实时欺诈检测与图神经网络（GNN）在DGL上的应用

项目介绍

本项目是一个端到端的蓝图架构，用于实时欺诈检测。它利用图数据库Amazon Neptune、Amazon SageMaker和Deep Graph Library (DGL)来构建异构图，并训练图神经网络（GNN）模型以检测IEEE-CIS数据集中的欺诈交易。

项目快速启动

前提条件

1. 一个AWS账户。
2. 配置AWS CLI的凭证。
3. 安装Node.js LTS版本16.18.0或更高版本。
4. 安装Docker Engine。

安装依赖

yarn install && npx projen

初始化CDK工具包堆栈

yarn cdk-init

部署到新VPC

yarn deploy

部署到现有VPC

yarn deploy-to-default-vpc

或指定VPC ID：

npx cdk deploy -c vpcId=<your vpc id>

应用案例和最佳实践

欺诈检测

本项目通过构建异构图来捕捉交易之间的复杂关系，并利用GNN模型来识别潜在的欺诈行为。这种基于图的方法能够有效地捕捉到传统机器学习模型可能忽略的关联信息。

实时监控

通过Amazon Neptune和Amazon SageMaker的结合，本项目能够实现实时欺诈检测，并提供一个基于React的Web门户来监控最近的欺诈交易。

典型生态项目

Amazon Neptune

Amazon Neptune是一个快速、可靠的图数据库，专为处理高度连接的数据集而设计。在本项目中，Neptune用于存储和查询交易图数据。

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker是一个完全托管的服务，用于构建、训练和部署机器学习模型。在本项目中，SageMaker用于训练GNN模型并部署推理端点。

Deep Graph Library (DGL)

DGL是一个用于图神经网络的高效、灵活的库。它提供了丰富的API和工具，使得构建和训练GNN模型变得更加容易。

通过这些生态项目的结合，本项目提供了一个完整的解决方案，用于实时欺诈检测和监控。