01
课程导论：实时图计算为什么是交易监控的银弹？
核心概念与行业痛点，开启实时图计算之旅
银弹行业痛点
02
图计算基础：顶点、边、属性
有向图与无向图，邻接矩阵与邻接表
数据结构邻接表
03
实时计算引擎选型
Flink、Spark Streaming、Storm在流式图计算中的对比
FlinkSparkStorm
04
交易监控数据模型
订单流、成交流、行情快照如何抽象为图结构
建模抽象
05
图数据库选型
Neo4j、JanusGraph、TigerGraph在实时场景下的优劣
Neo4jJanusGraph
06
实时建图技术
如何将Kafka中的交易事件流式转换为图顶点和边
Kafka流式建图
07
窗口图计算
滑动窗口与滚动窗口在资金流向分析中的应用
窗口资金流
08
图遍历算法实战：广度优先搜索
BFS在关联账户发现中的落地
BFS关联账户
09
图遍历算法实战：深度优先搜索
DFS在循环交易链路检测中的应用
DFS循环检测
10
社区发现算法：Louvain
Louvain算法在团伙交易识别中的实时化改造
Louvain团伙识别
11
路径分析：最短路径与全路径枚举
Dijkstra与全路径枚举在资金链路追踪中的对比
Dijkstra链路追踪
12
中心性分析
度中心性、介数中心性在关键节点识别中的实战
中心性关键节点
13
时序图计算
时间衰减权重与动态边属性在异常检测中的设计
时序衰减权重
14
状态管理：Flink Keyed State
算子状态在图计算中的存储策略
Flink状态管理
15
容错与一致性
Exactly-Once语义在实时图计算中的实现方案
Exactly-Once容错
16
性能优化：图分区策略
边切割 vs 顶点切割在分布式环境下的选择
边切割顶点切割
17
内存管理
堆内内存与堆外内存在大规模图计算中的调优实践
堆内堆外
18
反欺诈场景实战：循环转账
基于图模式的Ring Detection实时告警
反欺诈Ring
19
反洗钱场景实战：多层穿透与UBO
受益人识别（UBO）的图计算实现
反洗钱UBO
20
市场操纵检测
基于图相似度的对倒交易与自成交识别
对倒自成交
21
风控规则引擎
将图计算结果（社区ID、路径深度）接入Drools规则引擎
Drools规则引擎
22
可视化与告警
使用Gephi或D3.js实时渲染交易关系图，对接钉钉/企微告警
D3.js告警
23
数据血缘与回溯
基于图计算实现交易事件的完整链路溯源
血缘溯源
24
压力测试
模拟百万级顶点/边的实时图计算系统吞吐与延迟指标
压测百万级
25
监控与可观测性
Prometheus + Grafana监控图计算作业的背压与算子延迟
PrometheusGrafana
26
架构演进：从单机到分布式
从单机图数据库到分布式图计算集群的迁移踩坑记录
分布式迁移
27
与AI结合：图神经网络
GNN在交易异常评分中的初步探索
GNN异常评分
28
合规与审计
实时图计算系统如何满足金融监管的数据留存与查询要求
合规审计
29
成本控制
资源弹性伸缩与Spot实例在实时图计算集群中的使用经验
Spot弹性伸缩
30
课程总结与展望
实时图计算的未来趋势（动态图、超图、流式GNN）
动态图超图