书 |《图神经网络概论与风控场景应用》156页 | 2022年DataFunConunknown编写

本书包含GNN相关理论知识与实践案例

什么样的图神经网络更具表达能力

大规模图神经网络计算中的算法技术

图神经网络在腾讯反欺诈领域的应用

eBay基于图神经网络的实时风控实践

图神经网络在eBay支付风控中的应用

书名：图神经网络概论与风控场景应用

作者：DataFunConunknown整理

年份：2022年

出版社：

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书籍汇总：

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前言

Distillation（蒸馏技术） Loss的设计方案

Group-pooling step

Attention机制是“拉”的模式，routing机制是“推”的模式。

为什么GNNs有效

从数学的角度来看，将会有更直观的感受：初始层的embedding可以看作

是节点的原始特征，第k层当前节点的embedding是，对其邻居节点的前

一层embedding取均值和该节点前一层embedding加权求和后，使用激

活函数进行非线性变换，以此来更新当前节点的embedding。经过K层之

后的不断迭代，获得更好的表达能力。由于每一层的权重W和偏差B都是可

学习的，GNNs的归纳学习能力使得该模型在新的图当中对于没有遇见的节

点可以进行有效的推理和学习。

借鉴于Transfomer的实践，使用attention机制用来学习边的权重，在这

个过程当中也使用了多头的机制，以此来控制随机因素。

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