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【机器学习PAI实践四】如何实现金融风控

(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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供应链逆向物流系统 | 再销售定价引擎:基于成色的动态定价算法

在再销售定价环节,如果定价员打开 Excel,看一眼商品名称,凭感觉打个 6 折、7 折,填进去完事。这种方式的后果是什么?定价过高,商品在 Outlet 渠道挂了三个月卖不出去,最终沦为电子垃圾,残值归零;定价过低,消费者秒杀抢光,企业白白损失了本可多收的 20%~30% 利润。 这两种极端每天都在同时发生,而企业对此几乎一无所知。

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供应链需求预测系统 | 系统部署:MLflow管理模型版本与前端集成

一个停留在“开发环境”的优秀系统,并不能直接产生业务价值。当我们信心满满地将模型部署上线,业务方却可能提出灵魂拷问:“上周的准确率是85%,这周怎么变成了78%?你们改了什么?”、“我想用回上个月那个效果更好的模型版本,能做到吗?”、“这次促销预测用的是哪套参数?能复现吗?”

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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