反欺诈与风控图谱实战：关联分析识别黑产团伙
系统覆盖图数据库在反欺诈/风控场景的实战：欺诈图谱的数据建模（设备/IP/账户/联系人）、团伙识别与社群发现（Louvain/连通分量）、环检测与中介中心性、基于图谱的规则引擎、实时反欺诈查询优化、特征提取与模型融合（图特征+机器学习）、以及大规模风控图谱的工程落地。
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反欺诈
共 2 篇文章。
图数据库专题：从图论基础到知识图谱、图机器学习与生产调优
图数据库以节点和关系为基本建模单元，天然擅长处理社交网络、推荐系统、知识图谱、欺诈检测等关联密集型场景。本专题涵盖属性图模型与图论基础、图建模模式与反模式（超节点/时序图/动态标签）、Neo4j 与 Cypher 查询语言实战（含高级路径表达式、子查询与 APOC 过程库）、RDF 语义网与 SPARQL 查询、事务与索引调优、生产性能调优（page cache/执行计划/批量导入）、图数据科学（GDS）算法库、图嵌入与图神经网络（node2vec/GCN/GraphSAGE）、知识图谱构建实战与 GraphRAG（知识图谱 + 向量检索增强生成）、反欺诈风控图谱、图驱动推荐系统、图数据可视化与分析、Neo4j Causal Cluster 集群运维，以及 Neo4j / JanusGraph / Dgraph 的选型对比与分布式集群架构，为数据工程师和架构师提供从入门到生产运维的完整图数据技术栈。