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通过图分析分散股票投资组合并降低风险增加收益
stock-price-data [6] Neo4j Sandbox: https://neo4j.com/sandbox/ [7] Pearson相似度: https://neo4j.com/docs/graph-data-science /current/algorithms/similarity-functions/ [8] Louvain社区检测算法: https://neo4j.com/docs/graph-data-science
1.5K30编辑于 2022-09-02 - 来自专栏FreeBuf
如何使用Autobloody自动利用BloodHound显示的活动目录提权路径
github.com/CravateRouge/autobloody 参考资料： https://github.com/CravateRouge/bloodyAD https://neo4j.com/docs/graph-data-science
1.8K10编辑于 2023-02-10 - 来自专栏马超的博客
使用Neo4j和LangChain实现“Local to Global”的GraphRAG
https://github.com/tomasonjo/blogs/blob/master/llm/ms_graphrag.ipynb [9] Leiden: https://neo4j.com/docs/graph-data-science python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/vectorstores/neo4jvector/ [18] 图数据科学 (GDS) 库: https://neo4j.com/docs/graph-data-science 客户端: https://neo4j.com/docs/graph-data-science-client/current/ [20] k 最近邻图: https://neo4j.com/docs/graph-data-science /current/algorithms/knn/ [21] 弱连通分量算法: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/algorithms/wcc main/graphrag/prompt_tune/template/entity_summarization.py [23] 莱顿算法(Leiden): https://neo4j.com/docs/graph-data-science
5.3K30编辑于 2024-07-15 - 来自专栏DeepHub IMBA
无监督学习的12个最重要的算法介绍及其用例总结
Link Prediction. https://neo4j.com/developer/graph-data-science/link-prediction/ 15.
2.2K20编辑于 2022-11-11 - 来自专栏数据派THU
无监督学习的12个最重要的算法介绍及其用例总结（附链接）
Link Prediction. https://neo4j.com/developer/graph-data-science/link-prediction/ 15.
2.6K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏C/C++进阶专栏
基于Python的社交网络分析与实践
be03565bd97e789a3835b50235ad562f https://guides.co/g/the-network-effects-bible/121732 https://neo4j.com/product/graph-data-science
1.8K10编辑于 2024-07-25 揭秘图数据库与 Neo4j ：你需要知道的一切
neo4j-train-route-sample [2] B+树: https://en.wikipedia.org/wiki/B-tree [3] 图数据科学库: https://neo4j.com/docs/graph-data-science
24210编辑于 2026-03-13- 来自专栏AI SPPECH
31：RAG已死？2026 Agentic RAG 3.0核心升级点全解析
RAG系统 参考链接： 主要来源：GitHub - langchain-ai/langchain - 提供LangChain框架，支持Agentic RAG实现 辅助：GitHub - neo4j/graph-data-science
1.1K20编辑于 2026-04-05
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