 · Stacking · 多模态特征融合
融合集成
25
隐私计算与安全
联邦学习下的特征工程 · 差分隐私 · 安全多方计算
隐私安全
26
自动化特征工程
AutoFE在金融网络中的应用 · 遗传算法特征搜索
AutoML自动化
27
案例复盘一：银行反欺诈
某银行反欺诈网络特征工程全流程
案例银行
28
案例复盘二：消费金融信用
某消费金融公司信用评估网络特征工程
案例消费金融
29
前沿趋势
图基础模型 · 大模型与图特征结合 · 实时特征计算
前沿趋势
30
课程总结与项目实战
端到端金融关系网络特征工程项目
总结项目