第1章
图神经网络基础
图论入门 · 基本表示 · 有向/无向/异构图 · 金融风控场景
图论金融入门
第2章
图神经网络核心原理
消息传递 · 聚合/更新函数 · GCN原理与公式推导
GCN消息传递
第3章
GAT（图注意力网络）
注意力机制 · 多头注意力 · 风控优势
GAT注意力
第4章
GraphSAGE
采样与聚合 · 归纳式学习 · 大规模图应用
归纳式采样
第5章
金融风控概述
传统模型局限 · 图风控兴起 · 关联图谱反欺诈
风控反欺诈
第6章
图数据构建
用户/交易/设备图谱 · 特征工程
图谱构建特征
第7章
PyTorch Geometric入门
环境搭建 · Data/Dataset/DataLoader · 自定义数据集
PyG图数据
第8章
DGL入门
安装 · 图创建 · 消息传递API · PyTorch集成
DGL消息传递
第9章
图神经网络训练基础
损失函数 · 优化器 · 训练循环 · AUC/KS/Recall
训练评估
第10章
节点分类任务
好/坏用户分类 · 半监督学习 · 标签传播
节点分类半监督
第11章
边预测任务
交易风险 · 资金流转 · 链路预测与团伙识别
边预测团伙挖掘
第12章
图分类任务
子图欺诈模式 · 图池化 · 全局/分层池化
图分类池化
第13章
异构图神经网络
HAN · RGCN · 异构风控实战
异构图HAN
第14章
动态图神经网络
时间动态性 · TGAT · EvolveGCN · 实时风控
动态图TGAT
第15章
图神经网络的可解释性
GNNExplainer · 注意力可视化 · 子图解释
可解释性可信度
第16章
大规模图训练
Mini-batch · 邻居采样 · 分布式 · GPU加速
大规模分布式
第17章
图神经网络与知识图谱融合
知识图谱构建 · 反洗钱 · 实体对齐与关系推理
知识图谱反洗钱
第18章
图神经网络与NLP结合
文本+图融合 · 行为序列 · Graph-BERT
NLPGraph-BERT
第19章
图神经网络与时间序列结合
时序图神经网络 · STGCN · 异常检测
时间序列STGCN
第20章
图神经网络模型部署
ONNX导出 · TensorRT · 模型服务化 · 边缘端
部署ONNX
第21章
图神经网络模型监控
数据漂移 · 概念漂移 · 回滚 · A/B测试
监控漂移
第22章
信贷风控应用
申请反欺诈 · 信用评分 · 贷中贷后策略
信贷反欺诈
第23章
反洗钱应用
可疑交易 · 资金链路 · 团伙挖掘 · 合规
反洗钱资金链路
第24章
保险风控应用
骗保识别 · 理赔关联 · 代理人风险
保险骗保
第25章
证券风控应用
内幕交易 · 市场操纵 · 关联账户挖掘
证券内幕交易
第26章
支付风控应用
盗刷检测 · 套现识别 · 商户风险评级
支付盗刷
第27章
供应链金融应用
供应链图谱 · 信用传递 · 风险传导
供应链信用
第28章
隐私计算与图学习
联邦图学习 · 差分隐私 · 安全多方计算
隐私计算联邦
第29章
图神经网络前沿研究
Graph Transformers · 预训练 · 自监督 · 大模型
前沿预训练
第30章
综合实战项目
端到端风控系统：采集→图构建→训练→部署监控
实战全流程