万物皆网络-风控中的网络挖掘方法-技术圈

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大家好，我是小伍哥，最近做了个很有用意思的课，有需求的可以看看，有疑问文末加我咨询。 一门[不高级]、但是很深刻的、稀缺的关系网络挖掘入门课程，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。除了目录上的课程，后期会不定期的修改和添加内容，也会进行相应的涨价。 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 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。

课程目录：

一、为什么要用网络挖掘？

1、网络挖掘算法实战

2、真实世界由图主导，无处不在的图

3、图逐渐成为机器学习的核心领域

4、黑灰产反侦察能力提高，图能够大大提高规避成本

5、对全体用户进行图聚类，方便挖掘分析

6、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