【机器学习PAI实践四】如何实现金融风控-低调大师

【机器学习PAI实践四】如何实现金融风控

2017-04-17 663

（本文数据为虚构，仅供实验）

一、背景

本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。
本文的业务场景如下：
下图是已知的一份人物通联关系图，每两个人之间的连线表示两人有一定关系，可以是同事关系或者亲人关系等。已知“Enoch”是信用用户，”Evan”是欺诈用户，计算出其它人的信用指数。通过图算法，可以算出图中每个人是欺诈用户的概率，这个数据可以方便相关机构做风控。

二、数据集介绍

数据源：本文数据为自己生成，用于实验。
具体字段如下：

字段名	含义	类型	描述
start_point	边的起始节点	string	人

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