基于用户信息图谱的互联网金融虚假用户信息检测系统的设计与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 互联网金融反欺诈研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 知识图谱研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文创新点 | 第11-12页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 系统需求分析与总体设计 | 第14-20页 |
| 2.1 数据收集与存储分析 | 第14-15页 |
| 2.1.1 数据收集 | 第14页 |
| 2.1.2 Neo4j图数据库 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据整合 | 第15页 |
| 2.2 数据可视化 | 第15-17页 |
| 2.2.1 知识图谱 | 第15页 |
| 2.2.2 图谱构建工具 | 第15-16页 |
| 2.2.3 用户信息图谱构建规则 | 第16-17页 |
| 2.3 可视化数据分析 | 第17-18页 |
| 2.3.1 图布局算法 | 第17页 |
| 2.3.2 图查询技术与索引技术 | 第17-18页 |
| 2.3.3 风险预警 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 系统详细设计与实现 | 第20-46页 |
| 3.1 数据处理模块 | 第20-26页 |
| 3.1.1 数据收集 | 第20-21页 |
| 3.1.2 CSV文件导入 | 第21-22页 |
| 3.1.3 Excel文件导入 | 第22-23页 |
| 3.1.4 MySQL数据转换到Neo4j模型 | 第23-26页 |
| 3.1.5 Neo4j存储数据 | 第26页 |
| 3.1.6 图谱数据导出 | 第26页 |
| 3.2 图布局模块 | 第26-33页 |
| 3.2.1 图布局算法分析 | 第26-29页 |
| 3.2.2 基于属性的力导引图布局算法 | 第29-33页 |
| 3.3 图查询模块 | 第33-37页 |
| 3.3.1 索引构建 | 第33-35页 |
| 3.3.2 图数据查询 | 第35-37页 |
| 3.4 风险预警模块 | 第37-44页 |
| 3.4.1 基于用户信息图谱的用户关系分析 | 第37-39页 |
| 3.4.2 虚假用户信息预警 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 系统部署与测试 | 第46-60页 |
| 4.1 开发工具与运行环境 | 第46页 |
| 4.2 系统开发与实施 | 第46-49页 |
| 4.3 系统功能测试 | 第49-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-64页 |
| 5.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
