中心性分析算法 (Centrality Analysis): 用于衡量图中节点的重要性或影响力。
PageRank: 识别图中“最重要”或“最具影响力”的节点。在反欺诈中，高PageRank的节点可能代表欺诈网络中的核心成员或关键的“中介账户”。
应用示例: 识别出在大量交易中充当枢纽的账户。
Betweenness Centrality (中间性中心性): 衡量一个节点在图中充当“桥梁”或“中介”的程度。高中间性中心性的节点可能是在不同欺诈子团伙之间传递信息或资金的关键节点。
应用示例: 找出那些连接多个不同欺诈社群的账户或个人，
相似性度量 (Similarity Measures): 用于计算节点之间的相似性，例如Jaccard相似度或Cosine相似度。在反欺诈中，可以识别出行为模式相似的欺诈账户，即使它们之间没有直接的关联。
应用示例: 找出那些消费习惯、交易对象或登录行为高 阿尔巴尼亚电话号码库 度相似的账户，它们可能是同一个人的多个小号，或属于同一欺诈团伙。
路径预测 (Path Prediction): 预测图中潜在的连接或关系。在反欺诈中，可以预测潜在的欺诈路径，例如预测一个用户可能会向哪个可疑账户转账。
4. Neo4j在欺诈检测中的架构与流程
一个典型的Neo4j反欺诈系统通常遵循以下流程：
数据源接入与预处理: 从各类业务系统（如交易系统、用户管理系统、设备管理系统、营销系统等）收集原始数据。这些数据可能是结构化的（如数据库表）或半结构化的（如日志文件）。
数据建模与映射: 这是关键一步。将异构的原始数据转化为Neo4j的节点-关系模型。例如，将“用户”映射为:User节点，“交易”映射为:Transaction节点，“设备”映射为:Device节点，并定义它们之间的关系，如[:HAS_ACCOUNT]、[:OCCURS_ON]、[:USES_DEVICE]等。
数据导入与构建图: 将建模后的数据高效导入Neo4j。Neo4j支持多种导入方式，包括批量导入工具（neo4j-admin import）和Cypher LOAD CSV。
实时/离线分析: