सिफारिशों, धोखाधड़ी पहचान और लिंक किए गए डेटा के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क

मैं ग्राफ मशीन शिक्षण प्रणालियाँ बनाता हूँ उन कार्यों के लिए जहाँ संकेत कनेक्शनों में होता है, न कि व्यक्तिगत तालिका पंक्तियों में। जब आपके उपयोगकर्ता, खाते, उपकरण, भुगतान या उत्पाद एक घने संबंधों के नेटवर्क का निर्माण करते हैं, तो एक सपाट तालिका सबसे मूल्यवान संकेत को फेंक देती है - कौन किससे जुड़ा है। मैं ग्राफ न्यूरल नेटवर्क डिज़ाइन और प्रशिक्षित करता हूँ जो इन कनेक्शनों को सीधे पढ़ते हैं, ताकि मॉडल एक नोड के चारों ओर और नोड्स के बीच के रास्तों के बारे में तर्क कर सके, बजाय इसके कि हर रिकॉर्ड अकेले मौजूद है।

मैं पूरे पाइपलाइन को अंत से अंत तक चलाता हूँ। मैं ग्राफ बनाने से शुरू करता हूँ: कच्चे लॉग, लेनदेन और कैटलॉग को साफ नोड्स और प्रकारित किनारों में बदलना, यह तय करना कि एक कनेक्शन वास्तव में क्या मतलब रखता है और इसे कैसे वजन देना है। फिर मैं नोड और किनारा भविष्यवाणी मॉडल इकट्ठा करता हूँ, समान संस्थाओं को निकटता में रखने के लिए एम्बेडिंग का प्रशिक्षण देता हूँ और एक आर्किटेक्चर चुनता हूँ - GraphSAGE, GAT, संदेश पासिंग, विषम ग्राफ - जो आपके डेटा से मेल खाता है, न कि पाठ्यपुस्तक के उदाहरण से। ईमानदार मूल्यांकन मेरे लिए सटीकता के रूप में महत्वपूर्ण है, इसलिए मैं लीक-फ्री विभाजन, समय संबंधी मान्यता और बुनियादी मॉडल स्थापित करता हूँ जो ईमानदारी से दिखाते हैं कि ग्राफ मूल्य जोड़ता है।

तैनाती काम का एक हिस्सा है, बाद में एक अच्छा बोनस नहीं। मैं बैच स्कोरिंग या कम-लेटेंसी ऑनलाइन अनुमान के लिए मॉडल पैकेज करता हूँ, बड़े ग्राफ के लिए पड़ोसी नमूना ट्यून करता हूँ और सब कुछ दस्तावेज करता हूँ ताकि आपकी टीम प्रणाली को फिर से प्रशिक्षित और विस्तारित कर सके। सामान्य परिणाम: सिफारिश इंजन जो व्यापक संदर्भ को समझते हैं, धोखाधड़ी पहचान जो केवल व्यक्तिगत अपराधियों को नहीं बल्कि पूरे योजनाओं को पकड़ती है और एक समृद्धि परत जो आपके मौजूदा मॉडलों को ग्राफ एम्बेडिंग प्रदान करती है। यदि आपके पास जुड़े डेटा हैं और आपको लगता है कि उत्तर कनेक्शनों में छिपा है, तो मैं इसे साबित करूँगा और इसे उत्पादन में लाऊँगा।