深度学习实战94-基于图卷积神经网络GCN模型的搭建以及在金融领域的场景

文章目录

• 一、GCN 模型概述
• • 1.1 GCN 发展背景与兴起
  • 1.2 GCN 在金融领域的意义
  • • 1.2.1 提升风险管理能力
    • 1.2.2 加强反欺诈能力
    • 1.2.3 优化投资组合管理
    • 1.2.4 助力信贷评估
  • 1.3 GCN 技术概览与发展趋势
• GCN 模型原理
• • 2.1 图数据的特点与挑战
  • 2.2 节点特征的传递机制
  • 2.3 图卷积操作的数学基础
  • 2.4 GCN的深层含义
  • 2.5 GCN与其他图模型的对比
• 三、GCN模型结构
• • 3.1 GCN模型基础架构
  • • 3.1.1 单层GCN的构成
    • 3.1.2 多层堆叠的意义
  • 3.2 实例解析：金融风险传导分析
  • • 3.2.1 网络构建与特征初始化
    • 3.2.2 多层GCN模型设计
    • 3.2.3 训练与评估
  • 3.3 结构优化与挑战
• 四、金融领域数据样例
• • 4.1 信贷风险评估：阿里巴巴金融数据集
  • • 4.1.1 数据集简介
    • 4.1.2 数据特点
    • 4.1.3 GCN应用优势
  • 4.2 股票市场异常检测：NASDAQ-100指数数据
  • • 4.2.1 数据集描述
    • 4.2.2 数据特性
    • 4.2.3 GCN应用优势
• 五、GCN 实战代码
• • 5.1 数据预处理
  • • 5.1.1 数据收集与处理
    • 5.1.2 构建图结构
  • 5.2 搭建GCN模型
  • • 5.2.1 定义GCN层
    • 5.2.2 完整模型
  • 5.3 模型训练与评估
  • • 5.3.1 准备数据集
    • 5.3.2 训练过程
    • 5.3.3 评估与预测