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基于圖算法實現金融風控

本文為您介紹如何基于圖算法,實現金融風控。

背景信息

圖算法通常適用于關系網狀的業務場景。與常規結構化數據不同,圖算法將數據整理為首尾相連的關系圖譜,需要考慮邊和點。PAI提供了豐富的圖算法組件,包括K-Core、最大聯通子圖及標簽傳播聚類等。

本實驗以人物通聯關系圖(如下圖所示)為例,基于圖算法實現金融風控。兩人之間的連線表示兩人具有一定關系,可以是同事或親人等。已知Enoch為信用用戶,Evan為欺詐用戶,通過圖算法可以計算其它人的信用指數,獲得每個人為欺詐用戶的概率,從而指導相關機構進行金融風控。任務關系圖

數據集

本工作流數據集的具體字段如下。

字段名

含義

類型

描述

start_point

邊的起始節點

STRING

人物。

end_point

邊的結束節點

STRING

人物。

count

關系緊密度

DOUBLE

數值越大,兩人的關系越緊密。

數據的示例如下。示例數據

基于圖算法實現金融風控

  1. 進入Designer頁面。

    1. 登錄PAI控制臺

    2. 在左側導航欄單擊工作空間列表,在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱,進入對應的工作空間。

    3. 在工作空間頁面的左側導航欄選擇模型開發與訓練 > 可視化建模(Designer),進入Designer頁面。

  2. 構建工作流。

    1. Designer頁面,單擊預置模板頁簽。

    2. 在模板列表,單擊圖算法-金融風控實驗下的創建

    3. 新建工作流對話框,配置參數(可以全部使用默認參數)。

      其中:工作流數據存儲配置為OSS Bucket路徑,用于存儲工作流運行中產出的臨時數據和模型。

    4. 單擊確定

      您需要等待大約十秒鐘,工作流可以創建成功。

    5. 在工作流列表,雙擊圖算法-金融風控實驗,進入工作流。

    6. 系統根據預置的模板,自動構建工作流,如下圖所示。

      image.png

      區域

      描述

      首先通過最大聯通子圖組件將數據中的群體分為兩部分,并賦予group_id。然后通過SQL腳本組件和JOIN組件去除圖中的無關聯人員。

      最大聯通子圖組件可以查找具有通聯關系的最大集合,從而排除團隊中與風控無關的人,如下圖所示。最大連通集合

      探查每個人的一度人脈及二度人脈等關系。單源最短路徑組件的輸出結果中,distance表示Enoch通過幾個人可以聯絡到目標人,如下圖所示。單元最短路徑結果

      首先通過讀數據表組件導入標簽數據(weight表示目標屬于欺詐用戶的概率,如下圖所示)。然后通過標簽傳播分類組件預測未標記節點的標簽信息。最后通過SQL腳本篩選結果,從而展示每個人的涉嫌欺詐概率。打標數據示例

      標簽傳播分類算法為半監督的分類算法,其輸入包括人物通聯圖和標簽數據,通過已標記節點的標簽信息預測未標記節點的標簽信息。算法執行過程中,每個節點的標簽根據相似度傳播給相鄰節點。

  3. 運行工作流并查看輸出結果。

    1. 單擊畫布上方的image

    2. 工作流運行結束后,右鍵單擊區域③中的SQL腳本,在快捷菜單,單擊查看數據,即可查看每個人的欺詐概率。封控結果